Python中的二维数组(list与numpy.array)
2016-05-18 16:53
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关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种。
好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。
我们主要讨论list和numpy.array的区别:
我们可以通过以下的代码看出二者的区别
list对应的索引输出情况:
numpy.array对应的索引输出情况:
由上面的简单对比可以看出, numpy.array支持比list更多的索引方式,这也是我们最经常遇到的关于两者的区别。此外从[Numpy-快速处理数据]上可以了解到“由于list的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3],有3个指针和3个整数对象。”
好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。
我们主要讨论list和numpy.array的区别:
我们可以通过以下的代码看出二者的区别
>>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对应的索引输出情况:
>>a[1][1] 5 >>a[1] [4,5,6] >>a[1][:] [4,5,6] >>a[1,1]"""相当于a[1,1]被认为是a[(1,1)],不支持元组索引""" 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对应的索引输出情况:
>>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])
由上面的简单对比可以看出, numpy.array支持比list更多的索引方式,这也是我们最经常遇到的关于两者的区别。此外从[Numpy-快速处理数据]上可以了解到“由于list的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3],有3个指针和3个整数对象。”
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