NumPy 数值计算 powerhouse：Python 数组创建与运算实战指南！

NumPy 数值计算 powerhouse：Python 数组创建与运算实战指南！

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1. NumPy 数组：Python 数值计算的基石

在 Python 中，虽然列表 (list) 也能存储数值数据，但其效率远不及 NumPy 数组，尤其是在处理大规模数据时。 NumPy 数组 ndarray 的优势在于：

• 性能卓越： NumPy 数组底层使用 C 语言编写，运算效率远高于 Python 列表。NumPy 数组的运算是 向量化运算，可以充分利用 CPU 的 SIMD 指令，实现并行计算，大幅提升运算速度。
• 存储高效： NumPy 数组要求元素类型相同，可以 连续存储在内存中，减少内存碎片，提高数据访问效率。 Python 列表则可以存储不同类型的元素，存储方式相对分散。
• 功能强大： NumPy 提供了 丰富的数学函数库，涵盖线性代数、统计分析、傅里叶变换、随机数生成等各个领域，极大地简化了数值计算任务。