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在數據科學的廣闊領域中，NumPy 就像是一座堅固的基石，支撐起無數強大的數據分析與機器學習應
用。為什么這么說呢？讓我們先從 Python 的原生數據結構 — 列表（list）講起。
假設你要對一個包含大量數字的列表進行簡單的數學運算，比如每個元素都乘以 2。使用 Python 列表
，你可能會這樣寫：
my_list?=?[1,?2,?3,?4,?5]
result_list?=?[]
for?num?in?my_list:
????result_list.append(num?*?2)
print(result_list)?
這段代碼雖然直觀，但當數據量變得非常大時，效率就會成為問題。每一次循環(huán)都需要進行函數調用
和條件判斷，這在大規(guī)模數據處理中會帶來顯著的時間開銷。
現在，讓我們看看 NumPy 是如何解決這個問題的。首先，需要將列表轉換為 NumPy 數組：
