Список массивов VS Numpy в Python

Подробное сравнение стандартной библиотеки и пакета Numpy.

Структуры данных в Python имеют большое значение, поскольку это один из наиболее часто используемых языков в машинном обучении и искусственном интеллекте, где данные являются наиболее важным фактором.

В Python есть встроенные структуры данных, которые могут эффективно управлять данными, а также есть сторонние библиотеки, такие как Numpy, которые предоставляют расширенные функции для манипулирования данными.

В этой статье мы обсудим различия между обычными списками и структурами данных в Python, а также особенности Numpy и почему он часто используется вместо обычных списков.

Мы также рассмотрим, когда что использовать и почему, а также приведем примеры кода, чтобы продемонстрировать различия в производительности.

Обычные списки в Python

Списки — это базовая и фундаментальная структура данных в Python, которая может хранить набор элементов. Элементы могут иметь любой тип данных, включая целые числа, строки и даже другие списки. Списки создаются путем заключения элементов в квадратные скобки, разделенных запятыми.

Например, чтобы создать список чисел в Python, мы можем сделать:

numbers = [2, 4, 6, 8, 10]

Списки очень универсальны и позволяют нам выполнять с ними широкий спектр операций. Мы можем добавлять или удалять элементы из списка, нарезать их и перебирать их с помощью цикла for.

Однако списки могут работать медленно, когда нам приходится работать с большими объемами данных. Это связано с тем, что списки имеют динамический тип, и Python должен выделять память для данных и указателей на данные.

Структуры данных в стандартной библиотеке

Python также имеет встроенные структуры данных, такие как наборы, словари и кортежи, которые более эффективны, чем списки, для определенных операций.

Множества — это неупорядоченные наборы уникальных элементов, и мы можем выполнять такие операции над множествами, как объединение, пересечение и разность. Словари — это пары ключ-значение, где мы можем хранить данные под определенным ключом и извлекать их с помощью ключа. Кортежи неизменяемы и могут хранить элементы разных типов данных.

Стандартная библиотека также предоставляет такие коллекции, как deque, Counter и OrderedDict, которые предлагают более специализированные функции. Deques — это двусторонние очереди, которые позволяют нам эффективно добавлять и извлекать элементы с обоих концов очереди. Счетчики — это словари, которые подсчитывают количество вхождений элементов в список, а OrderedDicts — словари, сохраняющие порядок элементов.

пустые массивы

Numpy — это сторонняя библиотека для Python, предоставляющая расширенные функции для обработки данных. Наиболее важной особенностью NumPy является его структура данных массива, которая более эффективна, чем обычные списки Python для работы с большими объемами данных.

Массивы Numpy являются однородными, что означает, что они могут хранить только элементы одного и того же типа данных. Это позволяет NumPy выделять память для данных более оптимизированным способом. Массивы Numpy также статически типизированы, что означает, что Python не должен выделять память для указателей на данные.

Чтобы создать массив Numpy, мы можем использовать функцию np.array(), которая принимает список или кортеж в качестве аргумента.

import numpy as np
numbers = [2, 4, 6, 8, 10]
np_numbers = np.array(numbers)

Мы можем выполнять широкий спектр операций с массивами Numpy, включая арифметические операции, нарезку и индексацию. Мы также можем выполнять операции с массивами, которые было бы трудно или невозможно выполнить с обычными списками.

Например, мы можем выполнять векторизованные операции над массивами Numpy, что означает, что мы можем применить операцию ко всему массиву сразу, а не перебирать каждый элемент по отдельности.

Помимо векторных операций, Numpy также предоставляет функции для статистического анализа, линейной алгебры и анализа Фурье. Эти функции оптимизированы для больших массивов и часто работают быстрее, чем их аналоги в стандартной библиотеке Python.

Когда использовать списки, структуры данных или массивы Numpy?

Списки, структуры данных и массивы Numpy имеют свои преимущества и недостатки, и мы должны выбрать подходящую структуру данных в зависимости от нашего варианта использования.

Мы должны использовать списки, когда нам нужно хранить небольшой объем данных или когда нам нужно выполнять операции, которые не поддерживаются другими структурами данных. Списки также более гибкие, чем другие структуры данных, поскольку они позволяют нам хранить элементы различных типов данных и могут динамически изменяться в размере.

Мы должны использовать структуры данных, такие как наборы, словари и кортежи, когда нам нужно выполнять специальные операции с данными. Например, если нам нужно хранить данные в парах ключ-значение, мы должны использовать словарь.

Если нам нужно хранить упорядоченную коллекцию элементов, мы должны использовать кортеж. Если нам нужно выполнять операции над множествами, такие как объединение, пересечение и разность, мы должны использовать множество.

Мы должны использовать массивы NumPy, когда нам нужно работать с большими объемами числовых данных. Массивы Numpy быстрее обычных списков Python для арифметических операций и оптимизированы для числовых вычислений. Массивы Numpy также эффективно используют память и могут сэкономить нам много памяти при работе с большими наборами данных.

Сравнение производительности

Чтобы продемонстрировать разницу в производительности между списками и массивами Numpy, давайте рассмотрим простой пример, где мы хотим умножить каждый элемент в списке на константу и сохранить результат в другом списке. Мы сравним производительность этой операции для обычного списка Python и массива Numpy.

import numpy as np
import time

# Create a list of 1 million elements
my_list = list(range(1000000))
# Create a Numpy array of 1 million elements
np_array = np.arange(1000000)
# Multiply each element in the list by 2 and store the result in another list
start_time = time.time()
new_list = []
for i in range(len(my_list)):
    new_list.append(my_list[i] * 2)
end_time = time.time()
list_time = end_time - start_time
# Multiply each element in the Numpy array by 2
start_time = time.time()
np_array *= 2
end_time = time.time()
np_time = end_time - start_time
print(f"List Time: {list_time}")
print(f"Numpy Time: {np_time}")

В этом примере мы создаем список из 1 миллиона элементов, используя функцию range(), и массив Numpy, используя функцию np.arange(). Затем мы умножаем каждый элемент в списке на 2 и сохраняем результат в другом списке, используя цикл for. Мы делаем ту же операцию с массивом Numpy, используя оператор *=.

Мы измеряем время, необходимое для выполнения этой операции как со списком, так и с массивом Numpy, используя модуль time. Затем мы распечатываем время, затраченное на каждую операцию.

Когда мы запускаем этот код, мы получаем следующий вывод:

List Time: 0.36370110511779785
Numpy Time: 0.0026869773864746094

Как видим, на списке операция заняла почти в 100 раз больше времени, чем на массиве Numpy. Это демонстрирует значительную разницу в производительности между двумя структурами данных.

Заключение

В заключение, структуры данных необходимы в Python для управления данными, и есть несколько вариантов, доступных в стандартной библиотеке и сторонних библиотеках, таких как NumPy. Обычные списки универсальны, но могут замедляться при работе с большими объемами данных. Структуры данных, такие как наборы, словари и кортежи, полезны для специализированных операций, но массивы Numpy оптимизированы для числовых вычислений и работают намного быстрее, чем обычные списки Python.

При работе с большими наборами данных использование массивов Numpy может значительно повысить производительность нашего кода. Массивы Numpy также эффективно используют память и могут сэкономить нам много памяти при работе с большими наборами данных.

В приложениях машинного обучения и искусственного интеллекта, где мы часто работаем с большими объемами данных, Numpy является важной библиотекой для выполнения числовых вычислений. Векторизованные операции и оптимизированные функции Numpy могут ускорить наш код и позволить нам более эффективно работать с большими наборами данных.

Вот пример того, как мы можем использовать массивы Numpy для выполнения простой линейной регрессии:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some random data
x = np.random.rand(100)
y = 2 * x + np.random.rand(100)
# Perform linear regression
coeffs = np.polyfit(x, y, 1)
# Plot the data and the regression line
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, np.polyval(coeffs, x), color='r')
plt.show()

В этом примере мы генерируем некоторые случайные данные и выполняем простую линейную регрессию, используя функцию np.polyfit(). Затем мы строим данные и линию регрессии, используя библиотеку matplotlib.

Функция Numpy polyfit() оптимизирована для выполнения линейной регрессии на больших наборах данных и работает намного быстрее, чем реализация алгоритма с нуля. Это позволяет нам эффективно выполнять сложные вычисления на больших наборах данных.

В заключение, Numpy — важная библиотека для выполнения числовых вычислений в Python, особенно в приложениях машинного обучения и искусственного интеллекта, где мы часто работаем с большими объемами данных. Используя массивы Numpy и оптимизированные функции, мы можем значительно повысить производительность нашего кода и более эффективно работать с большими наборами данных.

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .