NumPy 和列表都是 Python 中用于存储和处理数据的强大数据结构。但是，当涉及到科学计算时，NumPy 通常比列表更合适。以下是一些原因：
效率
NumPy 数组使用 C 语言编写，经过高度优化以进行数值计算。这使得它们在处理大型数据集和执行复杂数学运算时比列表快得多。
矢量化操作
NumPy 提供了称为“矢量化”的操作，它允许您对数组中的所有元素同时执行操作。这比使用列表中的循环要高效得多，特别是对于大型数组。
广播
NumPy 支持广播，它是一种在不同形状的数组上执行操作的能力。这对于处理具有不同维度的数组非常有用。
多维数组
NumPy 数组可以具有多个维度，这使得表示和处理多维数据变得容易。另一方面，列表只能是一维的。
数学函数
NumPy 提供了一个丰富的数学函数库，包括三角函数、统计函数和线性代数函数。这使得在数组上执行复杂的数学运算变得非常方便。
内存效率
NumPy 数组在内存中存储紧凑，因为它们只存储数据值，而不存储元数据或指针。这使得它们在处理大型数据集时更具内存效率。
示例
以下示例演示了 NumPy 数组和列表在科学计算中的效率差异：
import numpy as np
import time
# 创建一个包含 100 万个元素的列表
start = time.time()
my_list = list(range(1000000))
end = time.time()
print("List creation time:", end - start)
# 创建一个包含 100 万个元素的 NumPy 数组
start = time.time()
my_array = np.arange(1000000)
end = time.time()
print("NumPy array creation time:", end - start)
# 在列表上求和
start = time.time()
total = sum(my_list)
end = time.time()
print("List sum time:", end - start)
# 在 NumPy 数组上求和
start = time.time()
total = np.sum(my_array)
end = time.time()
print("NumPy array sum time:", end - start)
输出：
List creation time: 0.0017578506469726562
NumPy array creation time: 0.00025394439697265625
List sum time: 0.050041913986206055
NumPy array sum time: 0.00015997886657714844
如您所见，NumPy 数组在创建和求和方面都明显快于列表。
结论
对于科学计算，NumPy 是一个比列表更好的选择。它提供了更高的效率、矢量化操作、多维数组和丰富的数学函数。如果您需要处理大型数据集或执行复杂的数学运算，那么 NumPy 非常值得考虑。
