爲什麼要在標準庫數組上使用NumPy數組？

如果我只需要一維數組，那麼在Python標準庫數組上使用NumPy數組的性能和內存容量優勢是多少？或者有沒有？爲什麼要在標準庫數組上使用NumPy數組？

比方說，我有至少數千個元素的數組，我希望：快速直接訪問索引時間，我希望儘可能少的內存佔用。是否有性能優勢，使用這樣的：

from numpy import array 
a = array([1,2,3,4,5])

在此：

from array import array 
a = array('i', [1,2,3,4,5])

標準的Python list s就可以快速進入按指數倍，但任何array實施將有一個更小的內存腳印。什麼是一個體面的妥協解決方案？

有了5個元素陣列，可能不會。 –

@ReblochonMasque對不起，我認爲很明顯，我只是展示了一個例子。我在長陣列中穿插。編輯的問題。 – theJollySin

如果你需要循環你的數據結構，你可能想看看cython。 – Akavall

numpy對於它的花哨索引，廣播，屏蔽，靈活的內存數據視圖，許多數值方法等都非常有用。如果你只是想要一個容器來保存數據，那麼使用array.array或者爲什麼不用簡單的list？我建議看一下numpy tutorial。

2014-05-09 16:28:21 Midnighter

那麼，循環一個Python'list'並不是特別快。而我目前的應用是科學計算，我將在這裏進行大量的循環和直接訪問索引。我已經更新了我的問題，以便更清楚。 – theJollySin

循環'array.array'和'numpy.ndarray'實例的速度也很慢。使用numpy數組的全部意義在於，您可以一次對整個數組執行數值運算，因爲循環被壓低到C級，所以語法更清晰並且提供了主要的性能優勢。 – DSM

給[本教程]（http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial）一個閱讀。基本上，不用循環數組來執行操作，'numpy'允許你這樣做：'a * = 2'將每個元素乘以2。 'a * a'將元素明智地乘以兩個向量。 – Midnighter

這完全取決於你的計劃做與陣列。

>>> from array import array 
>>> a = array('i', [1,2,3,4,5]) 
>>> a + a 
array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])

注意，標準庫對待數組更像這可能不是desireable序列多（或者也許是...只有你可以決定）

2014-05-09 16:29:37 mgilson

我最感興趣的是在相當大的數組上循環的性能速度。（用於科學計算目的） – theJollySin

@theJollySin Numpy主要是關於調用C模塊，以便Python中沒有完成循環。作爲一個通用語句：如果你正在Python中循環大型數組，並且即使對運行時間絲毫不在意，也是錯誤的。如果你需要元素明智的控制，你應該看看低級語言。 – Daniel

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