为什么Numpy在Python中更快？

Numpy是一个用于科学计算的Python库，它包含了高级数学函数和矩阵运算等操作。Numpy在Python中的应用越来越广泛，其中的主要原因是因为它的运算速度比Python自带的列表(list)等数据结构要快很多。

Numpy的背景

在Python中的列表(list)实现，由于其附加的内存指针，所以在存储的大数组元素时，时间与空间的开销都会比较大。而Numpy则是针对这个问题进行优化的库，它使用连续的储存空间，并用c语言实现了许多算法，从而能够在不同维度中进行大型数组的快速数值运算。

Numpy的优点

1. 效率更高： Numpy高度优化且底层由C语言实现，所以运算速度非常快，在对于大型数据集和矩阵运算时表现更加突出。

2. 便于读写、处理数据：Numpy是基于向量运算，因此它能够非常方便、快速地读写和处理多维数组，尤其是在数据分析、计算机视觉、人工智能等领域中应用广泛。

3. 代码简短：由于numpy通过向量化操作来实现循环，因而代码会简而有力，而不必手工执行循环。

Numpy的一些常用函数

• np.array 创建Numpy数组，可以通过Python列表/元组创建

• np.zeros 创建Numpy数组，所有元素都是0

• np.ones 创建Numpy数组，所有元素都是1

• np.arange 返回等差数组，第一个参数是起始数字，第二个参数是结束数字，第三个参数是数字间隔

• np.linspace 创建等差数列并返回

• np.random.rand 创建服从0~1均匀分布的Numpy数组

以上只列举了几个Numpy常用函数，还有很多其他函数可以去Numpy官网(http://www.numpy.org/) 了解。

总结

Numpy的高效性以及便捷的操作为Python科学计算和数据分析带来了改革性的变化。在日常开发中，尤其在大数据处理、数据分析等领域，Numpy提供了一种高效、可扩展的数据结构和数据处理工具。