Python列表是标准库的一部分,而数组则不是。列表是内置的,多功能的,用于存储集合,而数组由数组模块提供,并且由于功能有限而较少使用。
在Python中,列表是标准库的一部分,而数组则不是。列表是一种内置数据类型,广泛用于存储项目集合。另一方面,python中的数组由array
模块提供,该模块是标准库的一部分,但由于其功能更有限和特定于类型的性质而不像列表那样常用。
现在,让我们深入了解Python列表的迷人世界,并探讨为什么它们在您的编程库中是如此强大的工具。
Python列表不仅是简单的容器;它们是动态的,灵活的,并且非常有用。我记得当我第一次开始在Python进行编码时,我可以操纵清单的便利性。您可以随意添加,删除或修改元素,列表将自动调整其大小。这种动态的性质使列表在Python社区中如此受欢迎。
让我们看一个简单的示例以查看行动中的列表:
#创建水果清单 水果= [“苹果”,“香蕉”,“樱桃”] #将新水果添加到清单中 果实append(“日期”) #从清单中取出水果 果实(“香蕉”) #访问列表中的元素 打印(水果[0])#输出:苹果 打印(水果)#输出:['苹果','樱桃','date']
列表不仅仅是存储数据;他们是要有效地操纵它。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,当您需要使用数据子集时,这非常方便。
#切片列表 数字= [0、1、2、3、4、5、6、7、8、9] 子集=数字[2:6]#这会给我们[2,3,4,5] 打印(子集)
但是清单并非没有他们的陷阱。我看到的一个常见的错误,甚至犯了自己,是在迭代时修改列表。这可能导致意外的行为和难以追踪的错误。这是一个不做什么的示例:
#在迭代时删除项目的错误方法 水果= [“苹果”,“香蕉”,“樱桃”,“ date”] 用于水果中的水果: 如果水果==“香蕉”: 果实(水果)#这将跳过列表中的下一个项目!
相反,您应该使用其他方法在迭代期间安全修改列表:
#在迭代时删除项目的正确方法 水果= [“苹果”,“香蕉”,“樱桃”,“ date”] 水果= [水果中的水果,如果水果!=“香蕉”] 打印(水果)#输出:['苹果','樱桃','date']
在性能方面,对于大多数用例,列表通常是有效的。但是,如果您要处理大型数据集或需要执行需要持续时间复杂性的操作,则可能需要考虑其他数据结构(例如集合或字典)。例如,如果您需要经常检查会员资格,则一组将更有效:
#使用一组进行更快的会员测试 fruits_set = set([“苹果”,“香蕉”,“樱桃”]) 如果fruits_set中的“香蕉”: 打印(“香蕉在集中”)
就最佳实践而言,始终努力追求可读性和可维护性。使用有意义的变量名称,当您的代码更简洁和可读时,不要回避使用列表综合:
#使用列表理解创建新列表 squares = [x ** 2 for x在范围内(10)] 打印(正方形)#输出:[0、1、4、9、16、25、36、49、64、81]
总之,Python列表是该语言的基本组成部分,提供了一种多功能且有力的方法来管理数据集合。无论您是初学者还是经验丰富的程序员,掌握列表无疑都会提高您的编码技巧,并使您的Python旅程更加愉快。
以上是Python标准库的哪一部分是:列表或数组?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

pythonlistscanStoryDatatepe,ArrayModulearRaysStoreOneType,and numpyArraySareSareAraysareSareAraysareSareComputations.1)列出sareversArversAtileButlessMemory-Felide.2)arraymoduleareareMogeMogeNareSaremogeNormogeNoreSoustAta.3)

WhenyouattempttostoreavalueofthewrongdatatypeinaPythonarray,you'llencounteraTypeError.Thisisduetothearraymodule'sstricttypeenforcement,whichrequiresallelementstobeofthesametypeasspecifiedbythetypecode.Forperformancereasons,arraysaremoreefficientthanl

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

ThescriptisrunningwiththewrongPythonversionduetoincorrectdefaultinterpretersettings.Tofixthis:1)CheckthedefaultPythonversionusingpython--versionorpython3--version.2)Usevirtualenvironmentsbycreatingonewithpython3.9-mvenvmyenv,activatingit,andverifying

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。


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