内容摘要：Numpy 是Python科学计算的一个核心模块。它提供了非常高效的数组对象，以及用于处理这些数组对象的工具。一个Numpy数组由许多值组成，所有值的类型是相同的。 Python的核心库

Numpy 是大数Python科学计算的一个核心模块。它提供了非常高效的啥定数组对象，以及用于处理这些数组对象的大数工具。一个Numpy数组由许多值组成，啥定所有值的大数类型是相同的。

Python的啥定核心库提供了 List 列表。列表是大数最常见的Python数据类型之一，它可以调整大小并且包含不同类型的啥定元素，非常方便。大数

那么List和Numpy Array到底有什么区别？啥定为什么我们需要在大数据处理的时候使用Numpy Array？答案是性能。

Numpy数据结构在以下方面表现更好：

1.内存大小—Numpy数据结构占用的大数内存更小。

2.性能—Numpy底层是啥定用C语言实现的，比列表更快。大数

3.运算方法—内置优化了代数运算等方法。啥定

下面分别讲解在大数据处理时，大数Numpy数组相对于List的优势。

1.内存占用更小

适当地使用Numpy数组替代List，云南idc服务商你能让你的内存占用降低20倍。

对于Python原生的List列表，由于每次新增对象，都需要8个字节来引用新对象，新的对象本身占28个字节（以整数为例）。所以列表 list 的大小可以用以下公式计算：

64 + 8 * len(lst) + len(lst) * 28 字节

而使用Numpy，就能减少非常多的空间占用。比如长度为n的Numpy整形Array，它需要：

96 + len(a) * 8 字节

可见，数组越大，你节省的内存空间越多。假设你的数组有10亿个元素，那么这个内存占用大小的差距会是GB级别的。

2.速度更快、内置计算方法

运行下面这个脚本，同样是生成某个维度的两个数组并相加，你就能看到原生List和Numpy Array的性能差距。

import time

import numpy as np

size_of_vec = 1000

def pure_python_version():

t1 = time.time()

X = range(size_of_vec)

Y = range(size_of_vec)

Z = [X[i] + Y[i] for i in range(len(X)) ]

return time.time() - t1

def numpy_version():

t1 = time.time()

X = np.arange(size_of_vec)

Y = np.arange(size_of_vec)

Z = X + Y

return time.time() - t1

t1 = pure_python_version()

t2 = numpy_version()

print(t1, t2)

print("Numpy is in this example " + str(t1/t2) + " faster!")

结果如下：

0.00048732757568359375 0.0002491474151611328

Numpy is in this example 1.955980861244019 faster!

可以看到，Numpy比原生数组快1.95倍。亿华云计算

如果你细心的话，还能发现，Numpy array可以直接执行加法操作。而原生的数组是做不到这点的，这就是Numpy 运算方法的优势。

我们再做几次重复试验，以证明这个性能优势是持久性的。

import numpy as np

from timeit import Timer

size_of_vec = 1000

X_list = range(size_of_vec)

Y_list = range(size_of_vec)

X = np.arange(size_of_vec)

Y = np.arange(size_of_vec)

def pure_python_version():

Z = [X_list[i] + Y_list[i] for i in range(len(X_list)) ]

def numpy_version():

Z = X + Y

timer_obj1 = Timer("pure_python_version()",

"from __main__ import pure_python_version")

timer_obj2 = Timer("numpy_version()",

"from __main__ import numpy_version")

print(timer_obj1.timeit(10))

print(timer_obj2.timeit(10)) # Runs Faster!

print(timer_obj1.repeat(repeat=3, number=10))

print(timer_obj2.repeat(repeat=3, number=10)) # repeat to prove it!

结果如下：

0.0029753120616078377

0.00014940369874238968

[0.002683573868125677, 0.002754641231149435, 0.002803879790008068]

[6.536301225423813e-05, 2.9387418180704117e-05, 2.9171351343393326e-05]

可以看到，第二个输出的时间总是小得多，这就证明了这个性能优势是具有持久性的。

所以，如果你在做一些大数据研究，比如金融数据、股票数据的研究，使用Numpy能够节省你不少内存空间，并拥有更强大的性能。

参考文献：​​https://webcourses.ucf.edu/courses/1249560/pages/python-lists-vs-numpy-arrays-what-is-the-difference​​

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