Numpy的介绍和优势

1 Numpy介绍

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支持常见的数组和矩阵操作。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。

2 ndarray介绍

NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray,
which describes a collection of “items” of the same type.

NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。

用ndarray进行存储：

import numpy as np# 创建ndarray
score = np.array(
[[80, 89, 86, 67, 79],
[78, 97, 89, 67, 81],
[90, 94, 78, 67, 74],
[91, 91, 90, 67, 69],
[76, 87, 75, 67, 86],
[70, 79, 84, 67, 84],
[94, 92, 93, 67, 64],
[86, 85, 83, 67, 80]])score

返回结果：

提问:

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的ndarray呢？

3 ndarray与Python原生list运算效率对比

在这里我们通过一段代码运行来体会到ndarray的好处【下方代码不能在pycharm中运行】

import random
import time
import numpy as np
a = []
for i in range(100000000):a.append(random.random())# 通过%time魔法方法, 查看当前行的代码运行一次所花费的时间
%time sum1=sum(a)b=np.array(a)%time sum2=np.sum(b)

运行效果：

从中我们看到ndarray的计算速度要快很多，节约了时间。

机器学习的最大特点就是大量的数据运算，那么如果没有一个快速的解决方案，那可能现在python也在机器学习领域达不到好的效果。

Numpy专门针对ndarray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。

思考：

ndarray为什么可以这么快？

4 ndarray的优势

4.1 内存块风格【一体式存储】

ndarray到底跟原生python列表有什么不同呢，请看一张图：

【除了可以存数字，还可以存放字符串】

从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。

这是因为ndarray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ndarray在存储元素时内存可以连续，而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。

4.2 ndarray支持并行化运算（向量化运算）

numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动做并行计算

4.3 效率远高于纯Python代码

Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，所以，其效率远高于纯Python代码。

5 小结

numpy介绍
- 一个开源的Python科学计算库
- 计算起来要比python简洁高效
- Numpy使用ndarray对象来处理多维数组
ndarray介绍
- NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。
- 生成numpy对象:np.array()
ndarray的优势
- 内存块风格
  - list -- 分离式存储,存储内容多样化
  - ndarray -- 一体式存储,存储类型必须一样
- ndarray支持并行化运算（向量化运算）
- ndarray底层是用C语言写的,效率更高,释放了GIL