简介
Python语言提供了内置的list数据结构，而NumPy库则提供了一个高效的ndarray数组，专门用于科学计算。在这篇文章中，我们将探讨这两个数组之间的关键区别，帮助开发者了解在不同场景下使用它们的优缺点。
ndarrays和list的比较
| 特性 | ndarrays | list |
|—|—|—|
| 数据类型 | 同质，每个元素具有相同的类型 | 异质，可以包含不同类型的元素 |
| 维度 | 可以是多维的（1D、2D、3D…） | 默认是一维的，可以使用嵌套列表创建多维列表 |
| 内存布局 | 在连续的内存块中存储元素 | 在不连续的内存位置中存储元素 |
| 索引 | 使用整数索引，支持切片和高级索引 | 使用其他对象作为索引（例如，字符串或对象引用） |
| 操作 | 支持高效的数学运算和广播 | 需要使用循环或内置函数进行数学运算 |
| 性能 | 在科学计算任务中非常高效 | 在一般的编程任务中速度较慢 |
深入研究差异
数据类型
ndarrays中的元素被强制为单一数据类型（如浮点数或整数），而list可以包含不同类型的元素。这使得ndarrays在数学运算中更有效率，因为编译器知道所有元素的类型。
维度
ndarrays可以具有任意维度，而list默认是一维的。这使得ndarrays可以表示多维数据，例如图像和矩阵。要创建多维list，需要使用嵌套列表，这可能会导致代码更加复杂和难以维护。
内存布局
ndarrays中的元素以连续的内存块存储，而list中的元素分散存储在不同的内存位置。连续的内存布局使ndarrays在执行数学运算时更加高效，因为CPU可以顺序访问元素。
索引
ndarrays支持使用整数索引以及切片和高级索引，这使得从数组中提取数据更加容易。list也支持索引，但使用其他对象作为索引（例如，字符串或对象引用）。
操作
ndarrays提供了高效的数学运算，支持广播，这允许对数组的多个元素同时执行操作。list需要使用循环或内置函数执行数学运算，速度较慢。
优缺点
ndarrays的优点：
- 科学计算中的高性能
- 多维数据表示
- 有效的数学运算和广播
- 连续的内存布局
ndarrays的缺点：
- 数据类型的限制
- 索引限制（仅支持整数索引）
list的优点：
- 数据类型灵活性
- 索引灵活性（可以使用其他对象作为索引）
- 适用于一般编程任务
list的缺点：
- 科学计算中的性能较低
- 多维数据表示需要嵌套列表
- 数学运算需要使用循环或内置函数
结论
ndarrays和list是Python中用于存储和处理数据的重要数据结构。ndarrays在科学计算中以其高性能和数据类型的同质性而脱颖而出，而list在一般编程任务中提供更大的灵活性。根据具体要求选择合适的数组对提高代码效率和可维护性至关重要。
常见问题解答
问：什么时候应该使用ndarrays？
答：当需要高效执行科学计算、处理多维数据或进行广播操作时，应使用ndarrays。
问：什么时候应该使用list？
答：当需要存储不同类型的数据、使用灵活的索引或在一般编程任务中时，应使用list。
问：ndarrays和list之间的索引有什么区别？
答：ndarrays使用整数索引和高级索引，而list可以使用其他对象作为索引。
问：连续的内存布局如何影响ndarrays的性能？
答：连续的内存布局允许CPU顺序访问元素，从而提高数学运算的效率。
问：广播是什么，为什么在ndarrays中很重要？
答：广播是一种在数组的多个元素上执行操作的操作，它允许对不同大小的数组进行操作，在科学计算中非常有用。
原创文章，作者：田玉雅，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_117562.html
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