對於大型矩陣，為什麼選擇 NumPy 而不是 Python 列表？

對於大型矩陣，NumPy 相對於Python 列表的優勢

考慮到您打算使用常規Python 列表100x100x100 元素的數字，元素的數字利用NumPy提供了重要的優點：

記憶體效率：

NumPy 陣列將資料儲存在連續的區塊中，這使得它們比 Python 列表更加緊湊。對於您的場景，NumPy 陣列將佔用約 4 MB 的空間，而 Python 清單清單則需要 20 MB 或更多。

效能注意事項：

存取與操作NumPy 陣列中的資料處理速度明顯快於 Python 清單中的資料處理速度。對於較大的資料集，例如 10 億個單元立方體（1000 個系列），這種效能差異變得更加明顯。

細分：

造成這種效能的主要原因差距在於Python清單的間接性。 Python 清單中的每個元素都是指向實際物件的指針，需要多次記憶體分配和查找才能存取資料。相較之下，NumPy 數組直接儲存數據，消除了與指標相關的開銷，從而實現更快的存取速度。

可擴充性：

對於 10 億個單元格資料集，Python 列出將消耗大量記憶體（在 64 位元架構上約為 12 GB）。另一方面，NumPy 僅需要約 4 GB，使其成為大型資料集更具可擴展性的解決方案。

建議：

基於上述優點，強烈建議對大型矩陣使用 NumPy 數組，例如您描述的資料集。 NumPy 提供的改進的記憶體效率、效能和可擴展性使其成為此類場景的理想選擇。

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