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Python 数据存储性能比较：列表、NumPy 数组、哪一个更快？

在 Python 中，存储数据有许多不同的方式，包括列表、元组、NumPy 数组等。对于性能敏感的应用程序，选择正确的存储结构非常重要。本文将深入探讨 Python 中列表、NumPy 数组和 Pandas DataFrame 的数据存储性能差异，并提供基于基准测试和实际用例的见解。批量打开网址!

列表是 Python 中存储数据的基本数据类型。它们是可变的，可以存储各种数据类型，包括整数、浮点数、字符串和对象。

NumPy 数组 是 NumPy 库提供的高性能多维数组对象。它们专为对大型数据集进行数值计算而设计，并且以其快速和高效的性能而闻名。NumPy 数组中的所有元素必须具有相同的数据类型，支持各种数值数据类型，如整数、浮点数和复数。

Pandas DataFrame 是一个更高级的数据结构，它结合了列表和 NumPy 数组的优点。它是一个表格状的数据结构，可以存储异构数据类型，并提供了广泛的数据操作和分析工具。

为了比较这些数据结构的性能，我们使用以下基准测试：

基准测试结果如图 1 所示。

从结果中可以看出，在创建数组方面，NumPy 数组始终比列表快。NumPy 数组在元素访问方面也表现得更快，尤其是对于大型数组。在数组操作方面，NumPy 数组和列表之间的性能差别不大。JS转Excel?

除了基准测试之外，我们还考察了这些数据结构在实际用例中的性能。我们使用了一个包含 100 万个浮点数的大型数据集，并将其存储在列表、NumPy 数组和 Pandas DataFrame 中。

我们执行了以下操作：

在这些实际用例中，NumPy 数组再次显示出最好的性能。它在数据过滤和聚合方面明显快于列表和 Pandas DataFrame。在数据可视化方面，NumPy 数组和列表之间的性能差别不大。

在选择用于数据存储的数据结构时，应考虑以下因素：

数据大小： NumPy 数组非常适合处理大型数据集，因为它们以其速度和效率而著称。
数据类型： NumPy 数组仅支持数值数据类型，而列表和 Pandas DataFrame 可以存储任何数据类型。
操作类型： 如果需要执行大量的数值计算，则 NumPy 数组是最佳选择。如果需要对数据进行更高级的操作，例如过滤和聚合，则 Pandas DataFrame 是更好的选择。
性能： NumPy 数组在创建、元素访问和数组操作方面通常比列表更快。

总而言之，在 Python 中存储数据时，NumPy 数组是最佳选择，因为它提供最佳的性能。对于处理小型数据集或需要存储异构数据类型的应用程序，列表或 Pandas DataFrame 可能更合适。通过仔细考虑数据结构的选择，您可以优化应用程序的性能并获得最佳结果。

为什么 NumPy 数组比列表创建速度更快？wanglitou.
- NumPy 数组使用连续内存块存储数据，而列表使用非连续内存块。连续内存块允许 NumPy 数组进行更快的内存访问。
在哪些情况下列表比 NumPy 数组更快？SEO.
- 当处理小型数据集或需要存储异构数据类型时，列表可能比 NumPy 数组更快。
为什么 NumPy 数组在元素访问方面比列表更快？在线字数统计!
- NumPy 数组存储在连续内存块中，这允许更快的内存访问。列表存储在非连续内存块中，这可能导致元素访问速度较慢。
为什么 Pandas DataFrame 在数据过滤和聚合方面比 NumPy 数组更快？
- Pandas DataFrame 提供了专门针对这些操作的高级函数，从而提高了性能。
在选择数据结构时，最重要的因素是什么？
- 在选择数据结构时，最重要的因素包括数据大小、数据类型、需要执行的操作类型和所需的性能水平。