python之关于数组和列表的区别及说明
作者:季布, 发布时间:2021-07-29 17:35:31
python数组和列表的区别
列表和数组的定义
列表用于顺序存储结构。它可以方便、高效的的添加删除元素,并且列表中的元素可以是多种类型。
数组是一个同一类型的数据的有限集合。
数组是什么?
数组(Array)是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存,来存储一组具有相同类型的数据。
优点:数组地址是连续的会给我们查找数据提供了极大的方便,让我们很容易的就能根据下标找到你需要的数据,提高了查询效率
缺点:毕竟我们对数组的运用不只是查找数据,还有增加数据,插入数据,删除数据等一些操作;由于数组的特殊性,使得我们在进行这些操作的时候不能对其进行直接操作,还要重新开辟一个新的数组并使其长度增加来存放数据,这样的工作模式给我们带来了很大的不便,影响了效率
**用线性表存储的数据有两个特点
存储的数据本身的类型一定保持相同,是int型就都是int型,是结构体就都是一种结构体。
数据一旦用线性表存储,各个数据元素之间的相对位置就固定了。
形象地来看,线性表就是数据排成像一条线一样的结构,并且最多只有前和后两个方向。数组、链表队列、栈等都是线性表结构。
与其对立的概念是非线性表,如二叉树、堆等。在非线性表中,数据之间并不是简单的前后关系。
将列表当做堆栈使用
列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用,堆栈作为特定的数据结构,最先进入的元素最后一个被释放(后进先出)。
用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。
用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
将列表当作队列使用
也可以把列表当做队列用,只是在队列里第一加入的元素,第一个取出来;但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快,然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快(因为所有其他的元素都得一个一个地移动)。
相同点:
都可以根据索引来取其中的元素;
不同点:
列表list中的元素的数据类型可以不一样。数组array里的元素的数据类型必须一样;
列表list不可以进行数学四则运算,数组array可以进行数学四则运算;
相对于array,列表会使用更多的存储空间。
import numpy as np
list1=[1,'a','index'] #list1是列表类型
list2 = np.array([1,2,3,4]) #list2是数组类型
print("list",list1,list1[0],'\n','array',list2,list2[0])
结果
打印结果:
list [1,'a','index'] 1
array [1 2 3 4] 1
python数组和列表相互转化
数组转化为列表:b=array.tolist() (把数组array转化为列表b)
列表转化为数组:a=np.array(list) (把列表lis转化为数组a)
具体代码如下:
import numpy as np
#1.随机生成一个数组a
a=np.random.randn(4,3)
print(a)
print(type(a))
#输出结果如下:
[[-1.95210222 2.68035264 1.16203014]
[ 0.38123208 0.2106927 0.44987349]
[-0.60820225 -0.80682695 -0.32048555]
[-1.08573498 0.30206573 -0.79167439]]
<class 'numpy.ndarray'>
#2.数组a转化为列表b
b=a.tolist()
print(b)
print(type(b))
#输出结果如下:
[[-1.9521022160725312, 2.6803526394133774, 1.1620301390678258], [0.3812320771527832, 0.2106926970310233, 0.4498734879610045], [-0.6082022489361179, -0.8068269457410441, -0.3204855537284452], [-1.0857349768436102, 0.3020657339426819, -0.7916743865958161]]
<class 'list'>
#3.列表b转化为数组c
c=np.array(b)
print(c)
print(type(c))
#输出结果如下:
[[-1.95210222 2.68035264 1.16203014]
[ 0.38123208 0.2106927 0.44987349]
[-0.60820225 -0.80682695 -0.32048555]
[-1.08573498 0.30206573 -0.79167439]]
<class 'numpy.ndarray'>
来源:https://blog.csdn.net/weixin_47906106/article/details/116490658
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