Python学习：NumPy数组VSPython列表

NumPy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。2.2.2小节介绍了Python列表，使用Python列表可以存储一维数组，通过列表的嵌套可以实现多维数组，那么为什么还需要使用NumPy数组呢？ 

NumPy专门针对数组的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，NumPy的优势就越明显。通常NumPy数组中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以在通用性方面NumPy数组不及Python列表，但在科学计算中，通常需要同时处理的数据类型都是相同的。此外NumPy是专门的数组语言，用其操作数组，可以省去很多循环语句，代码比使用Python列表简单得多。 

下面分别使用NumPy数组和Python列表实现向量加法。向量a的取值为0～99，向量b的取值为0～99的平方，向量c为向量a和b的和。 

先使用Python列表实现（ch2-5-list.py）： 

运行结果如下:(www.xing528.com)

注意：range(100)的作用是创建一个有100个元素的列表，取值分别为0～99。

再使用NumPy数组实现(ch2-5-numpy.py)： 

运行程序，结果如下：

比较两个程序，显然使用NumPy 数组的代码更简洁。运行两个程序，会发现NumPy代码（用时0.0018s）比Python代码（用时0.014s）运行速度快，并且向量越大，速度差异越明显。两种方法得到的结果数值是一样的，但是输出方式有所不同，使用Python列表时，输出的数值间用逗号分隔，而使用NumPy数组时则没有逗号。