Python 數組與列表

Python 數組和列表是 Python 的重要數據結構。列表和數組以及列表都用於在 Python 中存儲數據。這些數據結構允許我們進行索引、切片和迭代。但是它們彼此沒有什麼不同。在本教程中,我們將學習 Python 列表和數組之間的本質區別。

介紹

正如我們所知,Python 有廣泛的數據結構,如列表、元組、集合和字典,它們提供了許多特性和功能。列表是 Python 中最有效、最易用的數據結構。

另一方面,Python 沒有為數組提供內置支持。我們需要導入數組模塊來使用 數組模塊 或者從 Python 程序中的 NumPy 包 導入。這是數組和列表的主要區別。在深入探討這個主題之前,讓我們簡單介紹一下這兩種數據結構。

Python 列表

A 列表是 Python 內置的線性數據結構。它用於以順序方式存儲數據。我們可以對列表執行一些操作,比如索引、迭代和切片。該列表具有以下功能。

  • 列表元素用方括號括起來,每個元素用逗號(,)分隔。
  • 這是一個可變類型,這意味着我們可以在列表項創建後修改它們。
  • 列表是有序的,這意味着項目以特定的順序存儲。我們可以使用索引來訪問列表元素。
  • 我們可以存儲不同數據類型的項目。我們可以在同一個列表中組合字符串、整數和對象。

下面是一個列表示例。

示例-


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

輸出:

[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)

輸出:

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

在上面的列表中,第一個元素是整數;第二個是字符串,第三個是字符列表。

Python 中的數組

數組也是存儲數據的線性數據結構。它也是有序的、可變的,並包含在方括號中。它可以存儲非唯一項目。但是存儲不同的數據類型值是有限制的。

要在 Python 中使用數組,我們需要導入一個數組模塊或一個 Numpy。


import array as arr
or
import numpy as np

元素被分配在連續的內存位置,這使得我們可以輕鬆地修改、添加、刪除、訪問元素。此外,我們需要指定數據類型。讓我們理解下面的例子。

示例-


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

輸出:

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

示例- 2:使用 Numpy 數組


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

輸出:

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

我們已經指定了字符串類型並存儲了字符串值。

數組和列表的區別

現在,我們來簡單介紹一下和特點。在這裡,我們將討論數組和列表之間的區別。

| -你好。不,不 | 目錄 | 排列 |
| 1. | 該列表可以存儲不同類型的值。 | 它只能由相同類型的值組成。 |
| 2. | 該列表無法處理直接算術運算。 | 它可以直接處理算術運算。 |
| 3. | 在使用數組之前,我們需要導入數組。 | 列表是內置的數據結構,所以我們不需要導入它。 |
| 4. | 列表與存儲數據的數組不兼容。 | 數組比列表兼容得多。 |
| 5. | 它會消耗大量內存。 | 它是一個內存大小比較緊湊的列表。 |
| 6. | 它適用於存儲較長的數據項序列。 | 它適用於存儲較短的數據項序列。 |
| 7. | 我們可以使用顯式循環打印整個列表。 | 我們可以在不使用顯式循環的情況下打印整個列表。 |
| 8. | 它可以嵌套以包含不同類型的元素。 | 它必須包含所有相同大小的嵌套元素。 |

結論

我們已經討論了數組和列表的區別。這兩種數據類型在 Python 中都是必不可少的,並且都有一些局限性。Python 列表在 python 中很容易使用,數組通常用於數據分析。


原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/256914.html

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