Mengapa NumPy Superior kepada Senarai Python untuk Mengendalikan Set Data Besar?-Tutorial Python-php.cn

Rumah

pembangunan bahagian belakang

Tutorial Python

Mengapa NumPy Superior kepada Senarai Python untuk Mengendalikan Set Data Besar?

Mary-Kate Olsen

Dec 11, 2024 pm 08:34 PM

Why is NumPy Superior to Python Lists for Handling Large Datasets?

Memahami Kelebihan NumPy berbanding Senarai Python

Apabila bekerja dengan set data yang luas, pilihan antara tatasusunan NumPy dan senarai Python menjadi kritikal. Walaupun senarai Python mungkin mencukupi untuk set data yang lebih kecil, had kecekapan dan kebolehskalaan menjadi jelas dengan saiz yang lebih besar.

Kekompakan dan Faedah Prestasi NumPy

Satu kelebihan utama NumPy adalah kekompakannya. Dalam Python, senarai senarai mengakibatkan penggunaan memori yang berlebihan disebabkan oleh berbilang lapisan penyimpangan. Setiap elemen merujuk kepada objek Python, yang memerlukan penunjuk (sekurang-kurangnya 4 bait) dan objek (minimum 16 bait). Sebaliknya, NumPy menyimpan nilai seragam, dengan terapung ketepatan tunggal menduduki 4 bait dan terapung berketepatan dua kali mengambil 8 bait.

Perwakilan padat ini diterjemahkan kepada kelajuan akses yang lebih pantas. NumPy menggunakan susun atur memori bersebelahan, membolehkan pengambilan dan manipulasi data yang cekap. Senarai, sebaliknya, memperkenalkan potensi overhed dengan setiap elemen yang disimpan secara berasingan.

Skalabiliti dengan Set Data yang Lebih Besar

Apabila bilangan siri bertambah, keperluan memori menjadi ketara . Untuk kiub 1000 siri (1 bilion sel), senarai Python memerlukan lebih kurang 12 GB memori, manakala NumPy akan muat dalam 4 GB. Perbezaan ketara ini menyerlahkan kelebihan kebolehskalaan NumPy.

Kesimpulan

Untuk matriks dan set data yang besar, NumPy memberikan faedah yang ketara berbanding senarai Python. Perwakilan yang padat, akses yang lebih pantas dan kebolehskalaan menjadikannya pilihan yang optimum untuk prestasi dan kecekapan. Apabila mempertimbangkan analisis dan manipulasi data berskala besar, peralihan kepada NumPy amat disyorkan.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa NumPy Superior kepada Senarai Python untuk Mengendalikan Set Data Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan

Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Artikel Berkaitan

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar andaApr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagiApr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanApr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikApr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanyaApr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

See all articles