为什么 numpy 数组比列表花费更多时间？

Question

为什么 numpy 在此代码中较慢？

for i in range(10000):
    array = [[0.0,] * 1024 for x in range(1024)]

经过 0,021539204 秒的时间（39.616.810 指令）

import numpy as np
for i in range(10000):
    array = np.zeros((1024,1024))

经过 0.209111860 秒的时间（1.067.923.180 指令）

Answer 1

您是否在完全相同的机器上运行？ 我在numpy的结果越来越快。

In [7]: %%time
   ...: import numpy as np
   ...: for i in range(10000):
   ...:     array = np.zeros((1024,1024))
   ...:
CPU times: user 3.33 s, sys: 0 ns, total: 3.33 s
Wall time: 3.32 s

In [8]: %%time
   ...: for i in range(10000):
   ...:     array = [[0.0,] * 1024 for x in range(1024)]
   ...:
CPU times: user 1min 14s, sys: 0 ns, total: 1min 14s
Wall time: 1min 14s

numpy vs list线程中的这个答案也同意。