python數(shù)組和列表的區(qū)別

列表和數(shù)組的定義

• 列表用于順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。它可以方便、高效的的添加刪除元素，并且列表中的元素可以是多種類(lèi)型。
• 數(shù)組是一個(gè)同一類(lèi)型的數(shù)據(jù)的有限集合。

數(shù)組是什么？

數(shù)組（Array）是一種線性表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它用一組連續(xù)的內(nèi)存，來(lái)存儲(chǔ)一組具有相同類(lèi)型的數(shù)據(jù)。

• 優(yōu)點(diǎn)：數(shù)組地址是連續(xù)的會(huì)給我們查找數(shù)據(jù)提供了極大的方便，讓我們很容易的就能根據(jù)下標(biāo)找到你需要的數(shù)據(jù)，提高了查詢(xún)效率
• 缺點(diǎn)：畢竟我們對(duì)數(shù)組的運(yùn)用不只是查找數(shù)據(jù)，還有增加數(shù)據(jù)，插入數(shù)據(jù)，刪除數(shù)據(jù)等一些操作；由于數(shù)組的特殊性，使得我們?cè)谶M(jìn)行這些操作的時(shí)候不能對(duì)其進(jìn)行直接操作，還要重新開(kāi)辟一個(gè)新的數(shù)組并使其長(zhǎng)度增加來(lái)存放數(shù)據(jù)，這樣的工作模式給我們帶來(lái)了很大的不便，影響了效率

**用線性表存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)有兩個(gè)特點(diǎn)

• 存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)本身的類(lèi)型一定保持相同，是int型就都是int型，是結(jié)構(gòu)體就都是一種結(jié)構(gòu)體。
• 數(shù)據(jù)一旦用線性表存儲(chǔ)，各個(gè)數(shù)據(jù)元素之間的相對(duì)位置就固定了。

形象地來(lái)看，線性表就是數(shù)據(jù)排成像一條線一樣的結(jié)構(gòu)，并且最多只有前和后兩個(gè)方向。數(shù)組、鏈表隊(duì)列、棧等都是線性表結(jié)構(gòu)。

與其對(duì)立的概念是非線性表，如二叉樹(shù)、堆等。在非線性表中，數(shù)據(jù)之間并不是簡(jiǎn)單的前后關(guān)系。

將列表當(dāng)做堆棧使用

列表方法使得列表可以很方便的作為一個(gè)堆棧來(lái)使用，堆棧作為特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，最先進(jìn)入的元素最后一個(gè)被釋放（后進(jìn)先出）。

用 append() 方法可以把一個(gè)元素添加到堆棧頂。

用不指定索引的 pop() 方法可以把一個(gè)元素從堆棧頂釋放出來(lái)

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]

將列表當(dāng)作隊(duì)列使用

也可以把列表當(dāng)做隊(duì)列用，只是在隊(duì)列里第一加入的元素，第一個(gè)取出來(lái)；但是拿列表用作這樣的目的效率不高。在列表的最后添加或者彈出元素速度快，然而在列表里插入或者從頭部彈出速度卻不快（因?yàn)樗衅渌脑囟嫉靡粋€(gè)一個(gè)地移動(dòng)）。

相同點(diǎn)：

• 都可以根據(jù)索引來(lái)取其中的元素；

不同點(diǎn)：

• 列表list中的元素的數(shù)據(jù)類(lèi)型可以不一樣。數(shù)組array里的元素的數(shù)據(jù)類(lèi)型必須一樣；
• 列表list不可以進(jìn)行數(shù)學(xué)四則運(yùn)算，數(shù)組array可以進(jìn)行數(shù)學(xué)四則運(yùn)算；
• 相對(duì)于array，列表會(huì)使用更多的存儲(chǔ)空間。

import numpy as np
list1=[1,'a','index']  #list1是列表類(lèi)型
list2 = np.array([1,2,3,4])  #list2是數(shù)組類(lèi)型
print("list",list1,list1[0],'\n','array',list2,list2[0])
結(jié)果
打印結(jié)果:
list [1,'a','index'] 1 
array [1 2 3 4] 1

python數(shù)組和列表相互轉(zhuǎn)化

• 數(shù)組轉(zhuǎn)化為列表：b=array.tolist()  (把數(shù)組array轉(zhuǎn)化為列表b)
• 列表轉(zhuǎn)化為數(shù)組：a=np.array(list)  (把列表lis轉(zhuǎn)化為數(shù)組a)

具體代碼如下：

import numpy as np
#1.隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)組a
a=np.random.randn(4,3)
print(a)
print(type(a))
#輸出結(jié)果如下：
[[-1.95210222  2.68035264  1.16203014]
 [ 0.38123208  0.2106927   0.44987349]
 [-0.60820225 -0.80682695 -0.32048555]
 [-1.08573498  0.30206573 -0.79167439]]
<class 'numpy.ndarray'>
#2.數(shù)組a轉(zhuǎn)化為列表b
b=a.tolist()
print(b)
print(type(b))
#輸出結(jié)果如下：
[[-1.9521022160725312, 2.6803526394133774, 1.1620301390678258], [0.3812320771527832, 0.2106926970310233, 0.4498734879610045], [-0.6082022489361179, -0.8068269457410441, -0.3204855537284452], [-1.0857349768436102, 0.3020657339426819, -0.7916743865958161]]
<class 'list'>
#3.列表b轉(zhuǎn)化為數(shù)組c
c=np.array(b)
print(c)
print(type(c))
#輸出結(jié)果如下：
[[-1.95210222  2.68035264  1.16203014]
 [ 0.38123208  0.2106927   0.44987349]
 [-0.60820225 -0.80682695 -0.32048555]
 [-1.08573498  0.30206573 -0.79167439]]
<class 'numpy.ndarray'>

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，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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