python list與numpy陣列效率比較

因為經常一訓練就是很多次迭代，所以找到效率比較高的操作能大大縮短執行時間，但這方面資料不足，所以自己記錄總結一下，有需要再補充

有時候我需要乙個陣列，然後可能會頻繁從中索引資料，那麼我選擇list還是numpy array呢，這裡做了乙個簡單的實驗進行比較，環境python 3.6

import random

import numpy as np
import time
import sys
# import matplotlib
# matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import deque
start = time.time()
length = 
list_size = 
array_size = 
deque_size = 
list_time = 
array_time = 
deque_time = 
for l in range(5, 15000, 5):
print(l)
a = [1] * l
b = np.array(a)
c = deque(maxlen=l)
for i in range(l):
# print('list的size為：{}'.format(sys.getsizeof(a)))
# print('array的size為：{}'.format(sys.getsizeof(b)))
# print('deque的size為：{}'.format(sys.getsizeof(c)))
for i in range(3):
if i == 0:
tmp = a
name = 'list'
elif i == 1:
tmp = b
name = 'array'
else:
tmp = c
name = 'deque'
s = time.time()
for j in range(1000000):
x = tmp[random.randint(0, len(a)-1)]
duration = time.time() - s
if name == 'list':
elif name == 'array':
else:
duration = time.time() - start
time_list = [0, 0, 0]
time_list[0] = duration // 3600
time_list[1] = (duration % 3600) // 60
time_list[2] = round(duration % 60, 2)
print('用時：' + str(time_list[0]) + ' 時 ' + str(time_list[1]) + '分' + str(time_list[2]) + '秒')
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot(length, list_size, label='list')
ax1.plot(length, array_size, label='array')
ax1.plot(length, deque_size, label='deque')
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('size')
plt.legend()
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.plot(length, list_time, label='list')
ax2.plot(length, array_time, label='array')
ax2.plot(length, deque_time, label='deque')
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('time')
plt.legend()
plt.show()

可以看出，numpy array對記憶體的優化很好，長度越大，其相比list和deque占用記憶體越少。list比deque稍微好一點。因此如果對記憶體占用敏感，選擇優先順序：numpy array>>list>deque。

時間上，在15000以下這個長度，list基本都最快。其中

不過時間上的差距都不大，幾乎可以忽略，差距主要體現在記憶體占用上。因此如果對記憶體不敏感，list是最好選擇。

整個實驗使用i7-9700，耗時2.0 時 36.0分20.27秒，如果有人願意嘗試更大的量級，更小的間隔，歡迎告知我結果。

numpy的陣列沒有動態改變大小的功能，因此這裡numpy資料只是對其進行賦值。

import numpy as np

import time
from collections import deque
l = 10000000
a = 
b = np.zeros(l)
c = deque(maxlen=l)
for i in range(3):
if i == 0:
tmp = a
name = 'list'
elif i == 1:
tmp = b
name = 'array'
else:
tmp = c
name = 'deque'
start = time.time()
if name == 'array':
for j in range(l):
tmp[j] = 1
else:
for j in range(l):
duration = time.time() - start
time_list = [0, 0, 0]
time_list[0] = duration // 3600
time_list[1] = (duration % 3600) // 60
time_list[2] = round(duration % 60, 2)
print(name + '用時：' + str(time_list[0]) + ' 時 ' + str(time_list[1]) + '分' + str(time_list[2]) + '秒')

list用時：0.0 時 0.0分1.0秒

array用時：0.0 時 0.0分1.14秒
deque用時：0.0 時 0.0分0.99秒

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