Warum NumPy gegenüber Python-Listen für große Matrizen wählen?

Vorteile von NumPy gegenüber Python-Listen für große Matrizen

Berücksichtigen Sie Ihre Absicht, ein 3D-Array von 100 x 100 x 100 Elementen mithilfe regulärer Python-Listen zu erstellen NumPy bietet erhebliche Vorteile:

Speicher Effizienz:

NumPy-Arrays speichern Daten in einem zusammenhängenden Block, wodurch sie viel kompakter sind als Python-Listen. Für Ihr Szenario würde ein NumPy-Array etwa 4 MB belegen, verglichen mit 20 MB oder mehr für eine Python-Liste von Listen.

Leistungsüberlegungen:

Zugriff auf und Manipulation der Daten in NumPy-Arrays ist deutlich schneller als in Python-Listen. Dieser Leistungsunterschied wird bei größeren Datensätzen, wie z. B. einem 1-Milliarde-Zellen-Würfel (1000er-Serie), noch deutlicher.

Die Aufschlüsselung:

Der Hauptgrund für diese Leistung Die Lücke liegt in der Indirektheit von Python-Listen. Jedes Element in einer Python-Liste ist ein Zeiger auf das eigentliche Objekt und erfordert mehrere Speicherzuweisungen und Suchvorgänge, um auf die Daten zuzugreifen. Im Gegensatz dazu speichern NumPy-Arrays Daten direkt, wodurch der mit Zeigern verbundene Overhead entfällt und der Zugriff schneller erfolgt.

Skalierbarkeit:

Python listet einen Datensatz mit 1 Milliarde Zellen auf würde eine beträchtliche Menge an Speicher verbrauchen (ungefähr 12 GB auf einer 64-Bit-Architektur). NumPy hingegen würde nur etwa 4 GB benötigen, was es zu einer skalierbareren Lösung für große Datenmengen macht.

Empfehlung:

Basierend auf den oben genannten Vorteilen, Es wird dringend empfohlen, NumPy-Arrays für große Matrizen wie den von Ihnen beschriebenen Datensatz zu verwenden. Die verbesserte Speichereffizienz, Leistung und Skalierbarkeit von NumPy machen es zur idealen Wahl für solche Szenarien.

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