Numpy学习笔记一、Why Numpy?

最新推荐文章于 2024-09-22 18:50:32 发布

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分类专栏： Python 文章标签： python numpy Numpy高效性分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XD_hebuters/article/details/78664907

Numpy是Python科学计算的核心库，因其高效的数组和矩阵操作而广受欢迎。Numpy的高效性源于其C语言实现、向量化操作和优化的数据存储方式。相比Python的for循环，Numpy的向量化语句在执行速度上有显著优势，尤其在处理大数据时。Numpy结合其他库构建了Python的科学计算生态系统，是数据分析的关键工具。

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Numpy学习笔记一、Why Numpy?

前言：

Numpy是Python进行高性能数值计算的核心工具。我们普通的开发者只是需要了解Numpy的数据结构，会使用常规的切片和索引，调用封装好的函数，即可解决大部分工作场景。可为什么使用Numpy，因为其高效性，可以直接处理数组和矩阵，省略很多循环语句，那为什么Numpy的array那么快？ Numpy是怎么做到的？

阅读目录：

一、Numpy是什么？

二、为什么选择Numpy？

三、 Numpy的向量化语句为什么比Python的for循环快？

一、 Numpy是什么？

NumPy，既Numeric Python的缩写，是一个优秀的开源科学计算库，并已经成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。Numpy为我们提供了丰富的数学函数、强大的多维数组对象以及优异的运算性能。使用Numpy就可以很自然的地使用数组和矩阵。

尽管Python作为流行的编程语言非常灵活易用，但它本身并非为科学计算量身定做，在开发效率和执行效率上均不适合直接用于数据分析，尤其是大数据的分析和处理。幸运的是，Numpy为Python插上了翅膀，在保留Python语言优势的同时大大增强了科学计算和数据处理的能力。更重要的是，Numpy与Scipy、Matplotlib、Scikits等众多Python科学计算库很好结合在一起，共同构建了一个完整的科学计算生态系统，Numpy是使用Python进行数据分析的一个核心工具。

二、为什么选择Numpy?

对于同样的数值计算任务，使用Numpy要直接编写Python代码便捷得多。这是因为Numpy能够直接对数组和矩阵进行操作，可以省略很多循环语句，其众多的数学函数会让编写代码的工作轻松很多。

Numpy在数组操作上的效率优于纯Python代码，那么究竟快多少呢？下面是一段测试代码：

#2、测试Numpy在数组操作上的效率优于纯Python代码

#!/usr/bin/env/python
import sys
from datetime import datetime
import numpy as np

def pythonsum(n):
    a = range(n)
    b = range(n)
    c = []

    for i in range(len(a)):
        a[i] = i ** 2
        b[i] = i ** 3
        c.append(a[i] + b[i])
    return