為什麼選擇 NumPy 陣列而不是 Python 列表來進行大型矩陣運算？

對於大型矩陣，NumPy 數組相對於Python 列表的優勢

處理超大組時，從Python 列表轉換到NumPy 數組可以提供NumPy顯著的優勢優點。

緊湊性和速度：

與 Python 列表相比，NumPy 數組在緊湊性和速度上都表現出色。 Python 列表，特別是那些包含子列表（如立方體數組）的列表，由於存儲指向每個子列表的指針的額外開銷而佔用大量內存。相反，NumPy 數組儲存統一的資料類型，最大限度地減少記憶體使用並提供更快的存取和操作。

記憶體效率與可擴充性：

隨著資料集大小的增加， NumPy 陣列的記憶體效率變得越來越明顯。例如，使用單精確度浮點的 100x100x100 矩陣使用 NumPy 將佔用約 4 MB，而 Python 清單表示至少需要 20 MB。對於十億個單元的資料立方體（1000 個系列），NumPy 需要大約 4 GB 內存，而 Python 列表需要 12 GB 或更多。

底層架構：

NumPy 陣列和 Python 清單之間的差異源自於它們的底層架構。 Python 列表依賴間接定址，每個元素都包含一個指向實際資料的指標。然而，NumPy 數組直接儲存數據，最大限度地減少開銷並優化效能。

實際應用：

在您的特定情況下，使用 100 萬個單元的資料立方體，NumPy 在緊湊性和性能方面提供了切實的好處。然而，隨著資料集成長到十億個單元，NumPy 的記憶體效率優勢變得不可或缺。它不僅可以將記憶體需求減少三倍，而且還可以在 RAM 有限的機器上處理如此大的資料集。

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