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数据科学家必须了解的 5 个 Python 概念
在本文中，我们将深入探讨五个必须了解的 Python 概念，这些概念将帮助您从编写笨重、缓慢的意大利面条式代码过渡到构建快如闪电、生产级且功能精美的数据管道。
来源:KDnuggets简介
你不应该只是“因为其他人都这样做！”而使用 Python 进行数据科学。 Python 在数据领域的统治地位并非偶然。它是一种建立在高度表达性、可读语法之上的语言，抽象了低级内存管理。然而，同样的高级抽象是有代价的：标准 Python 执行是动态类型化和解释的，这会使原始迭代极其缓慢。
要编写高性能数据系统，数据科学家必须从标准过程编码模式转向专门的、矢量化的和内存感知的方法。在本文中，我们将深入探讨五个必须了解的 Python 概念，这些概念将帮助您从编写笨重、缓慢的意大利面条式代码过渡到构建快如闪电、生产级且功能精美的数据管道。
1. NumPy 向量化
标准 Python 循环很慢。由于 Python 是一种解释性语言，因此 for 循环的每次迭代都会产生大量开销：类型检查、动态方法查找和引用计数。当您处理数百万个数据点时，这些微小的开销成本会复合成多秒的瓶颈。
解决方案是 NumPy 向量化。 NumPy 不是按顺序处理 Python 字节码中的元素，而是将循环卸载到高度优化的预编译 C 扩展。这些操作同时作用于整个数组，在机器级别执行连续的数组块，通常使用单指令、多数据 (SIMD) 指令。
笨拙的方式
假设我们有一个代表原始传感器读数的一百万个浮点值的列表，我们需要将每个读数缩放 1.5 并应用校准常数 10.0。使用迭代 Python 循环：
输出：
循环执行耗时：0.378866 秒
矢量化方式
这是优雅的矢量化替代方案。我们将数据加载到连续的 NumPy 数组中，并直接在数组对象上执行算术：