Warum NumPy-Arrays gegenüber Python-Listen für große Matrixoperationen wählen?

Vorteile von NumPy-Arrays gegenüber Python-Listen für große Matrizen

Bei der Arbeit mit sehr großen Matrizen bietet der Übergang von Python-Listen zu NumPy-Arrays erhebliche Vorteile Vorteile.

Kompaktheit und Geschwindigkeit:

NumPy-Arrays zeichnen sich im Vergleich zu Python-Listen sowohl durch Kompaktheit als auch durch Geschwindigkeit aus. Python-Listen, insbesondere solche, die Unterlisten enthalten (wie in einem Cube-Array), beanspruchen aufgrund des zusätzlichen Aufwands durch das Speichern von Zeigern auf jede Unterliste viel Speicher. Umgekehrt speichern NumPy-Arrays einheitliche Datentypen, wodurch die Speichernutzung minimiert und ein schnellerer Zugriff und eine schnellere Bearbeitung ermöglicht werden.

Speichereffizienz und Skalierbarkeit:

Mit zunehmender Größe Ihrer Datensätze Die Speichereffizienz von NumPy-Arrays wird immer deutlicher. Beispielsweise würde eine 100x100x100-Matrix mit Gleitkommazahlen einfacher Genauigkeit mit NumPy etwa 4 MB belegen, während eine Python-Listendarstellung mindestens 20 MB erfordern würde. Bei einem Datenwürfel mit einer Milliarde Zellen (Serie 1000) würde NumPy etwa 4 GB Speicher benötigen, während Python-Listen 12 GB oder mehr erfordern würden.

Zugrunde liegende Architektur:

Der Unterschied zwischen NumPy-Arrays und Python-Listen ergibt sich aus der zugrunde liegenden Architektur. Python-Listen basieren auf indirekter Adressierung, wobei jedes Element einen Zeiger auf die tatsächlichen Daten enthält. NumPy-Arrays speichern Daten jedoch direkt, wodurch der Overhead minimiert und die Leistung optimiert wird.

Praktische Anwendungen:

In Ihrem speziellen Fall, mit einem Datenwürfel mit 1 Million Zellen, NumPy bietet konkrete Vorteile in Bezug auf Kompaktheit und Leistung. Wenn Ihr Datensatz jedoch auf eine Milliarde Zellen anwächst, wird der Speichereffizienzvorteil von NumPy unverzichtbar. Dies würde nicht nur den Speicherbedarf um den Faktor drei reduzieren, sondern auch die Verarbeitung eines so großen Datensatzes auf Maschinen mit begrenztem RAM ermöglichen.

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