python之关于数组和列表的区别及说明

当我们使用Python进行编程时，数组和列表都是常见的数据结构。它们可以帮助我们组织和管理数据，但它们之间也存在一些重要的区别。在本文中，将详细讲解Python中数组和列表的区别及说明。

数组与列表的区别

1.定义方法

在Python中，列表是一种内置的数据类型，可以使用中括号（[]）定义或使用内置的list()函数创建它。例如：

myList = [1, 2, 3, 4, 5]

数组在Python中是通过导入NumPy库并使用其array()函数来定义的。例如：

import numpy as np
myArray = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

2. 适用性

列表比数组更具通用性，可以容纳多个数据类型（例如字符串、整数、浮点数等）。数组则更偏向于处理数值型数据，特别是在进行数值计算时。

例如，假设我们想要创建一个存储学生的名字、年龄和成绩的数据结构。在这种情况下，我们会选择使用列表而不是数组。另一方面，如果我们想要进行数值计算，例如计算两个向量的点积，那么我们会选择使用数组而不是列表。

3. 内存使用情况

对于大型数据集，使用数组可以显著减少内存占用。这是因为数组存储数据的方式更接近于C或Java中的数组，而不是Python中的列表，也因此数组的访问速度相对较快。

例如，假设我们有一个包含10000个浮点数的数据集。如果我们使用列表存储它，将需要大约80000个字节的内存，而使用数组则只需要占用40000个字节的内存。

示例

1.创建一个包含学生信息的列表

students = [['Tom', 18, 90], ['Jerry', 19, 95], ['Mickey', 17, 88]]

这里我们使用了一个列表，每个元素都是一个列表，其中包含学生的名字、年龄和成绩。这种方式可以方便的添加、删除和更新学生的信息。

2.使用数组进行数值计算

import numpy as np

v1 = np.array([1, 2, 3])
v2 = np.array([4, 5, 6])
dotProduct = np.dot(v1, v2)
print(dotProduct)

这里我们导入了NumPy库，使用它创建了两个向量v1=[1, 2, 3]和v2=[4, 5, 6]，并使用dot()函数计算它们的点积。由于这里涉及到数值计算，使用数组而不是列表可以提供更好的性能和内存占用。