為什麼 NumPy 在大規模矩陣運算方面優於 Python 列表？

在大規模矩陣運算方面，NumPy 相對於Python 列表的優勢

在涉及大型矩陣的複雜數據分析任務中，NumPy 因其顯著優勢而優於傳統Python 清單。例如，考慮建立 100x100x100 立方體數組（大約 100 萬個單元）並對每個 x 與 y 和 z 執行回歸的任務。

與 Python 清單相比，NumPy 的陣列提供了顯著的空間效率。在這種情況下，清單清單（如 Python 中使用的）將佔用約 20MB，而具有單精確度浮點數的 NumPy 陣列僅需要 4MB。對於非常大的陣列，例如 1000x1000x1000 立方體陣列（10 億個單元），這種空間節省變得更加明顯。使用 NumPy，該數組在 64 位元架構上大約需要 4GB，而 Python 則需要大約 12GB，這使得 32 位元架構不夠用。

除了空間效率之外，NumPy 還為兩者提供更快的資料存取閱讀和寫作。這是因為 NumPy 數組使用連續的記憶體區塊，允許處理器快取資料並快速存取它。相比之下，Python 列表是具有單獨記憶體指標的物件集合，存取效率較低。

總而言之，NumPy 的緊湊性、速度和可擴展性使其成為處理大型矩陣和執行複雜計算的首選。隨著資料集的成長，其優勢變得更加明顯，對於 10 億個單元這樣的資料集，NumPy 提供了明顯的效能和記憶體優勢。

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