Python 数组
引言
数组是 Python 中的一个基本数据结构，用于存储多个相同数据类型的元素。虽然 Python 列表也用于存储多个元素，但数组在某些方面的效率更高，尤其是处理数值数据时。本文将深入探讨 Python 数组，包括其优点、创建和操作数组的方法，以及与列表的比较。
什么是数组？
Python 数组是一种数据结构，它由固定大小的相同数据类型元素组成。它使用 NumPy 库实现，该库提供了强大而高效的数组操作功能。NumPy 数组是多维的，这意味着它们可以存储多维数据，如矩阵或张量。
创建数组
要创建 NumPy 数组，可以使用 numpy.array() 函数。此函数接受一个列表、元组或另一个数组作为输入，并将其转换为指定数据类型的数组。
“`python
import numpy as np
从列表创建数组
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
从元组创建数组
array2 = np.array((6, 7, 8, 9, 10))
从另一个数组创建数组
array3 = np.array(array1)
“`
数组操作
NumPy 数组提供了广泛的操作，包括：
- 索引和切片：使用方括号 ([]) 访问数组元素。切片可以用于提取数组的子集。
- 算术运算：数组可以执行算术运算，如加法、减法和乘法。这些运算可以逐元素进行。
- 广播：广播是一种运算机制，当数组大小不同时自动扩展较小数组以匹配较大数组的大小。
- 线性代数运算：NumPy 提供了许多线性代数函数，如矩阵乘法、特征值分解和奇异值分解。
数组与列表的比较
相似之处：
- 数组和列表都用于存储多个元素。
- 它们都可以嵌套以创建多维结构。
不同之处：
- 数据类型：数组仅可以存储相同数据类型的元素，而列表可以存储不同数据类型的元素。
- 效率：数组在处理数值数据时比列表更有效，尤其是在执行算术运算或广播时。
- 内存使用：数组在内存中存储得更紧凑，因为它们只存储一个数据类型。
- 操作：NumPy 数组提供了更多高级操作，如线性代数运算。
结论
Python 数组是 NumPy 库提供的高效数据结构，用于存储和操作数值数据。它们在处理大数据集或执行复杂计算时特别有用。与列表相比，数组提供了更严格的数据类型，更高效的计算和更丰富的操作集。理解数组及其操作对于充分利用 Python 的强大数据处理能力至关重要。
常见问答
1. Python 数组的维度是什么意思？
数组的维度是指其形状。一维数组是一个向量，二维数组是一个矩阵，依此类推。
2. 如何检查数组的形状？
使用 array.shape 属性。
3. 如何将数组转换为列表？
使用 array.tolist() 方法。
4. 数组和元组有什么区别？
数组是可变的，而元组是不可变的。数组也可以是多维的，而元组只能是一维的。
5. NumPy 提供了哪些线性代数函数？
NumPy 提供了广泛的线性代数函数，包括 linalg.solve()、linalg.eig() 和 linalg.svd()。
原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_10261.html
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