La différence entre les tableaux et les listes Python

La liste en python est le type de données intégré de Python. Les types de données de la liste ne doivent pas nécessairement être les mêmes, mais les types du tableau doivent tous être les mêmes. Le type de données dans la liste enregistre l'adresse où les données sont stockées. En termes simples, il s'agit d'un pointeur, pas de données. Par exemple, list1=[1,2,3,'a'. ] nécessite 4 pointeurs et quatre données, augmente le stockage et consomme du processeur. Le tableau encapsulé dans numpy a des fonctions très puissantes. Les mêmes types de données y sont stockés

Python lui-même n'a pas de type tableau, mais il Il existe des types de tableaux dans la bibliothèque Numpy. Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Les deux peuvent être utilisés pour traiter des tableaux multidimensionnels.

L'objet ndarray dans Numpy est utilisé pour traiter des tableaux multidimensionnels et sert de conteneur Big Data rapide et flexible. Les listes Python peuvent stocker des tableaux unidimensionnels et des tableaux multidimensionnels peuvent être réalisés par des listes imbriquées.

2 L'efficacité du stockage et les performances d'entrée et de sortie sont différentes.

Numpy est spécialement conçu pour le fonctionnement et le calcul des tableaux. L'efficacité du stockage et les performances d'entrée et de sortie sont bien meilleures que les listes imbriquées en Python. Plus le tableau est grand, plus les avantages de Numpy sont évidents.

Type de données à 3 éléments.

Généralement, le type de tous les éléments d'un tableau Numpy doit être le même, tandis que le type d'éléments dans une liste Python est arbitraire, donc les tableaux Numpy ne sont pas aussi bons que les listes Python en termes de performances générales, mais en calcul scientifique, ils le peuvent. Cela permet d'économiser beaucoup d'instructions de boucle et l'utilisation du code est beaucoup plus simple que les listes Python.

Création d'un tableau

Lors de la création d'un tableau Numpy, le paramètre peut être soit une liste, soit un tuple. Par exemple :

>>> a=np.array((1,2,3))#参数是tuple
>>> b=np.array([6,7,8])#参数是list
>>> c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#参数是二维list

De plus, vous pouvez également utiliser d'autres méthodes fournies par numpy pour créer un tableau, par exemple :

>>> arr1=np.arange(1,10,1)
>>> arr2=np.linspace(1,10,10)

np.arange(a,b,c) signifie générer un tableau de a-b Un tableau comprenant b avec un intervalle de c Le type de données par défaut est int32. Mais linspace(a,b,c) signifie diviser a-b également en c points, ce qui inclut b.

Pour plus d'articles techniques liés à Python, veuillez visiter la colonne Tutoriel Python pour apprendre !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!