用Python语言做数据分析，还能更快？

自 1991 年问世以来，Python成为当下最火的编程语言之一。

由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，Python在DevOps、数据科学、Web 开发、信息安全等各个领域当中都有重要的地位。

在国内，越来越多的数据分析工作需要用到Python语言。

对于数据分析师从业者而言，经常需要从事数据库操作、报告撰写、数据可视化、数据挖掘的工作。

如果不写代码，这些工作会带来重复机械的操作与庞大的工作量，分析效率很低。

但如果你会用 Python 编写代码，就能享受到更高的操作自由度，轻松解决这些工作内容。

用 Python做数据分析，理由非常充分：就应用场景来看，使用Python时，能做到分析过程可控，复用性强；且Python语言功能完善，能够轻松集成 C、C++以及 Fortran 代码，且与AI紧密相连。

更重要的是，Python拥有强大的第三方库。

Python 是个生态完善且开源软件包很多的高级动态编程语言。在数据分析过程中，可以通过调用不同的包来完成相应的工作。

其中，Numpy是数据分析工作中不可或缺的核心计算库之一，是 Python 科学计算的基础包。

NumPy到底好在哪？快来一起看看吧。

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NumPy的数组内存块风格

在NumPy当中，一个核心就是ndarray。

那么这个称之为数组的东西到底跟原本的Python列表有什么不同呢？

请看一张图：

从图中我们看出来NumPy其实在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给我们操作带来了好处，处理速度快。在计算机内存里是存储在一个连续空间上的，而对于这个连续空间，我们如果创建 Array 的方式不同，在这个连续空间上的排列顺序也有不同。

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NumPy的并行化运算

NumPy的第二个特点就是，支持并行化运算，也叫向量化运算。

NumPy的许多函数不仅是用C实现了，还使用了BLAS（一般Windows下link到MKL的，下link到OpenBLAS）。

基本上那些BLAS实现在每种操作上都进行了高度优化，例如使用AVX向量指令集，甚至能比你自己用C实现快上许多，更不要说和用Python实现的速度比较。

也就是说，NumPy底层使用BLAS做向量，矩阵运算，很容易使用multi-threading或者vectorization来加速。

NumPy重在数值计算，是大部分Python科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算。

补充了python数据结构中不能处理大型数据结构的缺陷。

但是，使用NumPy，在遇到大量运算需求时，给Python顺利加速？

对于数据分析工作中的“萌新”来说，怎样才能快速掌握NumPy数组计算？

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