数据分析-第三方库(工具包)：Numpy【使用ndarray对象处理多维数组】【比Python原生list运算效率高：①内存块风格；②支持并行化运算；③底层用C编写，内部解除了GIL（全局解释器锁）】

浅浅的花香味﹌ 2023-10-05 12:25 8阅读 0赞

## 一、Numpy优势 ##

*  Numpy运算速度上的优势
 *  Numpy的数组内存块风格
 *  Numpy的并行化运算

### 1、Numpy介绍 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

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

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

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。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

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 #####

ndarray到底跟原生python列表有什么不同呢，请看一张图：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

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

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