تفاوت‌های اصلی بین NumPy و پایتون خالص
کتابخانه NumPy یکی از ابزارهای اساسی در محاسبات علمی با پایتون است که تفاوت‌های بنیادینی با پایتون استاندارد دارد. در این مقاله به بررسی این تفاوت‌ها می‌پردازیم.
ساختار داده‌ها
مهم‌ترین تفاوت NumPy با پایتون خالص در ساختار داده‌های آرایه‌ای است:
- در پایتون خالص از لیست‌ها برای نگهداری داده‌ها استفاده می‌شود
- NumPy از آرایه‌های چندبعدی بهینه‌شده استفاده می‌کند
- آرایه‌های NumPy همگن هستند (همه عناصر از یک نوع)
- لیست‌های پایتون می‌توانند ناهمگن باشند
| ویژگی |
پایتون خالص |
NumPy |
| حجم مصرفی حافظه |
بالاتر |
بهینه‌تر |
| سرعت پردازش |
کمتر |
بسیار بالاتر |
عملگرها و محاسبات برداری
در پایتون خالص، عملیات ریاضی روی لیست‌ها به صورت عنصر به عنصر انجام نمی‌شود. برای مثال:
در پایتون خالص: [1,2,3] + [4,5,6] نتیجه [1,2,3,4,5,6] می‌دهد (الحاق لیست)
در NumPy: این عملیات به صورت عنصر به عنصر انجام می‌شود و نتیجه [5,7,9] خواهد بود
NumPy از محاسبات برداری پشتیبانی می‌کند که باعث افزایش چشمگیر سرعت در پردازش داده‌های حجیم می‌شود.
توابع ریاضی و آماری
NumPy شامل صدها تابع بهینه‌شده برای محاسبات علمی است که در پایتون خالص وجود ندارند:
- توابع مثلثاتی پیشرفته
- محاسبات آماری (میانگین، میانه، انحراف معیار)
- جبر خطی (ضرب ماتریس‌ها، معکوس ماتریس)
- تولید اعداد تصادفی با توزیع‌های مختلف
برای یادگیری بیشتر درباره NumPy می‌توانید از این لینک استفاده کنید.
حافظه و بهینه‌سازی
آرایه‌های NumPy به صورت پیوسته در حافظه ذخیره می‌شوند که مزایای زیر را دارد:
- دسترسی سریع‌تر به عناصر
- استفاده کارآمدتر از کش پردازنده
- قابلیت استفاده از پردازش موازی
این در حالی است که لیست‌های پایتون به صورت پیوندی در حافظه قرار می‌گیرند و از نظر مصرف حافظه و سرعت بهینه نیستند.
در نهایت، انتخاب بین NumPy و پایتون خالص به نیازهای پروژه بستگی دارد. برای کارهای علمی و پردازش داده‌های حجیم، NumPy انتخاب بهتری است، در حالی که برای کاربردهای عمومی می‌توان از ساختارهای داده پایتون استفاده کرد.
