大規模な行列に対して Python リストではなく NumPy を選択する理由

大規模な行列の Python リストに対する NumPy の利点

通常の Python リストを使用して 100x100x100 要素の 3D 配列を作成する意図を考慮して、 NumPy は重要な機能を提供します利点:

メモリ効率:

NumPy 配列は連続したブロックにデータを格納するため、Python リストよりもはるかにコンパクトになります。このシナリオでは、NumPy 配列は約 4 MB を占有しますが、Python のリストのリストでは 20 MB 以上を占めます。

パフォーマンスに関する考慮事項:

へのアクセスと操作NumPy 配列内のデータの処理は、Python リスト内のデータよりも大幅に高速です。このパフォーマンスの違いは、10 億セル キューブ (1000 シリーズ) などの大きなデータセットではさらに顕著になります。

内訳:

このパフォーマンスの主な理由ギャップは Python リストの間接性にあります。 Python リストの各要素は実際のオブジェクトへのポインターであり、データにアクセスするには複数のメモリ割り当てと検索が必要です。対照的に、NumPy 配列はデータを直接保存するため、ポインターに関連するオーバーヘッドがなくなり、アクセスが高速になります。

スケーラビリティ:

10 億個のセル データセットを使用すると、Python は次のリストを実行します。かなりの量のメモリ (64 ビット アーキテクチャで約 12 GB) を消費します。一方、NumPy は約 4 GB しか必要とせず、大規模なデータセットにとってよりスケーラブルなソリューションになります。

推奨事項:

前述の利点に基づいて、説明したデータセットなどの大きな行列には NumPy 配列を使用することを強くお勧めします。 NumPy によって提供されるメモリ効率、パフォーマンス、スケーラビリティの向上により、このようなシナリオには理想的な選択肢となります。

以上が大規模な行列に対して Python リストではなく NumPy を選択する理由の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。