在哪些方面，Numpy的速度反而比不上原始Python
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很有意思的结果。我不清楚numpy数组在哪些场合下慢过list，不过纠正一下题主的误解。
python的list实现不是链表，而是动态数组。动态数组append/pop的均摊时间复杂度为O(1)，而按下标随机访问跟一般数组无异，时间复杂度严格为O(1)。C++ STL中的vector也是动态数组。当然，从非尾部增删元素也是支持的，虽然慢就是了，应避免。
关于python各种内建类型操作的时间复杂度，可参考TimeComplexity
关于动态数组，可参考Dynamic array
另外numpy数组单个元素随机访问比list慢没啥大不了的，后者是python实现内建，前者还有ffi的开销。numpy快的地方在于可以整向量/整矩阵地做算术运算，中间省了许多开销。你写个list comprehension来用list模拟向量算术，再来跟numpy比，会有质的不同。哪怕没链MKL优化的numpy也能把list爆出翔。
python的list实现不是链表，而是动态数组。动态数组append/pop的均摊时间复杂度为O(1)，而按下标随机访问跟一般数组无异，时间复杂度严格为O(1)。C++ STL中的vector也是动态数组。当然，从非尾部增删元素也是支持的，虽然慢就是了，应避免。
关于python各种内建类型操作的时间复杂度，可参考TimeComplexity
关于动态数组，可参考Dynamic array
另外numpy数组单个元素随机访问比list慢没啥大不了的，后者是python实现内建，前者还有ffi的开销。numpy快的地方在于可以整向量/整矩阵地做算术运算，中间省了许多开销。你写个list comprehension来用list模拟向量算术，再来跟numpy比，会有质的不同。哪怕没链MKL优化的numpy也能把list爆出翔。
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2018-08-03
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numpy的数组,共享内存都是给大量数据计算用的. 比python原来的list, dict要好用. 所以原则上, 只要做科学计算 , numpy性能都比python好. 不过如果是小量数据计算, 用numpy可能不是很方便. python里速度首先还是取决于算法. 其次是取决于, 你的包...
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