PyPy中的数组是在内存中连续存储的，因此可以快速访问和操作。
Py处理大规模数组数据的示例
portumpyp
创建一个包含100万个元素的数组pdomd(1000000)
计算数组的平均值tean())
dasdase和Series类型是常用的数据结构。
das处理大规模数组数据的示例
portdas as pd
创建一个包含100万个元素的Seriespdomd(1000000))
计算Series的平均值tean())
3. Dask
ePydas的类型类似，但是可以处理比内存更大的数据集。
以下是一个使用Dask处理大规模数组数据的示例
port dask.array as da
创建一个包含1000万个元素的数组domdom((10000000,))
计算数组的平均值teanpute())
3Pydas是常用的工具，可以处理内存中的数据集。Dask是一个分布式计算框架，可以处理比内存更大的数据集。根据需求和数据规模，可以选择适合的工具进行处理。