파이썬에는 내장 어레이가 없습니다. 메모리 효율적인 균질 데이터 저장에는 배열 모듈을 사용하는 반면, 목록은 혼합 데이터 유형의 다재다능합니다. 배열은 동일한 유형의 대형 데이터 세트에 효율적이며 목록은 유연성을 제공하며 혼합 또는 작은 데이터 세트에 사용하기 쉽습니다.
파이썬에서는 배열과 목록의 구별은 종종 초보자를 여행하지만 언어 디자인에 대한 매혹적인 다이빙입니다. 이것을 풀고이 차이를 이해하면 코딩 능력을 향상시킬 수있는 방법을 살펴 보겠습니다.
파이썬의 배열은 내장 유형으로 직접 지원되지 않습니다. 대신, 균질 한 데이터를 저장하는보다 메모리 효율적인 방법을 제공하는 array
모듈이 있습니다. 반면에 목록은 아이템 컬렉션을 저장하기위한 Python의 이동이며 혼합 데이터 유형으로 유연성을 제공합니다. 이 차이는 단지 구문에 관한 것이 아닙니다. 성능, 메모리 사용 및 Python의 디자인 철학에 관한 것입니다.
파이썬에서 어레이를 처음 만났을 때 당황했습니다. 단순성으로 축하하는 언어 인 Python이 왜 배열에 대한 추가 모듈을 소개합니까? 대답은 효율성에 있습니다. array
모듈의 배열은 본질적으로 목록과 C 배열의 원시 전력 사이의 타협입니다. 동일한 유형의 대형 데이터 세트를 다룰 때 좋습니다. 그러나 자체 제한 사항이 있습니다.
실용적인 예를 들어 행동을하는 배열을 볼 수 있습니다.
가져 오기 배열 # 정수 배열 생성 arr = array.array ( 'i', [1, 2, 3, 4, 5]) # 요소 추가 arr.append (6) # 액세스 요소 인쇄 (ARR [0]) # 출력 : 1 인쇄 (ARR [-1]) # 출력 : 6
이제 이것을보다 다재다능하고 일반적으로 사용되는 목록과 대조해 봅시다.
# 혼합 데이터 유형으로 목록 작성 my_list = [1, 'hello', 3.14, true] # 요소 추가 my_list.append ( 'World') # 액세스 요소 print (my_list [0]) # 출력 : 1 print (my_list [-1]) # 출력 : World
목록은 파이썬 컬렉션의 스위스 육군 나이프입니다. 정수에서 문자열, 다른 목록에 이르기까지 모든 것을 잡을 수 있습니다. 그러나이 유연성은 비용이 많이 듭니다. 목록은 특히 동일한 유형의 큰 데이터 세트를 처리 할 때 배열보다 메모리 효율이 적습니다.
목록 위에 배열을 언제 사용해야합니까? 수치 데이터를 사용하고 메모리 효율성이 문제가되는 경우 어레이가 가장 좋은 방법 일 수 있습니다. 그러나 데이터 유형의 혼합을 저장해야하거나 메모리가 병목 현상이 아닌 작은 규모로 작업하는 경우 목록이 진행됩니다.
내가 배열에서 겪은 함정 중 하나는 강성입니다. 특정 유형의 배열을 정의하면 다른 유형으로 쉽게 혼합 할 수 없습니다. 데이터가 진화하거나 빠르게 프로토 타입 해야하는 경우 실망 스러울 수 있습니다. 역동적 인 특성을 가진 목록은 그러한 시나리오에서 더 용서하고 작업하기가 더 쉽습니다.
성능 측면에서, 특히 대형 데이터 세트를 처리 할 때 특정 작업의 경우 배열이 더 빠를 수 있습니다. 그러나 목록의 힘을 과소 평가하지 마십시오. 예를 들어, Python의 목록 이해는 종종 특정 작업에 대한 배열 작업을 능가 할 수있는 강력한 도구입니다.
마무리하려면 효율적이고 효과적인 파이썬 코드를 작성하는 데 배열과 목록의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 어레이는 균질 한 데이터의 메모리 효율과 속도를 제공하는 반면, 목록은 파이썬을 그렇게 사랑할 수있는 유연성과 사용 편의성을 제공합니다. 프로젝트의 요구에 따라 현명하게 선택하고, 당신에게 가장 적합한 것을보기 위해 두 가지를 실험하는 것을 두려워하지 마십시오.
내 경험에 따르면, 파이썬을 마스터하는 핵심은 도구를 아는 것이 아니라 언제, 왜 사용 해야하는지 이해하는 것입니다. 다음에 배열과 목록 사이를 결정하면 더 큰 그림에 대해 생각해보십시오. 데이터의 특성은 무엇이며 프로젝트의 규모는 무엇이며, 문제를 해결하는 가장 큰 방법은 무엇입니까?
위 내용은 파이썬의 배열과 목록의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.

TomakeApythonscriptexecutableonBothunixandwindows : 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) andusechmod xtomakeitexecutableonix.2) onwindows, inristpythonisinstalledandassociatedwith.pybattfile (run.bat) torunthescrest.

"CommandNotFound"오류가 발생하면 다음 사항을 확인해야합니다. 1. 스크립트가 존재하고 경로가 올바른지 확인하십시오. 2. 파일 권한을 확인하고 CHMOD를 사용하여 필요한 경우 실행 권한을 추가하십시오. 3. 스크립트 인터프리터가 설치되었는지 확인하십시오. 4. 스크립트 시작시 셰 잔 라인이 올바른지 확인하십시오. 그렇게하면 스크립트 작업 문제를 효과적으로 해결하고 코딩 프로세스가 원활하게 보장 할 수 있습니다.

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.


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