Dans les tâches complexes d'analyse de données impliquant de grandes matrices, NumPy surpasse les listes Python traditionnelles en raison de ses avantages significatifs. Par exemple, considérons la tâche consistant à créer un tableau de cubes de 100 x 100 x 100 (environ 1 million de cellules) et à effectuer des régressions sur chaque x avec y et z.
Les tableaux de NumPy offrent une efficacité spatiale significative par rapport aux listes Python. Dans ce cas, une liste de listes (telle qu'utilisée en Python) occuperait environ 20 Mo, tandis qu'un tableau NumPy avec des flottants simple précision ne nécessiterait que 4 Mo. Ce gain de place devient encore plus évident avec des matrices extrêmement grandes, telles qu'une matrice de cubes de 1 000 x 1 000 x 1 000 (1 milliard de cellules). Avec NumPy, cette baie tiendrait dans environ 4 Go sur une architecture 64 bits, tandis que Python nécessiterait environ 12 Go, ce qui rendrait l'architecture 32 bits insuffisante.
Outre l'efficacité de l'espace, NumPy fournit également un accès plus rapide aux données pour les deux. lire et écrire. En effet, les tableaux NumPy utilisent des blocs de mémoire contigus, permettant au processeur de mettre en cache les données et d'y accéder rapidement. En comparaison, les listes Python sont une collection d'objets avec des pointeurs de mémoire individuels, ce qui rend l'accès moins efficace.
En résumé, la compacité, la vitesse et l'évolutivité de NumPy en font le choix privilégié pour gérer de grandes matrices et effectuer des calculs complexes. Ses avantages deviennent de plus en plus prononcés à mesure que l'ensemble de données grandit, et pour des ensembles de données comme 1 milliard de cellules, NumPy offre un net avantage en termes de performances et de mémoire.
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