python中的list和array的不同之处
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2023-03-30 · 百度认证:北京一天天教育科技有限公司官方账号,教育领域创作者
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在Python中,list和array都可以根据索引来取其中的元素,但是list可以用append或者+来新增元素或者添加数组,而array不行。具体区别如下:
1、作用不同
list是处理一组有序项目的数据结构;
array数组存储单一数据类型的多维数组;
2、内置数据类型
list是Python的内置数据类型;
array数组需要导入标准库才行,不属于内置类型;
3、数据类型是否相同
list中的数据类不必相同的,即每个元素可以是不同的数据类型;
array则是由Numpy封装,存放的元素都是相同的数据类型;
4、运算
列表list不可以进行数学四则运算;
数组array可以进行数学四则运算;
1、作用不同
list是处理一组有序项目的数据结构;
array数组存储单一数据类型的多维数组;
2、内置数据类型
list是Python的内置数据类型;
array数组需要导入标准库才行,不属于内置类型;
3、数据类型是否相同
list中的数据类不必相同的,即每个元素可以是不同的数据类型;
array则是由Numpy封装,存放的元素都是相同的数据类型;
4、运算
列表list不可以进行数学四则运算;
数组array可以进行数学四则运算;
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python中的list和array的不同之处
python中的list是python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同。在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu。
numpy中封装的array有很强大的功能,里面存放的都是相同的数据类型
list1=[1,2,3,'a'] print list1 a=np.array([1,2,3,4,5]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) c=list(a) # array到list的转换 print a,np.shape(a) print b,np.shape(b) print c,np.shape(c)
运行结果:
[1, 2, 3, 'a'] # 元素数据类型不同,并且用逗号隔开 [1 2 3 4 5] (5L,) # 一维数组,类型用tuple表示 [[1 2 3] [4 5 6]] (2L, 3L) [1, 2, 3, 4, 5] (5L,)
创建:
array的创建:参数既可以是list,也可以是元组.使用对应的属性shape直接得到形状
a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组 b=np.array([6,7,8,9,0])# 参数是list c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 参数二维数组 print a,b, c.shape()
也可以直接改变属性array的形状,-1代表的是自己推算。这里并不是T, reshape(())也可以
c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) c.shape # (3L, 4L) c.shape=4,-1 //c.reshape((2,-1)) c <pre style="box-sizing: border-box; overflow: auto; font
python中的list是python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同。在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu。
numpy中封装的array有很强大的功能,里面存放的都是相同的数据类型
list1=[1,2,3,'a'] print list1 a=np.array([1,2,3,4,5]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) c=list(a) # array到list的转换 print a,np.shape(a) print b,np.shape(b) print c,np.shape(c)
运行结果:
[1, 2, 3, 'a'] # 元素数据类型不同,并且用逗号隔开 [1 2 3 4 5] (5L,) # 一维数组,类型用tuple表示 [[1 2 3] [4 5 6]] (2L, 3L) [1, 2, 3, 4, 5] (5L,)
创建:
array的创建:参数既可以是list,也可以是元组.使用对应的属性shape直接得到形状
a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组 b=np.array([6,7,8,9,0])# 参数是list c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 参数二维数组 print a,b, c.shape()
也可以直接改变属性array的形状,-1代表的是自己推算。这里并不是T, reshape(())也可以
c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) c.shape # (3L, 4L) c.shape=4,-1 //c.reshape((2,-1)) c <pre style="box-sizing: border-box; overflow: auto; font
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python没有原生的array类型!!!
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