1.内存占用更小
适当地使用Numpy数组替代List，你能让你的内存占用降低20倍。
对于Python原生的List列表，由于每次新增对象，都需要8个字节来引用新对象，新的对象本身占28个字节（以整数为例）。所以列表 list 的大小可以用以下公式计算：
64 + 8 * len(lst) + len(lst) * 28 字节
而使用Numpy，就能减少非常多的空间占用。比如长度为n的Numpy整形Array，它需要：
96 + len(a) * 8 字节
可见，数组越大，你节省的内存空间越多。假设你的数组有10亿个元素，那么这个内存占用大小的差距会是GB级别的。
2.速度更快、内置计算方法
运行下面这个脚本，同样是生成某个维度的两个数组并相加，你就能看到原生List和Numpy Array的性能差距。
import time
import numpy as np
size_of_vec = 1000
def pure_python_version():
t1 = time.time()
X = range(size_of_vec)
Y = range(size_of_vec)
Z = [X[i] + Y[i] for i in range(len(X)) ]
return time.time() - t1
def numpy_version():
t1 = time.time()
X = np.arange(size_of_vec)
Y = np.arange(size_of_vec)
Z = X + Y
return time.time() - t1
t1 = pure_python_version()
t2 = numpy_version()
print(t1, t2)
print(“Numpy is in this example " + str(t1/t2) + " faster!”)
结果如下：
0.00048732757568359375 0.0002491474151611328
Numpy is in this example 1.955980861244019 faster!
可以看到，Numpy比原生数组快1.95倍。
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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最后
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