大きな行列の Python リストに対する NumPy 配列の利点
非常に大きな行列を扱う場合、Python リストから NumPy 配列に移行すると、大きなメリットが得られます
コンパクトさと速度:
NumPy 配列は、Python リストと比較してコンパクトさと速度の両方で優れています。 Python リスト、特にサブリスト (キューブ配列など) を含むリストは、各サブリストへのポインターを格納する追加のオーバーヘッドにより、かなりのメモリを占有します。逆に、NumPy 配列は均一なデータ型を格納するため、メモリ使用量が最小限に抑えられ、より高速なアクセスと操作が可能になります。
メモリ効率とスケーラビリティ:
データセットのサイズが増加するにつれて、 NumPy 配列のメモリ効率がますます明らかになってきています。たとえば、単精度浮動小数点を使用する 100x100x100 の行列は、NumPy を使用すると約 4 MB を占有しますが、Python のリスト表現では少なくとも 20 MB が必要になります。 10 億セルのデータ キューブ (1000 シリーズ) の場合、NumPy は約 4 GB のメモリを必要としますが、Python リストは 12 GB 以上を必要とします。
基礎となるアーキテクチャ:
NumPy 配列と Python リストの違いは、その基礎となるアーキテクチャに由来します。 Python リストは間接アドレス指定に依存しており、各要素には実際のデータへのポインターが含まれています。ただし、NumPy 配列はデータを直接保存するため、オーバーヘッドが最小限に抑えられ、パフォーマンスが最適化されます。
実際のアプリケーション:
特定のケースでは、100 万セルのデータ キューブを使用し、 NumPy は、コンパクトさとパフォーマンスにおいて目に見えるメリットをもたらします。ただし、データセットが 10 億セルに増加すると、NumPy のメモリ効率の利点が不可欠になります。メモリ要件が 3 分の 1 に削減されるだけでなく、RAM が限られたマシンでもこのような大規模なデータセットを処理できるようになります。
以上が大規模な行列演算に Python リストではなく NumPy 配列を選択する理由の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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