对于大型矩阵，NumPy 相对于 Python 列表的优势
考虑到您打算使用常规 Python 列表创建 100x100x100 元素的 3D 数组，利用NumPy 提供了重要的优点：
内存效率：
NumPy 数组将数据存储在连续的块中，这使得它们比 Python 列表更加紧凑。对于您的场景，NumPy 数组将占用大约 4 MB 的空间，而 Python 列表列表则需要 20 MB 或更多。
性能注意事项：
访问和操作NumPy 数组中的数据处理速度明显快于 Python 列表中的数据处理速度。对于较大的数据集，例如 10 亿个单元立方体（1000 个系列），这种性能差异变得更加明显。
细分：
造成这种性能的主要原因差距在于Python列表的间接性。 Python 列表中的每个元素都是指向实际对象的指针，需要多次内存分配和查找才能访问数据。相比之下，NumPy 数组直接存储数据，消除了与指针相关的开销，从而实现更快的访问速度。
可扩展性：
对于 10 亿个单元格数据集，Python 列出将消耗大量内存（在 64 位架构上约为 12 GB）。另一方面，NumPy 仅需要大约 4 GB，使其成为大型数据集更具可扩展性的解决方案。
建议：
基于上述优点，强烈建议对大型矩阵使用 NumPy 数组，例如您描述的数据集。 NumPy 提供的改进的内存效率、性能和可扩展性使其成为此类场景的理想选择。
以上是对于大型矩阵，为什么选择 NumPy 而不是 Python 列表？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
