Python数组 vs 列表|极客笔记

Python数组 vs 列表

Python数组和列表是Python中重要的数据结构。数组和列表都用于在Python中存储数据。这些数据结构允许我们进行索引，切片和迭代。但是它们之间有一些不同之处。在本教程中，我们将学习Python列表和数组之间的重要区别。

我们知道，Python具有广泛的数据结构，例如列表，元组，集合和字典，提供了许多功能和函数。列表是Python中最有效且易于使用的数据结构。 Python .

另一方面，Python没有为数组提供内置支持。我们需要导入数组模块来使用 数组模块 或来自 NumPy包 在Python程序中。这就是数组和列表之间的主要区别。在深入研究这个主题之前，让我们简要介绍一下这两个数据结构。

一个列表是Python的内置线性数据结构。它用于以序列方式存储数据。我们可以对列表执行多个操作，如索引，迭代和切片。列表具有以下特点。

下面是一个列表的示例。

示例

list = [31, 60, 19, 12]
print(list)
print(type(list))

输出：

[31, 60, 19, 12]
<class 'list'>

示例2

# creating a list containing elements
# belonging to different data types
list1 = [1,"Yash",['a','e']]
print(list1)

输出:

[1, 'Yash', ['a', 'e']]

在上面的列表中，第一个元素是整数；第二个元素是字符串，第三个元素是字符列表。

一个数组也是一种线性数据结构，用于存储数据。它也是有序的、可变的，并且用方括号括起来。它可以存储非唯一的项。但是存储不同数据类型的值有限制。

要在Python中使用数组，我们需要导入数组模块或者Numpy。

import array as arr
or
import numpy as np

元素在连续的内存位置上分配，这允许我们轻松修改、添加、删除、访问元素。此外，我们需要指定数据类型。让我们了解以下示例。

示例

Import array as arr
array_1 = arr.array("i", [31, 60,19, 12])
print(array_1)
print(type(array_1))

输出：

array('i', [31, 60, 19, 12])
<class 'array.array'>

示例2：使用Numpy数组

import numpy as np
array_sample = np.array(["str", 'sunil', 'sachin', 'megha', 'deepti'])
print (array_sample)
print(type(array_sample))

输出:

['numbers' 'sunil' 'sachin' 'megha' 'deepti']
<class 'numpy.ndarray'>

我们指定了字符串类型并存储了字符串值。

现在，我们对其进行了简要介绍和功能介绍。在这里，我们将讨论阵列和列表之间的差异。