python之关于数组和列表的区别及说明
更新时间：2023年05月22日 15:28:17 作者：季布，
这篇文章主要介绍了python之关于数组和列表的区别及说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
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] 1python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'>
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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