「PythonのリストとNumPyの配列：メモリレイアウトとパフォーマンスの利点についての詳細な調査」

PythonのリストとNumPyの配列：メモリレイアウトとパフォーマンスに関する詳細な調査

科学計算

割り当ての違いと効率の向上を探索する

この記事では、ネイティブのPythonリストとNumPy配列のメモリ設計の違いについて掘り下げ、なぜNumPyが多くの場合でより良いパフォーマンスを提供できるのかを明らかにします。

データ構造、メモリの割り当て、およびアクセス方法を比較し、NumPy配列のパワーを紹介します。

はじめに

図書館で本を探す準備をしていると想像してください。しかし、図書館には2つの棚があることがわかりました:

最初の棚には、さまざまな美しい箱が詰まっています。その中にはCDや写真、本などが入っています。ただし、箱にはアイテムの名前しか付いていません。

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これはネイティブのPythonリストを表しており、各要素にはそれぞれのメモリスペースと型情報があります。

しかし、このアプローチには問題があります。箱には多くの空きスペースがあり、棚のスペースが無駄になっています。さらに、特定の本を探すためには、各箱の中を探す必要があり、時間がかかります。

次に、2番目の棚を見てみましょう。今度は箱がありません。本やCD、写真はすべてカテゴリに応じてコンパクトに配置されています。

これがNumPy配列であり、データをメモリに連続的に格納することで、スペースの利用効率が向上します。

アイテムがカテゴリごとにまとめられているため、多くの箱を探す必要がなく、素早く本を見つけることができます。これがNumPy配列が多くの操作でネイティブのPythonリストよりも速い理由です。

Pythonリスト：柔軟ですが効率が低い解決策

Pythonではすべてがオブジェクトです

まず、Pythonインタプリタを見てみましょう。CPythonはCで書かれていますが、Pythonの変数はCの基本データ型ではなく、値と追加情報を含むCの構造体です。

例として、Pythonの整数 x = 10_000 を取り上げます。 x はスタック上の基本型ではありません。代わりに、メモリヒープオブジェクトへのポインタです。

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