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Python數(shù)組與列表的區(qū)別解析

更新時(shí)間：2023年11月09日 14:57:52 作者：-格林-

列表因?yàn)槠浯鎯?chǔ)的類(lèi)型可以是任何對(duì)象，因此列表的用處更廣泛，更多樣化，并且列表可以有更多的存儲(chǔ)空間去使用，而數(shù)組使用的空間就相對(duì)較少，這篇文章主要介紹了Python數(shù)組與列表的區(qū)別,需要的朋友可以參考下

Python數(shù)組和列表的區(qū)別

前言

對(duì)于學(xué)習(xí)Python的同志，想要深度的去研究這個(gè)語(yǔ)言，我們首先就需要去了解一下數(shù)組和列表的區(qū)別

ndarray數(shù)組or列表？

1.創(chuàng)建方式不同

list是Python中基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)類(lèi)型，不用引入任何庫(kù)包，直接使用[ ]創(chuàng)建即可（例如：a=[‘CSDN’,‘123’]）；ndarray是NumPy函數(shù)庫(kù)中的函數(shù)，在使用array時(shí)需要引入NumPy數(shù)據(jù)庫(kù)：

import numpy as np 
# 用普通的英語(yǔ)理解這句語(yǔ)法，導(dǎo)入numpy庫(kù)當(dāng)作np，即起小名字，別號(hào)
j=np.array([1,2,3,4])

2.存儲(chǔ)對(duì)象不同

列表可以存儲(chǔ)任何的對(duì)象，包括數(shù)字，字符串，數(shù)組，字典等等；而數(shù)組只能存儲(chǔ)單一的數(shù)據(jù)類(lèi)型（當(dāng)然混雜起來(lái)存儲(chǔ)也不是不行，需要修改數(shù)據(jù)類(lèi)型為object，但是這已經(jīng)違背了產(chǎn)生這個(gè)函數(shù)庫(kù)的初衷），存儲(chǔ)類(lèi)型的不同，也決定了我們應(yīng)該在什么時(shí)候用到ndarray數(shù)組亦或是列表；

實(shí)例1：

import numpy as np
g=np.array(['歡迎!','這里是CSDN',123])
print(g)
print(type(g[2]))

這一段代碼看似已經(jīng)不符合array數(shù)組只能存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)的性質(zhì)，因?yàn)?23是整型數(shù)據(jù)，而前面兩個(gè)元素都是字符串，其實(shí)不然，123的數(shù)據(jù)類(lèi)型已經(jīng)被它偷偷的轉(zhuǎn)換了

代碼運(yùn)行結(jié)果如下

可以看到123的數(shù)據(jù)類(lèi)型已經(jīng)被轉(zhuǎn)換成字符串的類(lèi)型

3.運(yùn)算方式不同

數(shù)組可以進(jìn)行四則運(yùn)算，它會(huì)對(duì)數(shù)組中的每一個(gè)元素對(duì)應(yīng)進(jìn)行運(yùn)算；而列表只能使用加號(hào)進(jìn)行拼接，拼接之后會(huì)形成一個(gè)新的列表：

實(shí)例2

g=['歡迎','來(lái)到']
l=['CSDN','!']
print(g+l)

運(yùn)行結(jié)果如下：

實(shí)例2

4.運(yùn)行效率不同

array數(shù)組是為了精確便捷的處理龐大的類(lèi)似的數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的，他的存儲(chǔ)效率要比列表快著很多

實(shí)例3：

import numpy as np
import datetime
#datetime.datetime.now()是為了獲取當(dāng)前時(shí)間
start1=datetime.datetime.now()
g=[]                           #創(chuàng)建一個(gè)空列表
for i in range(1,100000):     #循環(huán)將1至1000000的數(shù)字添入列表中
    g.append(i)
end1=datetime.datetime.now()
start2=datetime.datetime.now()
l=np.array(g)                  #將z列表的數(shù)字依次復(fù)制到j(luò)數(shù)組
end2=datetime.datetime.now()
print('list存儲(chǔ)時(shí)間：',end1-start1)
print('數(shù)組存儲(chǔ)時(shí)間：',end2-start2)

代碼運(yùn)行結(jié)果如下：

實(shí)例3

一般array存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的速度比列表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的速度快，這一點(diǎn)尤其體現(xiàn)在多而重復(fù)的數(shù)據(jù)處理上，大家可以去Python中嘗試一下

總結(jié)：數(shù)組和列表的運(yùn)用

1.列表因?yàn)槠浯鎯?chǔ)的類(lèi)型可以是任何對(duì)象，因此列表的用處更廣泛，更多樣化，并且列表可以有更多的存儲(chǔ)空間去使用，而數(shù)組使用的空間就相對(duì)較少
2.列表多樣化也不一定是好處，因?yàn)榱斜泶鎯?chǔ)的方式和存儲(chǔ)類(lèi)型雜亂，導(dǎo)致在處理一些龐大重復(fù)的數(shù)據(jù)時(shí)占據(jù)的資源太多
3.ndarray數(shù)組和列表處理數(shù)據(jù)的時(shí)間對(duì)于我們來(lái)說(shuō)只是一眨眼的事情，但是對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)卻不可忽略，尤其在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理時(shí)，數(shù)組和列表處理數(shù)據(jù)的時(shí)間差別會(huì)更明顯
4.在計(jì)算機(jī)編程中，我們一般要求代碼簡(jiǎn)潔，快速，并且占用的運(yùn)行資源少，因此就誕生了NumPy函數(shù)庫(kù)，用于更加精確便捷的科學(xué)計(jì)算

到此這篇關(guān)于Python數(shù)組與列表的區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python數(shù)組與列表區(qū)別內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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