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title: Numpy 代数和大小
challengeType: 11
videoId: XAT97YLOKD8
bilibiliIds:
  aid: 250621433
  bvid: BV1hv41137uM
  cid: 409013128
dashedName: numpy-algebra-and-size
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# --description--

*在视频中我们使用的编辑器工具是在 notebook.ai 这个平台，你也可以选择用其他的平台，比如说 Google Colab 也是一个不错的选择。*

以下有更多的资料：

-  <a href="https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">在 GitHub 平台的 Notebooks</a>
-  <a href="https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">如何使用 Google Colab 来打开 GitHub 上的 Notebooks</a>

# --question--

## --text--

内存中，对象的大小（例如列表和数据类型）在 Python 标准库和 NumPy 库之间有什么关系？ 知道这一点，对性能有何影响？

## --answers--

标准的 Python 对象占用了比 NumPy 对象更多的内存；标准的 Python 和 NumPy 对象完成的操作时间是大致相同的。

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Numpy 对象比标准的 Python 对象占用更多的内存；Numpy 的对象相比较标准的 Python 更快地完成操作。

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Numpy 对象比标准的 Python 对象占用更少的内存；标准 Python 的对象相比较 Numpy 的对象更快地完成操作。

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标准 Python 的对象比 Numpy 的对象占用更多的内存；Numpy 的对象相比较标准 Python 的对象更快地完成操作。

## --video-solution--

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