為什麼 NumPy 在大規模矩陣運算方面優於 Python 列表?
在大規模矩陣運算方面,NumPy 相對於Python 列表的優勢
在涉及大型矩陣的複雜數據分析任務中,NumPy 因其顯著優勢而優於傳統Python 清單。例如,考慮建立 100x100x100 立方體數組(大約 100 萬個單元)並對每個 x 與 y 和 z 執行回歸的任務。
與 Python 清單相比,NumPy 的陣列提供了顯著的空間效率。在這種情況下,清單清單(如 Python 中使用的)將佔用約 20MB,而具有單精確度浮點數的 NumPy 陣列僅需要 4MB。對於非常大的陣列,例如 1000x1000x1000 立方體陣列(10 億個單元),這種空間節省變得更加明顯。使用 NumPy,該數組在 64 位元架構上大約需要 4GB,而 Python 則需要大約 12GB,這使得 32 位元架構不夠用。
除了空間效率之外,NumPy 還為兩者提供更快的資料存取閱讀和寫作。這是因為 NumPy 數組使用連續的記憶體區塊,允許處理器快取資料並快速存取它。相比之下,Python 列表是具有單獨記憶體指標的物件集合,存取效率較低。
總而言之,NumPy 的緊湊性、速度和可擴展性使其成為處理大型矩陣和執行複雜計算的首選。隨著資料集的成長,其優勢變得更加明顯,對於 10 億個單元這樣的資料集,NumPy 提供了明顯的效能和記憶體優勢。
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