NumPy 如何提高大规模数据处理的性能和可扩展性？

NumPy：增强广泛数据处理的性能和可扩展性

考虑一个场景，您有 100 个金融市场系列并打算创建一个多维数据集用于统计分析的尺寸为 100x100x100（100 万个单元）的数组。虽然 Python 列表对于小型数据集来说似乎足够了，但在处理较大数据集时可能会遇到限制。输入 NumPy，一个专为高效数值计算而设计的高度优化的 Python 库。

NumPy 优于 Python 列表，因为有几个关键优势：

紧凑表示和减少内存占用：
NumPy 数组比 Python 列表紧凑得多。由于指针和对象存储的开销，保存数字数据的列表可能需要大量内存。然而，NumPy 的数组直接存储值，从而提高内存效率。

优化的数据访问：
与 Python 列表相比，NumPy 数组可以更快地访问元素。这是通过允许高效处理大型数据集的连续内存块来实现的。

性能注意事项：
对于百万单元立方体数组，NumPy 的好处可能不会立即显现出来。然而，对于较大的数据集，例如 1000 个系列（10 亿个单元格），差异变得显着。 NumPy 高效的内存利用和优化的数据访问使其效率更高，并允许其执行更大规模的计算。

NumPy 优越的根本原因在于其内部结构。 Python 列表本质上是指向各个对象的指针的集合，这会消耗大量内存并带来开销。另一方面，NumPy 数组将数据存储在连续的块中，从而减少了内存消耗和与间接访问相关的开销。

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