引言
在数据科学和机器学习中，数据表示和操作的效率至关重要。Python 中有两种主要的数据结构用于处理数值数据：原生数组和 NumPy 的数组 (ndarray)。在这篇文章中，我们将深入探究这两者之间的异同，解释其优缺点，并讨论在不同场景下的适当选择。
原生数组
原生数组是 Python 内置的数据结构，可存储同类型的数据项的集合。它们提供了对底层数据缓冲区的直接访问，使其高效地进行基本数组操作，例如索引、切片和连接。
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优点：
- 高效的基本操作：原生数组在执行切片、连接和算术运算等基本操作时具有很高的性能。
- 内存效率：它们以紧凑的方式存储数据，最小化内存占用。
- 与 Python 函数的兼容性：原生数组与许多 Python 函数兼容，使其易于集成到现有代码中。
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缺点：
- 数据类型限制：原生数组只能存储单一的数据类型，这限制了它们在处理异构数据时的适用性。
- 有限的数学运算：它们不提供复杂的多维数学运算的支持，因此需要依赖外部库。
- 缺乏广播功能：原生数组不具备广播功能，这使得对具有不同形状的数组执行逐元素运算变得困难。
NumPy 的 ndarray
NumPy（Numerical Python）库提供了 ndarray，它是一个多维数组对象，专为科学计算和数据处理而设计。
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优点：
- 数据类型多样性：
ndarray可以存储各种数据类型，包括整数、浮点数、复数和布尔值。 - 丰富的数学运算：它提供了一系列强大的数学运算，例如矩阵乘法、线性代数和统计函数。
- 广播功能：
ndarray具有广播功能，允许对具有不同形状的数组执行逐元素运算。
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缺点：
- 性能开销：由于其丰富的功能和灵活性，
ndarray比原生数组的性能略低。 - 内存消耗：
ndarray的元数据信息（例如形状和数据类型）会消耗额外的内存。 - 类型转换开销：在将 NumPy 数组转换为其他数据类型时，可能涉及额外的转换和复制操作。
选择指南
选择合适的数组类型取决于项目的特定要求。以下是一些指导原则：
- 对于简单的数组操作和内存效率：原生数组是一种首选，因为它提供了高效的基本操作和紧凑的内存占用。
- 对于复杂的数据类型和数学运算：NumPy 的
ndarray是一个更好的选择，因为它支持多种数据类型和丰富的数学功能。 - 对于涉及多维数组的广播运算：
ndarray的广播功能使其非常适合执行逐元素运算。
总结
原生数组和 NumPy 的 ndarray 在 Python 数据科学和机器学习中各有其用途。原生数组在速度和内存效率方面表现出色，而 ndarray 提供了灵活性和数学计算能力。通过理解这两者之间的差异，数据科学家和机器学习工程师可以根据其特定需求选择合适的数组类型，从而优化数据处理和分析性能。
问答
- 原生数组和 NumPy 数组之间的主要区别是什么？
原生数组是 Python 内置的数据结构，用于存储单一数据类型的数组，而 NumPy 数组是多维数组对象，具有丰富的数学运算和广播功能。
- 原生数组在哪些方面优于 NumPy 数组？
原生数组在基本数组操作（如索引和切片）方面具有更高的性能，并且占用更少的内存。
- NumPy 数组在哪些方面优于原生数组？
NumPy 数组支持多种数据类型，提供复杂的数学运算，并具有广播功能。
- 在什么情况下应该使用原生数组？
当需要高速、内存效率和处理单一数据类型的数组时，原生数组是首选。
- 在什么情况下应该使用 NumPy 数组？
当需要处理异构数据类型、执行复杂数学运算或利用广播功能时，NumPy 数组是更好的选择。
原创文章，作者：田玉雅，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_81288.html
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