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python - 为什么 NumPy 数组优于标准库数组?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 21:20:02 28 4
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如果我只需要一维数组,与 Python 标准库数组相比,使用 NumPy 数组在性能和内存大小方面有哪些优势?或者有没有?

假设我有至少包含数千个元素的数组,并且我想要:快速直接按索引访问时间并且我想要尽可能小的内存占用。使用这个有性能优势吗:

from numpy import array
a = array([1,2,3,4,5])

关于这个:

from array import array
a = array('i', [1,2,3,4,5])

标准的 Python list 将具有快速的按索引访问时间,但任何 array 实现将具有更小的内存占用。什么是体面的折衷方案?

最佳答案

numpy 非常适合其奇特的索引、广播、屏蔽、内存中数据的灵活 View 、许多数值方法等等。如果您只想要一个容器来保存数据,那么使用 array.array 或者为什么不使用简单的 list

我建议看一下 numpy tutorial .

关于python - 为什么 NumPy 数组优于标准库数组?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23569485/

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