imn1：常用二维数组，有时按行读，有时按列读
类似 pandas.DataFrame.loc/iloc/at
单元不多，几十到几百，计算也不多，有时只是读取 /更改而已
如果用内置列表，切换行列方式读取，往往要 zip 一遍，或者另外保存一份旋转（行列交换）的数组
pandas/numpy 感觉太重，没有什么计算的话，不想转到他们的格式，然后又转出来，直接用 dataframe 传参也是太重
想找个轻量一点的模块记录二维数组，方便自由按行或按列读取
namedtuple 格式本来也不错，问题它是 tuple，改变一个单元的值就要一次转换，也不适用 sort
没有的话，打算自己写个类算了
TimePPT：如果考量计算效率的话，numpy 在 python 里是王者了
wuwukai007：是要打包吗，考虑大小
imn1：@wuwukai007 #2
首先，暂不考虑不打包
其次，如果计算部分不多的，这个模块也不会太巨型吧？
shm7：@TimePPT 可能 lz 没法理解 numpy 为什么高效的原因。
wuwukai007：不打包就装一个吗，难道公司内网没有 pip 源不好装？
imn1：@wuwukai007 #4
那我没理解对你说的话
我以为你说项目最后要打包给别人用
@shm7
@TimePPT
Numpy 我知道，常用来计算证券，和商业数据分析
只是有些场合，计算很少的，提取数据的情况多
举个例子
有个二维数组，要提取某一列 1/3/5/7 的数据，如果 pandas/numpy 很简单；如果只是 list，要么写个表达式，要么 zip 一次，取出这列再提取
这个二维数组到其他地方提取方式可能不同，所以要原样传递
这些场合后续计算很少，部分只是提取完就 print 了，没有计算，所以不想每个 py 都 import 一把牛刀，或者把 dataframe 作为参数传递，希望中间过程轻量一点，只是处理杀鸡这点小事而已
这只是个例子，还有很多类似场景
我问问有没有我不知道的模块可以做这事，没有的话，我自己弄个类，搞几个闭包写成方法，就不用各个场景都多写一两句 zip/for 这样的重复劳动了
shm7：@imn1 我还是用的太少了，只有 3 年，不太明白 numpy 被称为重的地方在哪。也不理解 2 维数组取 1357 有啥麻烦。
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