Python のリストと配列: それぞれを選択するのはどのような場合ですか?

Python でのリストと配列の選択

Python では、1D 配列はリストまたは配列として実装でき、後者は次のように提供されます。 「配列」モジュール。リストは柔軟性と操作の容易さのためによく使用されますが、配列の方が適している特定の状況もあります。

パフォーマンスとメモリの最適化

の主な利点配列はパフォーマンスとメモリ効率を表します。リストは柔軟性が高く、異種混合であるため、配列に比べてより多くのメモリとオーバーヘッドを必要とします。リスト内の各項目は、C 型を使用してより効率的に表現できる単純なデータ型であっても、Python オブジェクトの作成を必要とします。一方、

配列は C 配列の薄いラッパーであり、これらを可能にします。均一なデータ型を保持し、メモリ消費を大幅に削減します。これは、大規模なデータや計算量の多いデータが関係する場合に特に有益です。

使用例

配列は主に次の場合に役立ちます。

1. C 配列とのインターフェース: 配列は、C 配列を Python 拡張機能またはシステム コール (例: ioctl または fctnl) に公開する便利な方法を提供します。
2. 可変文字列 (Python 2.x): 配列 (具体的には array('B', bytes)) は、Python 2.x の文字列の可変表現を提供します。ただし、これは Python 2.6 および 3.x では bytearray に置き換えられました。
3. 同種データの表現: 配列は、浮動小数点値などの同種の数値データの保存と操作に適しています。これにより、数値演算のリストよりも優れたパフォーマンスが得られます。

数値演算の代替案:

主な目的が同種配列の数値計算である場合は、NumPy をお勧めします。 。 NumPy は、複雑な多次元配列に対するベクトル化操作のための強力なツール スイートを提供し、配列と比較して優れたパフォーマンスと柔軟性を提供します。

結論

要約すると、配列は次のとおりです。数値計算以外の状況で同種データを扱う場合に特に役立ちます。メモリの効率的な使用と C 配列とのインターフェイスにより、外部ライブラリとインターフェイスしたり、大規模なデータ セットを処理する際のパフォーマンスを最適化したりするための貴重なツールとなります。

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