python 中 array 和 list 的区别

Question

如题所述

Answer 1

在Python编程中，list和array虽然都是数据容器，但它们之间存在显著的差异。

首先，list是Python内置的数据结构，它非常灵活，允许存储不同类型的元素，每个元素实际上是数据的引用，而非数据本身。这意味着list中存储的是地址，而非数据值。

相比之下，array则是NumPy库中的对象，它更倾向于数组计算。array中的所有元素都必须是同一类型，确保了数据的一致性。此外，array具有高效的矢量运算能力和广播功能，这使得它在处理大量同类型数据时表现出色，尤其是在速度和内存使用上。

NumPy的array函数能够将Python的序列转换为ndarray，这是一种多维数组，它的主要特点是同构性，即所有元素的类型必须相同。ndarray支持高效的内存布局，每个元素占用相同大小的内存区域，且内部结构包括行或列的顺序，以及可变的跨度，这在切片操作中体现得淋漓尽致。

创建ndarray实例只需使用array函数，例如，list [1, 2, 3] 转换为ndarray后，其输出可能为 [1, 2, 3]，二维数组则会显示为多层嵌套结构。同时，ndarray提供了shape属性来获取数组的维度和大小，reshape函数用于改变数组的形状，而np.where函数则用来根据条件返回元素的索引，其结果通常以元组表示。
总的来说，list和array在灵活性和性能上各有优劣，选择使用哪种取决于具体的数据处理需求和性能要求。