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什么是NumPy
从官方文档来看NumPy是Python的一个用于科学计算的基础包。它提供了多维数组对象和一个用于数组快速运算的混合的程序，包括数学，逻辑，排序、线性代数等操作。说人话就是它能比标准Python序列更快的进行计算??
为什么要用NumPy
经常有人拿List和NumPy比，为什么使用NumPy而不是List？List也可以存储数据啊，答案是NumPy处理数据比list要快很多，如果使用List是坐普通列车，那么NumPy就是坐高铁(?)？坐火箭(?)。那么下一个问题就来了，为什么NumPy会这么快？因为NumPy使用的是固定类型，想象一下我们有这样一个3*4矩阵
现在我们来通过放大这个5来比较NumPy与List的不同，大家都知道在计算机中都是利用二进制来存储数据，所这个5在计算机中是由8个二进制位组成的字节??
而在我们使用NumPy时候，这个5会被转换为包含4个字节的int32类型??
但是在Numpy中你可以说这32位太长，然后指定为16位甚至8位都行
现在来看看List，在Python中一个list存储了值，类型等四个对象??
而我们的计算机会将这四个信息值都转换为二进制再进行读写??
感受到了吗，所以为啥NumPy比List快，因为它使用的内存字节更少所以我们的计算机可以更快速的读取。
并且更为重要的一点是，在我们遍历Numpy对象的每一个元素的时候，我们不需要每次都进行类型检查，原因还是NumPy使用的是固定类型。而在list中，我们可能会有整数、浮点数、字符串等，所以每一次使用都需要检查每个元素的类型。
当然Numpy比list快的另一个原因是Numpy使用的是连续内存分配。想象一下这就是我们的计算机内存，我们可以将信息存储在这些内存中的任何一个中??
假如我们有8个内存块存储信息，因为Python列表中的元素类型是任意的，并且可以像图中一样混乱排列，所以List实际上是用指针指向不同的地址，只能通过寻址方式找到下一个元素。而NumPy中的所有元素的类型都是相同的，所以NumPy在存储元素时内存可以连续??
而这样做可以更快的进行计算并且也可以有效的利用缓存。
最后，List能做的事比如插入、增加、删除数据NumPy都可以搞定，List不能做的事，NumPy也能搞定，比如我有两个list
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
如果我直接计算a*b，那么list并不会给出我们想要的[1*4,2*5,3*6]，而是直接报错，但是NumPy就可以轻松搞定??
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
a * b = array([ 4, 10, 18])
数据可视化基础专题（二十二）：numpy80题（一）NumPy简介
原文：https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/14728895.html