在涉及大型矩阵的复杂数据分析任务中，NumPy 因其显着优势而优于传统 Python 列表。例如，考虑创建 100x100x100 立方体数组（大约 100 万个单元）并对每个 x 与 y 和 z 执行回归的任务。
与 Python 列表相比，NumPy 的数组提供了显着的空间效率。在这种情况下，列表列表（如 Python 中使用的）将占用大约 20MB，而具有单精度浮点数的 NumPy 数组仅需要 4MB。对于非常大的阵列，例如 1000x1000x1000 立方体阵列（10 亿个单元），这种空间节省变得更加明显。使用 NumPy，该数组在 64 位架构上大约需要 4GB，而 Python 则需要大约 12GB，这使得 32 位架构不够用。
除了空间效率之外，NumPy 还为两者提供更快的数据访问阅读和写作。这是因为 NumPy 数组使用连续的内存块，允许处理器缓存数据并快速访问它。相比之下，Python 列表是具有单独内存指针的对象集合，访问效率较低。
总而言之，NumPy 的紧凑性、速度和可扩展性使其成为处理大型矩阵和执行复杂计算的首选。随着数据集的增长，其优势变得更加明显，对于 10 亿个单元这样的数据集，NumPy 提供了明显的性能和内存优势。
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