2.4.2　NumPy模块

Python中有一些数据类型，例如列表、字典、集合等，可以用于保存一系列的数据信息。不过对于大规模的数据计算，它们并不都适用。在AI领域的计算中，大规模数据一般以向量形式保存。NumPy模块是专门用于向量计算的模块。让我们看看下面的例子。

首先建立一个列表，再建立一个数组，输出并观察二者的类型，可以看到二者的类型是不一样的。x_list是列表（list）类型的，x_array是NumPy数组类型的。

import numpy as np
x_list=[1,2,3,4]
type(x_list)

list 

x_array=np.array([1,2,3,4])
type(x_array) 

numpy.ndarray

NumPy数组类型的重要特点在于支持向量化计算，例如我们要计算数值的平方再求和，如果使用列表类型，需要写一个循环，或者使用列表解析来完成。

x_sum=0
for x in x_list:
    x_sum=x_sum+x**2
print(x_sum)

30

sum([x**2 for x in x_list])

30 

如果使用NumPy数组类型，则更加简单，它可以直接对每个数值做平方运算。通过这个例子可以看到NumPy数组类型的优点，它的向量化计算非常方便、快速。

sum(x_array**2)

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