Numpy数组与Python列表的区别

现在很多情况下都会遇到数据分析的问题,但Python 本身是设计为通用编程语言的,在科学计算方面远远不如MATLAB等语言。但是Python支持开发了Numpy,Numpy使Python有潜力在科学计算领域类比Matlab。
Numpy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组。Numpy底层使用C语言编写,其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码。并且对于同样的数值计算任务,使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。
Numpy使用ndarray对象来处理多维数组,该对象是一个快速而灵活的大数据容器。使用Python列表可以存储一维数组,通过列表的嵌套可以实现多维数组,那么为什么还需要使用Numpy呢?Numpy是专门针对数组的操作和运算进行了设计,所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表,数组越大,Numpy的优势就越明显。通常Numpy数组中的所有元素的类型都是相同的,而Python列表中的元素类型是任意的,所以在通用性能方面Numpy数组不及Python列表,但在科学计算中,可以省掉很多循环语句,代码使用方面比Python列表简单的多。

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