Python大数据用Numpy Array的原因有哪些

Python大数据用Numpy Array的原因有哪些

这篇文章主要介绍“Python大数据用Numpy Array的原因有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python大数据用Numpy Array的原因有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python大数据用Numpy Array的原因有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

Numpy 是Python科学计算的一个核心模块。它提供了非常高效的数组对象，以及用于处理这些数组对象的工具。一个Numpy数组由许多值组成，所有值的类型是相同的。

Python的核心库提供了 List 列表。列表是最常见的Python数据类型之一，它可以调整大小并且包含不同类型的元素，非常方便。

那么List和Numpy Array到底有什么区别？为什么我们需要在大数据处理的时候使用Numpy Array？答案是性能。

Numpy数据结构在以下方面表现更好：

1.内存大小—Numpy数据结构占用的内存更小。

2.性能—Numpy底层是用C语言实现的，比列表更快。

3.运算方法—内置优化了代数运算等方法。

下面分别讲解在大数据处理时，Numpy数组相对于List的优势。

1.内存占用更小

适当地使用Numpy数组替代List，你能让你的内存占用降低20倍。

对于Python原生的List列表，由于每次新增对象，都需要8个字节来引用新对象，新的对象本身占28个字节（以整数为例）。所以列表 list 的大小可以用以下公式计算：

64 + 8 * len(lst) + len(lst) * 28 字节

而使用Numpy，就能减少非常多的空间占用。比如长度为n的Numpy整形Array，它需要：

96 + len(a) * 8 字节

可见，数组越大，你节省的内存空间越多。假设你的数组有10亿个元素，那么这个内存占用大小的差距会是GB级别的。

2.速度更快、内置计算方法

运行下面这个脚本，同样是生成某个维度的两个数组并相加，你就能看到原生List和Numpy Array的性能差距。

import time  import numpy as np  size_of_vec = 1000  def pure_python_version():      t1 = time.time()      X = range(size_of_vec)      Y = range(size_of_vec)      Z = [X[i] + Y[i] for i in range(len(X)) ]      return time.time() - t1  def numpy_version():      t1 = time.time()      X = np.arange(size_of_vec)      Y = np.arange(size_of_vec)      Z = X + Y      return time.time() - t1  t1 = pure_python_version()  t2 = numpy_version()  print(t1, t2)  print("Numpy is in this example " + str(t1/t2) + " faster!")

结果如下：

0.00048732757568359375 0.0002491474151611328
Numpy is in this example 1.955980861244019 faster!

可以看到，Numpy比原生数组快1.95倍。

如果你细心的话，还能发现，Numpy array可以直接执行加法操作。而原生的数组是做不到这点的，这就是Numpy 运算方法的优势。

我们再做几次重复试验，以证明这个性能优势是持久性的。

import numpy as np  from timeit import Timer  size_of_vec = 1000  X_list = range(size_of_vec)  Y_list = range(size_of_vec)  X = np.arange(size_of_vec)  Y = np.arange(size_of_vec)  def pure_python_version():      Z = [X_list[i] + Y_list[i] for i in range(len(X_list)) ]  def numpy_version():      Z = X + Y  timer_obj1 = Timer("pure_python_version()",                     "from __main__ import pure_python_version")  timer_obj2 = Timer("numpy_version()",                     "from __main__ import numpy_version")  print(timer_obj1.timeit(10))  print(timer_obj2.timeit(10)) # Runs Faster!  print(timer_obj1.repeat(repeat=3, number=10))  print(timer_obj2.repeat(repeat=3, number=10)) # repeat to prove it!

结果如下：

0.0029753120616078377
0.00014940369874238968
[0.002683573868125677, 0.002754641231149435, 0.002803879790008068]
[6.536301225423813e-05, 2.9387418180704117e-05, 2.9171351343393326e-05]

可以看到，第二个输出的时间总是小得多，这就证明了这个性能优势是具有持久性的。

所以，如果你在做一些大数据研究，比如金融数据、股票数据的研究，使用Numpy能够节省你不少内存空间，并拥有更强大的性能。

到此，关于“Python大数据用Numpy Array的原因有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注高防服务器网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

[微信提示：高防服务器能助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。

[图文来源于网络，不代表本站立场，如有侵权，请联系高防服务器网删除]
[