Python大数据为啥一定要用Numpy Array?("为什么Python处理大数据时非用Numpy Array不可？")

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ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 27 #后端开发

在Python中处理大数据时，Numpy Array 几乎成为了标配。这其中的原因有很多，接下来我们将一一揭晓。

一、Numpy Array 的简介

Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python库，核心用于对多维数组执行计算。Numpy Array 是Numpy库中的一种数据结构，用于高效地存储和操作大型数组。

二、Numpy Array 的优势

Numpy Array 有以下优势，使其在处理大数据时变得尤为重要：

1. 高效的数据存储

与Python原生数据结构（如列表）相比，Numpy Array 在存储大型数据集时更加高效。这是考虑到Numpy Array 在内存中是连续存储的，而Python列表中的元素可以是任意对象，使内存使用不连续。

2. 飞速的数组操作

Numpy Array 的操作速度非常快，这核心归功于以下几个原因：

Numpy 是用C语言编写的，由此其执行速度接近硬件层面。

Numpy Array 的数据类型是固定的，这缩减了类型检查的开销。

Numpy 使用了向量化操作，可以同时处理多个数据，避免了Python中的循环。

3. 多彩的科学计算功能

Numpy 提供了大量的数学函数，可以方便地进行数组运算、线性代数、傅里叶变换等操作。这些功能对于处理大数据非常重要。

三、为什么Python处理大数据时非用Numpy Array 不可？

以下是几个原因，解释了为什么在Python处理大数据时，Numpy Array 成为了一种不可或缺的数据结构。

1. 内存使用优化

在处理大数据时，内存使用是一个关键因素。Numpy Array 的连续存储方案使内存使用更加高效，从而降低了内存消耗。以下是一个示例：


import numpy as np
# 创建一个包含100万个元素的数组
a = np.arange(1000000)
# 查看数组占用的内存大小
print(a.nbytes)  # 输出：4000000

在上面的示例中，我们创建了一个包含100万个整数的数组，每个整数占用4个字节，由此数组总共占用4000000个字节。如果使用Python列表存储相同的整数，内存消耗会更大。

2. 性能提升

在处理大型数组时，Numpy Array 的性能优势非常明显。以下是一个易懂的性能测试示例：


import numpy as np
import time
# 创建一个包含100万个元素的数组
a = np.arange(1000000)
# 开端计时
start_time = time.time()
# 对数组进行平方操作
b = a ** 2
# 终止计时
end_time = time.time()
# 输出执行时间
print("执行时间：", end_time - start_time)  # 输出：0.0几秒

在上面的示例中，我们对一个包含100万个元素的数组进行平方操作，使用Numpy Array 只需要0.0几秒。如果使用Python列表进行相同的操作，执行时间将会大大增长。

3. 多彩的科学计算功能

在处理大数据时，我们往往需要进行各种数学运算。Numpy 提供了多彩的数学函数，使这些运算变得非常方便。以下是一个示例：


import numpy as np
# 创建一个包含100万个元素的数组
a = np.arange(1000000)
# 计算数组的平均值
mean_value = np.mean(a)
# 计算数组的方差
variance = np.var(a)
# 输出因此
print("平均值：", mean_value)  # 输出：499999.5
print("方差：", variance)      # 输出：250000.25

在上面的示例中，我们使用了Numpy的mean()和var()函数来计算数组的平均值和方差。这些功能对于处理大数据非常重要。