python的numpy.ndarray和列表数据类型之间的区别

Question

Python中的numpy.ndarray和列表（list）这两种数据类型有什么区别呢？我对这个问题有些模糊的理解，但想要一个明确的答案，主要想知道：

1. 它们在内存中占用的大小
2. 访问速度和顺序
3. 在保持长度不变的情况下，修改速度和顺序
4. 改变长度的影响

谢谢！

Answer 1

我从各种链接和资源中了解了一些内容，下面是我的总结：

1. 使用numpy数组的主要好处是占用更少的内存和更好的运行效率。

2. NumPy的一个主要优势是它在时间上比标准的Python要快。

详细解释可以参考这个链接： https://www.python-course.eu/numpy.php

Answer 2

这里有几个不同之处：

• 你可以往列表里添加元素，但如果想改变一个´numpy.ndarray´的大小，就得先复制一遍。
• 列表里可以放各种类型的东西，而numpy数组里的所有元素必须是同一种类型。
• 在实际使用中，numpy数组在处理向量运算时比列表要快。
• 我觉得修改时间不是问题，但遍历元素的时候会比较重要。
• numpy数组有很多和数组相关的方法，比如´argmin´、´min´、´sort´等等。

当我需要进行一些数学运算（比如求和、平均、数组乘法等）时，我更喜欢使用numpy数组；而当我需要遍历一些“项目”（比如字符串、文件等）时，我则会选择列表。