认识Numpy

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。

ndarray介绍

1	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?

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
%stime 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:

1 2	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。

思考:

ndarray为什么可以这么快?

ndarray的优势

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:

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。