Numpy数组的使用与使用Python中的数组模块阵列相比如何？

Numpy数组更适合重型数值计算，而阵列模块更适合具有简单数据类型的内存约束项目。 1）Numpy阵列为大型数据集和复杂操作提供多功能性和性能。 2）阵列模块是轻巧且记忆效率的，非常适合基本数据类型和小规模项目。

在使用Python中的数值数据时，两个流行的选项是Numpy数组和内置array模块阵列。让我们深入了解他们如何相互堆叠并探索使用每种情况的细微差别。

Numpy阵列是专门为科学计算设计的强大库的一部分。它们的通用性令人难以置信，使您可以轻松地在整个阵列上执行操作。当您处理大型数据集或复杂的数学操作时，这是一种改变游戏规则的人。我记得当我第一次从使用列表转换为机器学习项目的Numpy阵列时；表演的提升就像从自行车到跑车一样。

另一方面，Python标准库中的array模块更轻巧。它设计用于以比列表更具记忆效率的方式来存储基本数据类型，例如整数和浮动。如果您正在研究一个关键问题的内存使用情况的项目，则array模块可能是一个不错的选择。我已经在每个字节计数的嵌入式系统中使用了它，它有助于使系统响应迅速。

现在，让我们了解他们如何比较的挑剔：

Numpy阵列非常灵活。您可以执行元素操作，切片，重塑甚至广播。这是一个快速示例，可以向您展示我的意思：

导入numpy作为NP
<h1 id="创建一个numpy数组">创建一个numpy数组</h1><p>a = np.Array（[1，2，3，4，5]）
b = np.Array（[6，7，7，8，9，10]）</p><h1 id="元素的添加">元素的添加</h1><p>结果= AB
打印（结果）＃输出：[7 9 11 13 15]</p>

看看将两个阵列添加在一起有多容易？使用array模块，您必须使用循环来达到相同的结果，这效率较低，详细。

但是， array模块具有其优势。它是标准库的一部分，因此您无需安装任何额外的内容。对于简单的数据类型，它也更高。您可能会使用它：

从数组导入数组
<h1 id="创建一系列整数">创建一系列整数</h1><p>a = array（'i'，[1，2，3，4，5]）
b = array（'i'，[6，7，8，9，10]）</p><h1 id="手动添加元素">手动添加元素</h1><p>结果= array（'i'，[xy for x，y in zip（a，b）]）
打印（结果）＃输出：数组（'i'，[7，9，11，13，15]）</p>

请注意，我们如何使用列表理解和zip函数将数组添加在一起？这是更多的工作，但是完成了工作。

在性能方面，Numpy阵列通常会赢。它们针对数值操作进行了优化，并且可以利用矢量化，这是一种奇特的方式，说他们可以一次在整个数组上执行操作。这对于速度至关重要的大数据集尤其重要。

但是，对于在小数据集上非常简单的操作而言， array模块可以更快，仅仅是因为它更轻巧。我已经看到了array模块在小阵列上基本操作的速度略快的情况，但是一旦您扩展，Numpy就会引导。

要记住的一件事是，Numpy阵列更通用。他们可以处理更复杂的数据类型和操作。例如，如果您需要执行矩阵操作或使用高级功能（例如傅立叶变换），则Numpy是必经之路。 array模块仅限于基本数据类型，并且功能级别没有相同的功能。

在最佳实践方面，如果您正在从事一个涉及大数字计算的项目，请与Numpy一起使用。它提供的性能优势和丰富的功能很难击败。但是，如果您正在从事内存高级的项目，并且正在处理简单的数据类型， array模块可能更合适。

记忆使用情况是一个值得关注的陷阱。尽管Numpy数组对操作有效，但它们比array模块可以消耗更多的内存，尤其是对于大型数组。这是您需要根据您的特定需求来考虑的权衡。

要考虑的另一件事是学习曲线。 Numpy具有很多功能，并且可能需要一些时间才能使它感到满意。 array模块更容易拾取，但也更具限制。

根据我的经验，我发现Numpy阵列和array模块之间的选择通常取决于项目的特定要求。如果您正在进行数据分析，机器学习或任何需要大量数值计算的字段，那么Numpy是明显的赢家。但是对于较小的项目或当内存是一个关键问题时， array模块可能是一个不错的选择。

因此，您可以在那里 - 深入了解Numpy阵列和array模块的世界。每个都有其优点和劣势，最佳选择取决于您的特定需求。愉快的编码！

以上是Numpy数组的使用与使用Python中的数组模块阵列相比如何？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！