Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bilakah anda harus memilih `array.array` berbanding senarai Python untuk tatasusunan 1D?

Bilakah anda harus memilih `array.array` berbanding senarai Python untuk tatasusunan 1D?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteasal
2024-11-03 03:32:02433semak imbas

When should you choose `array.array` over Python lists for 1D arrays?

Bila Menggunakan array.array Daripada Senarai Python untuk Tatasusunan 1D

Senarai Python menawarkan kepelbagaian, membolehkan penyimpanan data heterogen dan penambahan yang cekap . Walau bagaimanapun, penggunaan ruang mereka boleh menjadi ketara, terutamanya untuk jenis data kecil yang boleh diwakili menggunakan jenis C.

Gunakan modul array.array apabila:

  • Pengoptimuman memori adalah penting: Array.array memperuntukkan memori mengikut saiz jenis datanya, dengan ketara meminimumkan penggunaan ruang berbanding senarai.
  • Data homogen diperlukan: Modul ini direka bentuk untuk menyimpan data daripada satu jenis, membolehkan penjimatan memori.
  • Mendedahkan tatasusunan C kepada alatan luaran: Array.array disepadukan dengan lancar dengan tatasusunan C, memudahkan antara muka dengan sambungan atau sistem panggilan.

Kelebihan Senarai Berbanding tatasusunan.array:

  • Sokongan data heterogen: Senarai menerima data dari pelbagai jenis , memberikan fleksibiliti.
  • Pelampiran yang cekap: Senarai membenarkan penambahan yang cekap dalam masa malar terlunas.

Untuk operasi matematik pada tatasusunan angka homogen, pertimbangkan untuk menggunakan NumPy, sebagai ia menawarkan operasi bervektor dan boleh mengoptimumkan penggunaan memori.

Ringkasnya, array.array menyediakan pengoptimuman memori dan storan data homogen, manakala senarai menawarkan fleksibiliti dan penambahan yang cekap. Pilih struktur data yang sesuai berdasarkan prestasi khusus anda dan keperluan data.

Atas ialah kandungan terperinci Bilakah anda harus memilih `array.array` berbanding senarai Python untuk tatasusunan 1D?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn