Преимущества numpy column_stack
У меня есть большой объем данных, касающихся красных смещений и звездных величин галактик (29000 из них), которые я буду строить друг против друга и проводить статистику. На данный момент они находятся в отдельных списках, так что я могу создавать графики, такие как 
, которые я просто собрал вместе в качестве иллюстративного примера.
В конечном итоге мне понадобятся такие вещи, как регрессия и линейные аппроксимации. Учитывая, что на графиках много точек (что-то вроде 11000), будет ли какое-то преимущество складывать столбцы в массив с помощью numpy.column_stack?
Все ли списки одинаковой длины? Существует функция numpy под названием column_stack, но это всего лишь версия ее concatenate, которая может объединять массивы соответствующего размера в массив более высокой размерности.
Это зависит: если вы собираетесь запускать скрипт, сделанный с использованием numpy, и в скрипте вам понадобятся все точки, конечно.