Python列表是標準庫的一部分,而數組則不是。列表是內置的,多功能的,用於存儲集合,而數組由數組模塊提供,並且由於功能有限而較少使用。
在Python中,列表是標準庫的一部分,而數組則不是。列表是一種內置數據類型,廣泛用於存儲項目集合。另一方面,python中的數組由array
模塊提供,該模塊是標準庫的一部分,但由於其功能更有限和特定於類型的性質而不像列表那樣常用。
現在,讓我們深入了解Python列表的迷人世界,並探討為什麼它們在您的編程庫中是如此強大的工具。
Python列表不僅是簡單的容器;它們是動態的,靈活的,並且非常有用。我記得當我第一次開始在Python進行編碼時,我可以操縱清單的便利性。您可以隨意添加,刪除或修改元素,列表將自動調整其大小。這種動態的性質使列表在Python社區中如此受歡迎。
讓我們看一個簡單的示例以查看行動中的列表:
#創建水果清單 水果= [“蘋果”,“香蕉”,“櫻桃”] #將新水果添加到清單中 果實append(“日期”) #從清單中取出水果 果實(“香蕉”) #訪問列表中的元素 打印(水果[0])#輸出:蘋果 打印(水果)#輸出:['蘋果','櫻桃','date']
列表不僅僅是存儲數據;他們是要有效地操縱它。列表最有力的功能之一是切片。切片使您可以提取列表的部分,當您需要使用數據子集時,這非常方便。
#切片列表 數字= [0、1、2、3、4、5、6、7、8、9] 子集=數字[2:6]#這將為我們提供[2、3、4、5] 打印(子集)
但是清單並非沒有他們的陷阱。我看到的一個常見的錯誤,甚至犯了自己,是在迭代時修改列表。這可能導致意外的行為和難以追踪的錯誤。這是一個不做什麼的示例:
#在迭代時刪除項目的錯誤方法 水果= [“蘋果”,“香蕉”,“櫻桃”,“ date”] 用於水果中的水果: 如果水果==“香蕉”: 果實(水果)#這將跳過列表中的下一個項目!
相反,您應該使用其他方法在迭代期間安全修改列表:
#在迭代時刪除項目的正確方法 水果= [“蘋果”,“香蕉”,“櫻桃”,“ date”] 水果= [水果中的水果,如果水果! =“香蕉”] 打印(水果)#輸出:['蘋果','櫻桃','date']
在性能方面,對於大多數用例,列表通常是有效的。但是,如果您要處理大型數據集或需要執行需要持續時間複雜性的操作,則可能需要考慮其他數據結構(例如集合或字典)。例如,如果您需要經常檢查會員資格,則一組將更有效:
#使用一組進行更快的會員測試 fruits_set = set([“蘋果”,“香蕉”,“櫻桃”]) 如果fruits_set中的“香蕉”: 打印(“香蕉在集中”)
就最佳實踐而言,始終努力追求可讀性和可維護性。使用有意義的變量名稱,當您的代碼更簡潔和可讀時,不要迴避使用列表綜合:
#使用列表理解創建新列表 squares = [x ** 2 for x在範圍內(10)] 打印(正方形)#輸出:[0、1、4、9、16、25、36、49、64、81]
總之,Python列表是該語言的基本組成部分,提供了一種多功能且有力的方法來管理數據集合。無論您是初學者還是經驗豐富的程序員,掌握列表無疑都會提高您的編碼技巧,並使您的Python旅程更加愉快。
以上是Python標準庫的哪一部分是:列表或數組?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

使用NumPy創建多維數組可以通過以下步驟實現:1)使用numpy.array()函數創建數組,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])創建2D數組;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函數創建特定值填充的數組;3)理解數組的shape和size屬性,確保子數組長度一致,避免錯誤;4)使用np.reshape()函數改變數組形狀;5)注意內存使用,確保代碼清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增強可讀性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)較小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

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Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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