引言
在 Python 中，NumPy 数组和列表是两种在数据科学和机器学习中经常使用的数据结构。虽然它们都用于存储数据，但它们在内部表示方式、性能和适用性方面存在着显著差异。本文将深入探讨 NumPy 数组和列表的区别，帮助读者理解何时在程序中使用哪种数据结构。
内部表示方式
* 列表：列表在 Python 中表示为顺序、可变长度的元素集合，其中每个元素可以是任何类型的对象。它们使用 Python 内部链表结构实现，每个元素都存储一个指针指向下一个元素。
* NumPy 数组：NumPy 数组表示为固定形状和类型的数据块，其中所有元素都是相同的数据类型。它们由 C 语言数组实现，提供更紧凑和高效的内存表示。
性能
* 计算：NumPy 数组在数值计算方面比列表具有优势。它们提供经过优化的函数和方法来执行高效的数学运算，如矩阵乘法、元素广播和统计计算。
* 存储：列表的每个元素都单独存储在内存中，导致数据访问速度较慢。另一方面，NumPy 数组连续存储相同类型的数据，从而提高了内存效率和数据访问速度。
* 内存管理：NumPy 数组使用内存映射机制，允许直接访问底层数据，而无需创建副本。这对于处理大型数据集非常有用，因为它可以节省内存和提高性能。
适用性
* 数据科学和机器学习：NumPy 数组非常适合数据科学和机器学习算法，因为它们提供了高效的数值计算和数据操作。
* 存储异构数据：列表可以存储各种类型的数据对象，包括字符串、列表和字典。它们对于存储结构化或非结构化数据非常有用。
* 简单数据处理：列表对于简单的任务，如存储和检索值，非常方便。它们提供了一个易于使用的 API，可以轻松创建和修改列表。
其他区别
除了上述主要区别外，NumPy 数组和列表还有一些其他差异：
- 可变性：列表是可变的，这意味着可以动态添加、删除或修改元素。NumPy 数组通常是不可变的，一旦创建就不能对其形状或类型进行修改。
- 索引：NumPy 数组支持基于整数的多维索引，这使得数据切片和索引更加高效。列表只支持一维索引。
- 广播：NumPy 数组支持广播，这是一种在不同形状数组之间执行元素级操作的机制。列表不支持广播。
总结
NumPy 数组和列表是 Python 中两个重要的数据结构，各有其独特的优势和适用性。NumPy 数组对于数值计算、数据科学和机器学习非常有效，而列表更适合存储异构数据和执行简单的数据处理任务。通过了解这些区别，开发者可以优化其 Python 程序的性能和效率。
问答
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NumPy 数组和列表在内部表示方式上有什么不同？
答：NumPy 数组表示为固定形状和类型的数据块，而列表表示为顺序、可变长度的元素集合。 -
就性能而言，NumPy 数组和列表有哪些区别？
答：NumPy 数组在数值计算和内存访问速度方面比列表具有优势。 -
什么时候应该使用 NumPy 数组，什么时候应该使用列表？
答：NumPy 数组适用于数据科学和机器学习算法，而列表适合存储异构数据和执行简单的数据处理任务。 -
NumPy 数组和列表的可变性有何不同？
答：列表是可变的，可以修改，而 NumPy 数组通常是不可变的。 -
广播是在 NumPy 数组还是列表中支持的？
答：广播仅在 NumPy 数组中支持，它允许在不同形状数组之间执行元素级操作。
原创文章，作者：钱林雅，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_61744.html
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