python的numpy.ndarray和list數據類型之間的差異

Question

python的numpy.ndarray和list數據類型有什么區別？ 我有一些模糊的想法，但想得到一個明確的答案：

1. 內存大小
2. 訪問速度/順序
3. 修改的速度/順序，但保留長度
4. 改變長度的影響

謝謝！

Answer 1

有幾個不同之處：

• 您可以將元素附加到列表中，但是如果不制作完整副本，則無法更改'numpy.ndarray'的大小。
• 列表可以包含所有內容，在numpy數組中，所有元素必須具有相同的類型。
• 實際上，numpy數組比矢量函數更快，而不是將函數映射到列表。
• 我認為修改時間不是問題，而是對元素的迭代。
• Numpy數組有許多與數組相關的方法（'argmin'，'min'，'orort'等）。

當我需要進行一些數學運算（求和，平均，數組乘法等）時，我更喜歡使用numpy數組，當我需要迭代'items'（字符串，文件等）時，我更喜歡使用numpy數組。

Answer 2

我從各種鏈接和資源中讀到並總結了我的理解如下：

1. 使用numpy數組的主要好處應該是更小的內存消耗和更好的運行時行為。

2. 與標准Python相比，NumPy的主要優勢之一是其優勢。

好的解釋： https ： //www.python-course.eu/numpy.php