Numpy：为什么这个庞大的（非稀疏）numpy矩阵适合RAM

在本文中，我们将介绍numpy是什么，numpy的特点以及为什么使用numpy可以轻松地处理巨大矩阵数据。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy是什么？

NumPy是一个用Python编写的库，它提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。NumPy是数字Python的简称，NumPy数组比Python原生数组更灵活。NumPy将数组作为基本的数据结构，任何类型的数据都可以表示为一维或多维数组。除了数组之外，NumPy还提供了许多其他的功能，如：高质量数学工具，快速的傅立叶变换，以及使用C编写的线性代数基本运算的底层实现等。

Numpy的特点

能够高效地处理大型数据集

NumPy通过将多维数组存储在连续的块中，实现了高效的操作。这使得NumPy比Python原生列表更适用于大型数据集。考虑下面的例子：

import numpy as np
import time

size = 10000000

list_1 = range(size)
list_2 = range(size)

start = time.time()
result = [(a * b) for a, b in zip(list_1, list_2)]
print("原生列表用时：", time.time() - start)

arr_1 = np.arange(size)
arr_2 = np.arange(size)

start = time.time()
result = arr_1 * arr_2
print("NumPy用时：", time.time() - start)

输出：

原生列表用时： 5.592225074768066
NumPy用时： 0.047197580337524414

可以看到，NumPy计算的速度是Python原生列表的100倍。

支持广播操作

广播是一种用于处理形状不同但可以进行某种算术运算的数组的机制。举个例子，假设有两个数组：一个二维数组a和一个一维数组b。我们想计算a每一行的元素与b的元素间的乘积。可以使用广播来解决这个问题。

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
b = np.array([1, 2, 3])

# 广播
c = a * b[:, np.newaxis]
print(c)

输出：

[[ 1  2  3]
 [ 8 10 12]
 [21 24 27]
 [10 11 12]]

提供了方便的向量化算法

在标量代码中循环计算每个元素的操作是低效且容易出错的。使用NumPy，可以使用矢量化的算法，将循环中的操作转换为数组操作。

比如，计算sin函数可以这样做：

import math
import numpy as np

# 生成一百万个随机浮点数数组
x = np.random.uniform(-np.pi, np.pi, 1_000_000)

# 标量计算
start = time.time()
for i in range(len(x)):
    y = math.sin(x[i])
print("标量用时：", time.time() - start)

# 向量化计算
start = time.time()
y = np.sin(x)
print("NumPy用时：", time.time() - start)

输出：

标量用时： 0.20694684982299805
NumPy用时： 0.003999471664428711

可以看到，使用NumPy计算的速度是标量的50倍。

为什么使用Numpy可以轻松地处理巨大矩阵数据

由于多维数组的存储方式和高效操作，NumPy可以轻松地处理巨大的矩阵数据。例如，在机器学习和深度学习中，训练数据集中通常包含大量的图像数据，每个图像都可以表示为一个矩阵或张量。使用NumPy来处理这些大型数据集，可以有效地完成机器学习和深度学习算法的计算和训练。

考虑下面的例子，假设我们要创建一个1GB大小的二维数组：

import numpy as np

# 1GB大小的二维数组
arr = np.ones((10000, 10000)) * 4
print(arr.nbytes)

输出：

400000000

可以看到，这个二维数组的大小是1GB。在现代计算机中，通常有足够的RAM来处理这样的数据，因此NumPy可以自动地将整个数组加载到RAM中并进行操作。

总结

NumPy是用Python编写的一个数值计算库，它提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。NumPy通过将多维数组存储在连续的块中，实现了高效的操作，支持广播操作，并提供了方便的向量化算法。由于这些特点，NumPy可以轻松地处理巨大的矩阵数据，例如，机器学习和深度学习中的训练数据集。