


Mengapa Pilih Array NumPy berbanding Senarai Python untuk Operasi Matriks Besar?
Kelebihan Tatasusunan NumPy berbanding Senarai Python untuk Matriks Besar
Apabila bekerja dengan matriks yang sangat besar, peralihan daripada senarai Python kepada tatasusunan NumPy menawarkan kelebihan.
Kekompakan dan Kelajuan:
Tatasusunan NumPy cemerlang dalam kedua-dua kekompakan dan kelajuan berbanding senarai Python. Senarai Python, terutamanya yang mengandungi subsenarai (seperti dalam tatasusunan kiub), menduduki memori yang besar disebabkan oleh overhed tambahan untuk menyimpan penunjuk kepada setiap subsenarai. Sebaliknya, tatasusunan NumPy menyimpan jenis data yang seragam, meminimumkan penggunaan memori dan menyediakan akses dan manipulasi yang lebih pantas.
Kecekapan dan Skalabilitas Memori:
Apabila saiz set data anda bertambah, kecekapan memori tatasusunan NumPy menjadi semakin jelas. Sebagai contoh, matriks 100x100x100 menggunakan terapung ketepatan tunggal akan menduduki kira-kira 4 MB menggunakan NumPy, manakala perwakilan senarai Python memerlukan sekurang-kurangnya 20 MB. Dengan kiub data bilion sel (1000 siri), NumPy memerlukan kira-kira 4 GB memori, manakala senarai Python akan menuntut 12 GB atau lebih.
Seni Bina Dasar:
Perbezaan antara tatasusunan NumPy dan senarai Python berpunca daripada seni bina asasnya. Senarai Python bergantung pada pengalamatan tidak langsung, dengan setiap elemen mengandungi penunjuk kepada data sebenar. Tatasusunan NumPy, bagaimanapun, menyimpan data secara langsung, meminimumkan overhed dan mengoptimumkan prestasi.
Aplikasi Praktikal:
Dalam kes khusus anda, dengan kiub data 1 juta sel, NumPy menawarkan faedah ketara dalam kekompakan dan prestasi. Walau bagaimanapun, apabila set data anda berkembang menjadi satu bilion sel, kelebihan kecekapan memori NumPy menjadi sangat diperlukan. Ia bukan sahaja mengurangkan keperluan memori sebanyak tiga kali ganda, tetapi ia juga akan membolehkan pemprosesan set data yang begitu besar pada mesin dengan RAM terhad.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pilih Array NumPy berbanding Senarai Python untuk Operasi Matriks Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
