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:
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]])
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
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)
其中第一个时间显示的是使用原生Python计算时间,第二个内容是使用numpy计算时间:
CPU times: user 852 ms, sys: 262 ms, total: 1.11 s
Wall time: 1.13 s
CPU times: user 133 ms, sys: 653 µs, total: 133 ms
Wall time: 134 ms
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。
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ndarray为什么可以这么快?文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-724993.html
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