Mengapa Pilih NumPy berbanding Senarai Python untuk Matriks Besar?

Kelebihan NumPy berbanding Senarai Python untuk Matriks Besar

Mempertimbangkan niat anda untuk mencipta susunan 3D elemen 100x100x100 menggunakan senarai Python biasa, menggunakan senarai Python biasa NumPy menawarkan penting kelebihan:

Kecekapan Memori:

Tatasusunan NumPy menyimpan data dalam blok bersebelahan, menjadikannya lebih padat daripada senarai Python. Untuk senario anda, tatasusunan NumPy akan menduduki sekitar 4 MB berbanding 20 MB atau lebih untuk senarai senarai Python.

Pertimbangan Prestasi:

Akses kepada dan manipulasi data dalam tatasusunan NumPy adalah jauh lebih pantas daripada dalam senarai Python. Perbezaan prestasi ini menjadi lebih ketara dengan set data yang lebih besar, seperti kiub sel 1 bilion (1000 siri).

Pecahan:

Sebab utama prestasi ini jurang terletak pada ketidaklangsungan senarai Python. Setiap elemen dalam senarai Python ialah penunjuk kepada objek sebenar, memerlukan berbilang peruntukan memori dan carian untuk mengakses data. Sebaliknya, tatasusunan NumPy menyimpan data secara langsung, menghapuskan overhed yang dikaitkan dengan penunjuk dan menghasilkan akses yang lebih pantas.

Skalabiliti:

Dengan set data 1 bilion sel, Python menyenaraikan akan menggunakan sejumlah besar memori (kira-kira 12 GB pada seni bina 64-bit). NumPy, sebaliknya, hanya memerlukan kira-kira 4 GB, menjadikannya penyelesaian yang lebih berskala untuk set data yang besar.

Cadangan:

Berdasarkan kelebihan yang disebutkan di atas, adalah sangat disyorkan untuk menggunakan tatasusunan NumPy untuk matriks besar, seperti set data yang anda huraikan. Kecekapan memori yang dipertingkatkan, prestasi dan kebolehskalaan yang ditawarkan oleh NumPy menjadikannya pilihan yang ideal untuk senario sedemikian.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pilih NumPy berbanding Senarai Python untuk Matriks Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!