为什么选择 NumPy 数组而不是 Python 列表来进行大型矩阵运算？

对于大型矩阵，NumPy 数组相对于 Python 列表的优势

处理超大矩阵时，从 Python 列表转换到 NumPy 数组可以提供显着的优势优点。

紧凑性和速度：

与 Python 列表相比，NumPy 数组在紧凑性和速度上都表现出色。 Python 列表，特别是那些包含子列表（如立方体数组）的列表，由于存储指向每个子列表的指针的额外开销而占用大量内存。相反，NumPy 数组存储统一的数据类型，最大限度地减少内存使用并提供更快的访问和操作。

内存效率和可扩展性：

随着数据集大小的增加， NumPy 数组的内存效率变得越来越明显。例如，使用单精度浮点的 100x100x100 矩阵使用 NumPy 将占用大约 4 MB，而 Python 列表表示至少需要 20 MB。对于十亿个单元的数据立方体（1000 个系列），NumPy 需要大约 4 GB 内存，而 Python 列表需要 12 GB 或更多。

底层架构：

NumPy 数组和 Python 列表之间的区别源于它们的底层架构。 Python 列表依赖于间接寻址，每个元素都包含一个指向实际数据的指针。然而，NumPy 数组直接存储数据，最大限度地减少开销并优化性能。

实际应用：

在您的特定情况下，使用 100 万个单元的数据立方体， NumPy 在紧凑性和性能方面提供了切实的好处。然而，随着数据集增长到十亿个单元，NumPy 的内存效率优势变得不可或缺。它不仅可以将内存需求减少三倍，而且还可以在 RAM 有限的机器上处理如此大的数据集。

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