Python中的二維數(shù)組實(shí)例(list與numpy.array)
關(guān)于python中的二維數(shù)組，主要有l(wèi)ist和numpy.array兩種。
好吧，其實(shí)還有matrices，但它必須是2維的，而numpy arrays (ndarrays) 可以是多維的。
我們主要討論list和numpy.array的區(qū)別：
我們可以通過以下的代碼看出二者的區(qū)別
>>import numpy as np
>>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>a
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>type(a)
<type 'list'>
>>b=np.array(a)"""List to array conversion"""
>>type(b)
<type 'numpy.array'>
>>b
array=([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
list對(duì)應(yīng)的索引輸出情況：
>>a[1][1] 5 >>a[1] [4,5,6] >>a[1][:] [4,5,6] >>a[1,1]"""相當(dāng)于a[1,1]被認(rèn)為是a[(1,1)],不支持元組索引""" Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: list indices must be integers, not tuple >>a[:,1] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: list indices must be integers, not tuple
numpy.array對(duì)應(yīng)的索引輸出情況：
>>b[1][1] 5 >>b[1] array([4,5,6]) >>b[1][:] array([4,5,6]) >>b[1,1] 5 >>b[:,1] array([2,5,8])
由上面的簡單對(duì)比可以看出， numpy.array支持比list更多的索引方式，這也是我們最經(jīng)常遇到的關(guān)于兩者的區(qū)別。此外從[Numpy-快速處理數(shù)據(jù)]上可以了解到“由于list的元素可以是任何對(duì)象，因此列表中所保存的是對(duì)象的指針。
這樣為了保存一個(gè)簡單的[1,2,3]，有3個(gè)指針和3個(gè)整數(shù)對(duì)象。”
以上這篇Python中的二維數(shù)組實(shí)例(list與numpy.array)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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