python神经网络为什么不用数组进行计算

Python神经网络不使用数组进行计算的原因有以下几点：

1. Python是一种解释型语言，相比于使用数组进行计算，使用Python的列表或者其他数据结构可以更加灵活方便地处理数据。虽然数组在数值计算方面更快，但是在神经网络的实现中，数据的处理和转换更需要便捷性和灵活性。

2. 神经网络的计算涉及到多维矩阵运算，而Python的数组是使用列表实现的，其性能相对较低。为了加快神经网络的计算速度，一般会使用一些高性能的科学计算库，如NumPy，来进行数组计算。这些库会使用C或者Fortran来实现底层计算，以提高计算效率。

3. 使用数组进行计算，需要手动编写循环来处理每个元素，而Python提供了丰富的集合（如列表、元组等）和高级函数（如map、reduce等）来简化代码编写。使用这些集合和函数，可以更加直观地表达神经网络的计算过程，提高代码的可读性和维护性。

4. 神经网络通常需要处理大量的数据，而Python的数组是动态的，可以自由地添加、删除元素。这在处理大规模的数据集时，会导致频繁地进行内存分配和释放，影响性能。而使用固定大小的数组，可以提前分配好内存，避免这个问题。

总的来说，虽然Python的数组在数值计算方面性能相对较低，但由于Python的高级特性和科学计算库的支持，可以更方便地表达神经网络的计算过程，并且在实际应用中可以通过其他方式来加速计算。