Python：不同类型的多维数组

Question

是否可以在Python中创建不同类型的多维数组？ 我通常的解决方法是[([None] * n) for i in xrange(m)] ，但我不想使用list 。 我想要的东西实际上是内存中的连续指针数组，而不是列表。 （每个列表本身都是连续的，但是当您创建列表列表时，不同的列表可能会散布在RAM中的不同位置。）

此外，与empty_array(m, n)类的东西形成对比，为[([None] * n) for i in xrange(m)]编写[([None] * n) for i in xrange(m)]是一种复杂的初始化空数组的方式。 有更好的选择吗？

Answer 1

如果您使用的是numpy，那么numpy对象数组就是“内存中指针的连续数组”。

但是，它们无法达到numpy数组的通常目的，并且常常会成为眼前问题的一个糟糕答案……

（相同类型的连续内存->在整个数组上进行快速计算...对象数组不允许这样做，因为它们只是指向python对象的指针的数组。）。

但是， np.empty((m,n), dtype=np.object)您的要求。

例如

x = np.empty((3,4), dtype=np.object)
print x
x[2,3] = range(5)
x[1,2] = 2
x[1,3] = (item*2 for item in xrange(10))
print x

产生：

Initial array:
[[None None None None]
 [None None None None]
 [None None None None]]

Modified array:
[[None None None None]
 [None None 2 <generator object <genexpr> at 0x8700d9c>]
 [None None None [0, 1, 2, 3, 4]]]

请注意，它将比“普通”的numpy数组慢得多，内存使用效率也要低得多！ （即，与（numpy，而不是python）浮点数相比，即使None对象也占用相当多的内存，并且您还有指针存储在数组中的额外开销。大对象数组将占用大量内存！ ）

但是，如果您实际上需要的是多维列表，而又不想频繁地添加到该列表或更改其大小，则可以方便地使用它们。 从本质上讲，它们等效于matlab的单元格数组，尽管python中不需要那种数据结构（python有列表），但有时很方便！

Answer 2

在许多情况下，不需要阵列，因为对于这些问题有更完善的解决方案。 说明您要做什么，以便有人可以给出一些提示。

无论如何，如果你真的需要这样的数据结构，使用array.array 。