python中numpy的优点

Python中NumPy的优点包括：
1. NumPy提供了高效的多维数组对象，可以进行向量化计算，使得代码更加简洁、易读、易维护。
2. NumPy提供了丰富的数学函数库，包括线性代数、傅里叶变换、随机数生成等，方便科学计算。
3. NumPy的数组对象可以直接在C/C++/Fortran等语言中使用，提高了代码的可移植性。
4. NumPy提供了广播功能，可以对不同形状的数组进行计算，使得代码更加灵活。
5. NumPy提供了快速的排序、搜索、统计等算法，方便数据分析和处理。

以下是一个例子，展示了使用NumPy和Python列表进行向量化计算的效率对比：

<<引用>>

import numpy as np
import time

# 使用Python列表进行向量化计算
python_list = [i for i in range(100000000)]
start = time.time()
data1 = sum(python_list)
t1 = time.time() - start

# 使用NumPy进行向量化计算
numpy_ndarray = np.array(python_list)
start = time.time()
data2 = numpy_ndarray.sum()
t2 = time.time() - start

print('Python列表\n', t1)
print('NumPy数组\n', t2)

输出结果为：
Python列表
6.536999940872192
NumPy数组
0.04500007629394531

可以看出，使用NumPy进行向量化计算的效率远高于使用Python列表。