為什么說(shuō)Python大數(shù)據(jù)處理一定要用Numpy Array?

Numpy 是Python科學(xué)計(jì)算的一個(gè)核心模塊。它提供了非常高效的數(shù)組對(duì)象，以及用于處理這些數(shù)組對(duì)象的工具。一個(gè)Numpy數(shù)組由許多值組成，所有值的類(lèi)型是相同的。

Python的核心庫(kù)提供了 List 列表。列表是最常見(jiàn)的Python數(shù)據(jù)類(lèi)型之一，它可以調(diào)整大小并且包含不同類(lèi)型的元素，非常方便。

那么List和Numpy Array到底有什么區(qū)別？為什么我們需要在大數(shù)據(jù)處理的時(shí)候使用Numpy Array？答案是性能。

Numpy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在以下方面表現(xiàn)更好：

1.內(nèi)存大小—Numpy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)占用的內(nèi)存更小。

2.性能—Numpy底層是用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，比列表更快。

3.運(yùn)算方法—內(nèi)置優(yōu)化了代數(shù)運(yùn)算等方法。

下面分別講解在大數(shù)據(jù)處理時(shí)，Numpy數(shù)組相對(duì)于List的優(yōu)勢(shì)。

適當(dāng)?shù)厥褂肗umpy數(shù)組替代List，你能讓你的內(nèi)存占用降低20倍。

對(duì)于Python原生的List列表，由于每次新增對(duì)象，都需要8個(gè)字節(jié)來(lái)引用新對(duì)象，新的對(duì)象本身占28個(gè)字節(jié)（以整數(shù)為例）。所以列表 list 的大小可以用以下公式計(jì)算：

64 + 8 * len(lst) + len(lst) * 28 字節(jié)

而使用Numpy，就能減少非常多的空間占用。比如長(zhǎng)度為n的Numpy整形Array，它需要：

96 + len(a) * 8 字節(jié)

可見(jiàn)，數(shù)組越大，你節(jié)省的內(nèi)存空間越多。假設(shè)你的數(shù)組有10億個(gè)元素，那么這個(gè)內(nèi)存占用大小的差距會(huì)是GB級(jí)別的。

運(yùn)行下面這個(gè)腳本，同樣是生成某個(gè)維度的兩個(gè)數(shù)組并相加，你就能看到原生List和Numpy Array的性能差距。

import?time
import?numpy as?np

size_of_vec = 1000

def?pure_python_version():
????t1 = time.time()
????X = range(size_of_vec)
????Y = range(size_of_vec)
????Z = [X[i] + Y[i] for?i in?range(len(X)) ]
????return?time.time() - t1

def?numpy_version():
????t1 = time.time()
????X = np.arange(size_of_vec)
????Y = np.arange(size_of_vec)
????Z = X + Y
????return?time.time() - t1


t1 = pure_python_version()
t2 = numpy_version()
print(t1, t2)
print("Numpy is in this example "?+ str(t1/t2) + " faster!")

結(jié)果如下：

0.00048732757568359375?0.0002491474151611328
Numpy is?in?this?example 1.955980861244019?faster!

可以看到，Numpy比原生數(shù)組快1.95倍。

如果你細(xì)心的話，還能發(fā)現(xiàn)，Numpy array可以直接執(zhí)行加法操作。而原生的數(shù)組是做不到這點(diǎn)的，這就是Numpy 運(yùn)算方法的優(yōu)勢(shì)。

我們?cè)僮鰩状沃貜?fù)試驗(yàn)，以證明這個(gè)性能優(yōu)勢(shì)是持久性的。

import?numpy as?np
from?timeit import?Timer

size_of_vec = 1000
X_list = range(size_of_vec)
Y_list = range(size_of_vec)
X = np.arange(size_of_vec)
Y = np.arange(size_of_vec)

def?pure_python_version():
????Z = [X_list[i] + Y_list[i] for?i in?range(len(X_list)) ]

def?numpy_version():
????Z = X + Y

timer_obj1 = Timer("pure_python_version()", 
???????????????????"from __main__ import pure_python_version")
timer_obj2 = Timer("numpy_version()", 
???????????????????"from __main__ import numpy_version")

print(timer_obj1.timeit(10))
print(timer_obj2.timeit(10)) # Runs Faster!

print(timer_obj1.repeat(repeat=3, number=10))
print(timer_obj2.repeat(repeat=3, number=10)) # repeat to prove it!

結(jié)果如下：

0.0029753120616078377
0.00014940369874238968
[0.002683573868125677, 0.002754641231149435, 0.002803879790008068]
[6.536301225423813e-05, 2.9387418180704117e-05, 2.9171351343393326e-05]

可以看到，第二個(gè)輸出的時(shí)間總是小得多，這就證明了這個(gè)性能優(yōu)勢(shì)是具有持久性的。

所以，如果你在做一些大數(shù)據(jù)研究，比如金融數(shù)據(jù)、股票數(shù)據(jù)的研究，使用Numpy能夠節(jié)省你不少內(nèi)存空間，并擁有更強(qiáng)大的性能。

參考文獻(xiàn)：https://webcourses.ucf.edu/courses/1249560/pages/python-lists-vs-numpy-arrays-what-is-the-difference

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