Pourquoi choisir NumPy plutôt que les listes Python pour les grandes matrices ?

Avantages de NumPy par rapport aux listes Python pour les grandes matrices

Considérant votre intention de créer un tableau 3D de 100x100x100 éléments à l'aide de listes Python classiques, en utilisant NumPy offre des fonctionnalités significatives avantages :

Efficacité de la mémoire :

Les tableaux NumPy stockent les données dans un bloc contigu, ce qui les rend beaucoup plus compacts que les listes Python. Pour votre scénario, un tableau NumPy occuperait environ 4 Mo, contre 20 Mo ou plus pour une liste de listes Python.

Considérations relatives aux performances :

Accès et manipulation des données dans les tableaux NumPy est nettement plus rapide que dans les listes Python. Cette différence de performances devient encore plus prononcée avec des ensembles de données plus volumineux, comme un cube de 1 milliard de cellules (série 1000).

La répartition :

La principale raison de cette performance La lacune réside dans le caractère indirect des listes Python. Chaque élément d'une liste Python est un pointeur vers l'objet réel, nécessitant plusieurs allocations de mémoire et recherches pour accéder aux données. En revanche, les tableaux NumPy stockent les données directement, éliminant ainsi la surcharge associée aux pointeurs et permettant un accès plus rapide.

Évolutivité :

Avec un ensemble de données de 1 milliard de cellules, Python répertorie consommerait une quantité importante de mémoire (environ 12 Go sur une architecture 64 bits). NumPy, en revanche, ne nécessiterait qu'environ 4 Go, ce qui en ferait une solution plus évolutive pour les grands ensembles de données.

Recommandation :

Sur la base des avantages susmentionnés, il est fortement recommandé d'utiliser des tableaux NumPy pour les grandes matrices, telles que l'ensemble de données que vous décrivez. L'efficacité de la mémoire, les performances et l'évolutivité améliorées offertes par NumPy en font le choix idéal pour de tels scénarios.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!