拥有1亿个零的高效Python数组？
在Python中初始化和访问大数组元素的有效方法是什么？
我想在Python中创建一个数组，其中包含1亿个条目（无符号4字节整数），并初始化为零。我想要快速的数组访问，最好是连续内存。
奇怪的是，NumPy阵列的执行速度非常慢。我可以尝试其他替代方法吗？
有array.array模块，但我看不到有效分配1亿个条目的块的方法。
对评论的回应：
- 我不能使用稀疏数组。对于该算法来说太慢了，因为阵列变得非常密集。
- 我知道Python是可解释的，但是肯定有一种方法可以执行快速数组操作吗？
- 我进行了一些分析，并使用NumPy每秒获得约160K数组访问（按索引查找或更新元素）。这似乎很慢。
问题答案：
我做了一些分析，结果完全违反直觉。对于简单的数组访问操作， numpy和array.array比本地Python arrays慢10倍 。
请注意，对于数组访问，我正在执行以下形式的操作：
a[i] += 1
个人资料：
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[0] * 20000000
- 存取：2.3M /秒
- 初始化：0.8秒
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numpy.zeros（shape =（20000000，），dtype = numpy.int32）
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存取：160K /秒
- 初始化：0.2s
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array.array（’L’，[0] * 20000000）
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访问：175K /秒
- 初始化：2.0秒
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array.array（’L’，（范围（20000000）中的i为0））
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访问速度：175K /秒，大概是基于另一个数组的配置文件。
- 初始化：6.7s
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