小编写这篇文章的主要目的，主要是给大家进行介绍，关于NumPy与Python内置列表计算标准差区别的相关介绍，希望可以给各位读者带来帮助。
1什么是Numpy
NumPy，是NumericalPython的通称，用以性能卓越计算机的应用和数据统计分析的前提包，像数理科学专用工具（pandas）和架构（Scikit-learn）中都采用上了NumPy这个包。
NumPy中的基本数据结构是ndarray或者N维数值数组，在形式上来说，它的结构有点像Python的基础类型——Python列表。
但本质上，这两者并不同，可以看到一个简单的对比。
我们创建两个列表，当我们创建好了之后，可以使用+运算符进行连接:
list1=[i for i in range(1,11)] list2=[i**2 for i in range(1,11)] print(list1+list2) #[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]
列表中元素的处理感觉像对象，不是很数字，不是吗？如果这些是数字向量而不是简单的数字列表，您会期望+运算符的行为略有不同，并将第一个列表中的数字按元素添加到第二个列表中的相应数字中。
接下来看一下Nympy的数组版本：
import numpy as np arr1=np.array(list1) arr2=np.array(list2) arr1+arr2 #array([2,6,12,20,30,42,56,72,90,110])
通过numpy的np.array数组方法实现了两个列表内的逐个值进行相加。
我们通过dir函数来看两者的区别，先看Python内置列表list1的内置方法：
再用同样的方法看一下arr1中的方法：
NumPy数组对象还有更多可用的函数和属性。特别要注意诸如mean、std和sum之类的方法，因为它们清楚地表明重点关注使用这种数组对象的数值/统计计算。而且这些操作也很快。
2 NumPy数组和Python内置计算对比
NumPy的速率要快得多，是因为它的矢量化完成及其他的许许多多核心内容方法是最早用C语言（根据CPython框架结构）撰写的。NumPy字符数组是相同架构类别的密集排列的字符数组。比较之下，Python文件列表是偏向主体的数组指针，即便这些都是属于同一个类别。
因而，大家获得了参考资料局部性性的好处。
许许多多NumPy实际操作需要用C语言达到的，防止了Python当中的循环系统、表针间接地和逐设计元素动态类型检查的项目一般来说生产成本。
尤其是，速率的提升取决于您正在执行的操作。对于数据科学和ML任务，这是一个无价的优势，因为它防止了长和多维数组当中的循环系统。
让我们使用timing计时装饰器来说明这一点。这是一个围绕两个函数std_dev和std_dev_python包装装饰器的代码，分别使用NumPy和本机Python代码实现文件列表/字符数组的标准差计算。
3函数计算时间装饰器
我们可以使用Python装饰器和functools模块的wrapping来写一个时间装饰器timing:
def timing(func):
wraps(func)
def wrap(*args,**kw):
begin_time=time()
result=func(*args,**kw)
end_time=time()
print(f"Function'{func.__name__}'took{end_time-begin_time}seconds to run")
return result
return wrap4标准差计算公式
然后利用这个时间装饰器来看Numpy数组和Python内置的列表，然后计算他们的标准差，
公式如图：
定义Numpy计算标准差的函数std_dev()，numpy模块中内置了标准差公式的函数a.std()，我们可以直接调用
列表计算公式方法需要按照公式一步一步计算：
先求求出宗和s
然后求出平均值average
计算每个数值与平均值的差的平方，再求和sumsq
再求出sumsq的平均值sumsq_average
得到最终的标准差结果result
代码如下：
from functools import wraps
from time import time
import numpy as np
from math import sqrt
def timing(func):
wraps(func)
def wrap(*args,**kw):
begin_time=time()
result=func(*args,**kw)
end_time=time()
#print(f"Function'{func.__name__}'with arguments{args},keywords{kw}took{end_time-begin_time}seconds to run")
print(f"Function'{func.__name__}'took{end_time-begin_time}seconds to run")
return result
return wrap
timing
def std_dev(a):
if isinstance(a,list):
a=np.array(a)
s=a.std()
return s
timing
def std_dev_python(lst):
length=len(lst)
s=sum(lst)
average=s/length
sumsq=0
for i in lst:
sumsq+=(i-average)**2
sumsq_average=sumsq/length
result=sqrt(sumsq_average)
return result运行结果，最终可以看到1000000个值得标准差的值为288675.13459，而Numpy计算时间为0.0080 s，而Python原生计算方式为0.2499 s：
由此可见，Numpy的方式明显更快。
NumPy是专门针对数组的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，NumPy的优势就越明显。
到此为止，小编给大家介绍的这篇文章，就为大家介绍到这里了，希望可以为各位读者带来帮助。
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