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Python中的二维数组实例(list与numpy.array)

2018-12-13 14:46 357 查看

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：

{ a = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ] } 表示的是一个2*3的二维数组

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]

>>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]

>>b[1]

array([4,5,6])

>>b[1][:]

array([4,5,6])

>>b[1,1]

>>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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