Listas de Python vs. Arrays de NumPy Un análisis detallado sobre la organización en memoria y los beneficios en rendimiento

Python Lists vs NumPy Arrays A detailed analysis on memory organization and performance benefits.

COMPUTACIÓN CIENTÍFICA

Explorando diferencias de asignación y ganancias de eficiencia

En este artículo, profundizaremos en las diferencias de diseño de memoria entre las listas nativas de Python y los arrays de NumPy, revelando por qué NumPy puede proporcionar un mejor rendimiento en muchos casos.

Compararemos estructuras de datos, asignación de memoria y métodos de acceso, mostrando el poder de los arrays de NumPy.

Introducción

Imagina que te estás preparando para ir a la biblioteca a buscar un libro. Ahora, descubres que la biblioteca tiene dos estantes:

El primer estante está lleno de varias cajas exquisitas, algunas contienen CDs, otras contienen imágenes y otras contienen libros. Solo se adjunta el nombre del artículo a la caja.

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Esto representa las listas nativas de Python, donde cada elemento tiene su propio espacio de memoria e información de tipo.

Sin embargo, este enfoque tiene un problema: muchas espacios vacíos en las cajas, desperdiciando espacio en el estante. Además, cuando quieres encontrar un libro específico, debes buscar dentro de cada caja, lo que lleva tiempo adicional.

Ahora veamos el segundo estante. Esta vez no hay cajas; los libros, CDs e imágenes se colocan juntos de manera compacta según sus categorías.

Esto son los arrays de NumPy, que almacenan los datos en memoria de manera continua, mejorando la utilización del espacio.

Dado que los elementos están agrupados por categoría, puedes encontrar rápidamente un libro sin tener que buscar entre muchas cajas. Por eso, los arrays de NumPy son más rápidos que las listas nativas de Python en muchas operaciones.

Listas de Python: Una solución flexible pero menos eficiente

Todo en Python es un objeto

Comencemos con el intérprete de Python: aunque CPython está escrito en C, las variables de Python no son tipos de datos básicos en C, sino estructuras de C que contienen valores e información adicional.

Tomemos un entero de Python x = 10_000 como ejemplo, x no es un tipo básico en la pila. En cambio, es un puntero a un objeto de memoria en el montón.

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