Python大數(shù)據(jù)一定要用Numpy Array的原因是什么

這篇文章主要講解了“Python大數(shù)據(jù)一定要用Numpy Array的原因是什么”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“Python大數(shù)據(jù)一定要用Numpy Array的原因是什么”吧！

1.內(nèi)存占用更小

適當(dāng)?shù)厥褂肗umpy數(shù)組替代List，你能讓你的內(nèi)存占用降低20倍。

對(duì)于Python原生的List列表，由于每次新增對(duì)象，都需要8個(gè)字節(jié)來(lái)引用新對(duì)象，新的對(duì)象本身占28個(gè)字節(jié)（以整數(shù)為例）。所以列表 list 的大小可以用以下公式計(jì)算：

64 + 8 * len(lst) + len(lst) * 28 字節(jié)

而使用Numpy，就能減少非常多的空間占用。比如長(zhǎng)度為n的Numpy整形Array，它需要：

96 + len(a) * 8 字節(jié)

可見(jiàn)，數(shù)組越大，你節(jié)省的內(nèi)存空間越多。假設(shè)你的數(shù)組有10億個(gè)元素，那么這個(gè)內(nèi)存占用大小的差距會(huì)是GB級(jí)別的。

2.速度更快、內(nèi)置計(jì)算方法

運(yùn)行下面這個(gè)腳本，同樣是生成某個(gè)維度的兩個(gè)數(shù)組并相加，你就能看到原生List和Numpy Array的性能差距。

import time
import numpy as np
size_of_vec = 1000
def pure_python_version():
t1 = time.time()
X = range(size_of_vec)
Y = range(size_of_vec)
Z = [X[i] + Y[i] for i in range(len(X)) ]
return time.time() - t1
def numpy_version():
t1 = time.time()
X = np.arange(size_of_vec)
Y = np.arange(size_of_vec)
Z = X + Y
return time.time() - t1
t1 = pure_python_version()
t2 = numpy_version()
print(t1, t2)
print("Numpy is in this example " + str(t1/t2) + " faster!")

結(jié)果如下：

0.00048732757568359375 0.0002491474151611328
Numpy is in this example 1.955980861244019 faster!

可以看到，Numpy比原生數(shù)組快1.95倍。

如果你細(xì)心的話，還能發(fā)現(xiàn)，Numpy array可以直接執(zhí)行加法操作。而原生的數(shù)組是做不到這點(diǎn)的，這就是Numpy 運(yùn)算方法的優(yōu)勢(shì)。

我們?cè)僮鰩状沃貜?fù)試驗(yàn)，以證明這個(gè)性能優(yōu)勢(shì)是持久性的。

import numpy as np
from timeit import Timer
size_of_vec = 1000
X_list = range(size_of_vec)
Y_list = range(size_of_vec)
X = np.arange(size_of_vec)
Y = np.arange(size_of_vec)
def pure_python_version():
Z = [X_list[i] + Y_list[i] for i in range(len(X_list)) ]
def numpy_version():
Z = X + Y
timer_obj1 = Timer("pure_python_version()",
 "from __main__ import pure_python_version")
timer_obj2 = Timer("numpy_version()",
 "from __main__ import numpy_version")
print(timer_obj1.timeit(10))
print(timer_obj2.timeit(10)) # Runs Faster!
print(timer_obj1.repeat(repeat=3, number=10))
print(timer_obj2.repeat(repeat=3, number=10)) # repeat to prove it!

結(jié)果如下：

0.0029753120616078377
0.00014940369874238968
[0.002683573868125677, 0.002754641231149435, 0.002803879790008068]
[6.536301225423813e-05, 2.9387418180704117e-05, 2.9171351343393326e-05]

可以看到，第二個(gè)輸出的時(shí)間總是小得多，這就證明了這個(gè)性能優(yōu)勢(shì)是具有持久性的。

所以，如果你在做一些大數(shù)據(jù)研究，比如金融數(shù)據(jù)、股票數(shù)據(jù)的研究，使用Numpy能夠節(jié)省你不少內(nèi)存空間，并擁有更強(qiáng)大的性能。

感謝各位的閱讀，以上就是“Python大數(shù)據(jù)一定要用Numpy Array的原因是什么”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Python大數(shù)據(jù)一定要用Numpy Array的原因是什么這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！