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파이썬 배열과 목록의 차이점

(*-*)浩
(*-*)浩원래의
2019-06-25 15:45:4728931검색

파이썬의 목록은 파이썬에 내장된 데이터 유형입니다. 목록의 데이터 유형은 동일할 필요는 없지만 배열의 유형은 모두 동일해야 합니다. 리스트의 데이터형은 데이터가 저장되어 있는 주소를 저장하는 것입니다. 간단히 말해서 데이터가 아닌 포인터입니다. 예를 들어 list1=[1,2,3, 'a']에는 4개의 포인터와 4개의 데이터가 필요하며 저장 공간을 늘리고 CPU를 소비합니다. numpy에 캡슐화된 배열은 매우 강력한 기능을 가지고 있습니다. 동일한 데이터 유형이 여기에 저장됩니다

파이썬 배열과 목록의 차이점

Python 자체에는 배열 유형이 없지만 Numpy 라이브러리에는 있습니다. 추천 학습: Python 비디오 튜토리얼)

둘 다 다차원 배열을 처리하는 데 사용할 수 있습니다.

Numpy의 ndarray 객체는 다차원 배열을 처리하는 데 사용되며 빠르고 유연한 빅 데이터 컨테이너 역할을 합니다. Python 목록은 1차원 배열을 저장할 수 있으며, 목록을 중첩하여 다차원 배열을 구현할 수 있습니다.

2 저장 효율성과 입출력 성능이 다릅니다.

Numpy는 배열의 연산과 계산을 위해 특별히 설계되었습니다. 배열이 클수록 Numpy의 장점은 더욱 분명해집니다.

3개 요소 데이터 유형.

일반적으로 Numpy 배열의 모든 요소 유형은 동일해야 하지만 Python 목록의 요소 유형은 임의적이므로 Numpy 배열은 일반적인 성능 측면에서는 Python 목록만큼 좋지 않지만 과학적인 계산에서는 , 많은 루프를 제거할 수 있습니다. 명령문과 코드 사용은 Python 목록보다 훨씬 간단합니다.

배열 생성

Numpy 배열을 생성할 때 매개변수는 리스트 또는 튜플일 수 있습니다. 예:

>>> 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

또한 numpy에서 제공하는 다른 방법을 사용하여 배열을 만들 수도 있습니다. 예:

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

np.arange(a,b,c)는 b를 제외한 a-b에서 배열을 생성하는 것을 의미합니다. c 배열의 간격, 데이터 유형의 기본값은 int32입니다. 그러나 linspace(a,b,c)는 a-b를 b를 포함하는 c 점으로 균등하게 나누는 것을 의미합니다.

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