Python教程-Python数组 vs. 列表

Python数组和列表是Python的重要数据结构。列表和数组都用于在Python中存储数据。这些数据结构允许我们进行索引、切片和迭代。但它们在某些方面有一些不同之处。在本教程中，我们将学习Python列表和数组之间的主要区别。

简介

我们知道，Python具有广泛的数据结构，如列表、元组、集合和字典，提供了许多功能和函数。列表是Python中最有效和易于使用的数据结构之一。

另一方面，Python不提供数组的内置支持。我们需要导入数组模块以在Python程序中使用数组模块或从NumPy包中导入它们。这是数组和列表之间的主要区别。在深入研究这个主题之前，让我们简要介绍一下这两种数据结构。

Python列表

列表是Python的内置线性数据结构。它用于以顺序方式存储数据。我们可以对列表执行多种操作，如索引、迭代和切片。列表具有以下特点。

• 列表元素用方括号括起来，每个元素之间用逗号分隔。
• 它是可变类型，这意味着我们可以在创建后修改列表项。
• 列表是有序的，这意味着项目以特定顺序存储。我们可以使用索引来访问列表元素。
• 我们可以存储不同数据类型的项目。我们可以在同一个列表中组合字符串、整数和对象。

以下是列表的示例。

示例 -

list = [31, 60, 19, 12]  
print(list)  
print(type(list))  

输出：

[31, 60, 19, 12]
<class 'list'>

示例 - 2

# creating a list containing elements  
# belonging to different data types  
list1 = [1,"Yash",['a','e']]  
print(list1)  

输出：

[1, 'Yash', ['a', 'e']]

在上面的列表中，第一个元素是整数，第二个是字符串，第三个是字符列表。

Python中的数组

数组也是一种线性数据结构，用于存储数据。它也是有序的、可变的，并用方括号括起来。它可以存储非唯一的项目。但存储不同数据类型的值有一些限制。

要在Python中使用数组，我们需要导入数组模块或Numpy。

import array as arr  
or  
import numpy as np

元素被分配在连续的内存位置上，这使得我们可以轻松地修改、添加、删除和访问元素。此外，我们需要指定数据类型。让我们了解以下示例。

示例 -

Import array as arr  
array_1 = arr.array("i", [31, 60,19, 12])  
print(array_1)  
print(type(array_1))

输出：

array('i', [31, 60, 19, 12])
<class 'array.array'>

示例 - 2：使用Numpy数组

import numpy as np  
array_sample = np.array(["str", 'sunil', 'sachin', 'megha', 'deepti'])  
print (array_sample)  
print(type(array_sample))  

输出：

['numbers' 'sunil' 'sachin' 'megha' 'deepti']
<class 'numpy.ndarray'>

我们指定了字符串类型并存储了字符串值。

数组和列表之间的区别

现在，我们已经有了简要的介绍和特点。接下来，我们将讨论数组和列表之间的区别。

序号	列表	数组
1.	列表可以存储不同类型的值。	它只能包含相同类型的值。
2.	列表不能直接处理算术运算。	它可以直接处理算术运算。
3.	在使用数组之前，我们需要导入数组模块。	列表是内置的数据结构，所以我们不需要导入它。
4.	列表比数组更不兼容以存储数据。	数组比列表更兼容以存储数据。
5.	列表消耗更多的内存。	它在内存大小上比列表更紧凑。
6.	适合存储较长的数据序列。	适合存储较短的数据项序列。
7.	我们可以使用显式循环打印整个列表。	我们可以在不使用显式循环的情况下打印整个列表。
8.	它可以嵌套以包含不同类型的元素。	它必须包含相同大小的所有嵌套元素。

结论

我们已经讨论了数组和列表之间的区别。在Python中，这两种数据类型都很重要，但它们都有一些限制。Python列表在Python中易于使用，而数组通常用于数据分析。