ndarray与Python List的异同

最新推荐文章于 2022-09-30 12:24:11 发布
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分类专栏： Python
本文深入探讨了一维数组的概念，并对比了Python List与Numpy ndarray的异同。详细阐述了ndarray在数学计算方面的优势，如mean()、std()等内置函数，以及其在多维度数组运算上的便捷性。

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一维数组
Pandas：Series
Numpy：ndarray

ndarray与Python List的相似处

通过位置访问元素

l[0]、l[2:5]、l[:3]、l[2:]

循环

for item in l:
      xxx

ndarray与Python List的不同

1. Python List元素可以任意类型组合、ndarray元素类型必须相同（不相同时Numpy会自动做类型转换）
2. ndarray有mean()、std()等更多的跟数学计算相关的内置函数
3. ndarray可以更方便的对多维度数组进行运算

Numpy的array与Python的list的异同以及numpy的array与matrix的异同
26岁从菜鸟开始
11-06 1762
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Python Pandas.unique函数解析与实战教程
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皓月照山川的博客
08-02 1020
不要为 set() 的无序而烦恼了，本教程将带你深入探索 pandas.unique 的强大之处——不仅能以闪电般的速度处理海量数据，更能完美保留元素的原始顺序，助你彻底掌握这个数据清洗与分析中的关键利器。
Python 玩转数据 6 - NumPy ndarray 数组 和 Python list 列表的区别
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12-19 2030
前两篇文章有介绍 Python 动态类型 共享引用，赋值和拷贝的原理，对 Python list 列表应该有一个深刻的了解。那么 NumPy 中的 ndarray 数组和 list 列表有啥区别呢
Numpy array 与Python列表异同
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相同点：1. 各元素都可以用位置表示；2. array和list都可以使用切片获得部分元素；3. 都可以使用for循环遍历其中元素。不同点:1. array中元素必须是相同类型的数据；2. array中包含非常丰富的函数，且运算速度远高于list；3. array可以是多维的。...
python ndarray数组和list列表的优势和区别
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python ndarray数组和list列表的优势和区别 ndarray是numpy库的多维数组数据类型，ndarray和list的区别和优势如下： '''ndarray数组和list列表的区别''' #ndarray元素必须具有相同的数据类型，而list可以不同 a=np.array([0,1,'a']) b=[0,1,'a'] print (type(a[0])) print (type(b[0])) #ndarray可与标量直接运算，数组之间也可矢量化运算 a=np.arange(0.0,1,0.1
python list 大小_Python学习第107课--Python的list和numpy的ndarray的区别
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01-07 348
【每天几分钟，从零入门python编程的世界！】我们已经知道了用numpy进行数据处理的时候，需要先把Python中的list转换成numpy中的ndarray类型。现在我们初步了解下ndarray的特点或者说属性，有个大概的认识，这符合我们的认知规律。我们接着使用上次的代码，上次转换了两个ndarray，现在我们再添加一个ndarray，试着把这些ndarray以及他们的“形状”打印一下，看看是...
详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的对比
09-21
本文将详细探讨Python list与NumPy.ndarry在进行切片操作时的区别，以及它们各自的特点和使用场景。 首先，Python的list是一种动态数组，支持存储任意类型的元素，具有很高的灵活性。当对list进行切片操作时，返回...
列表和数组的异同python
09-09
1. **数据类型限制**: Python列表支持任意类型的元素，包括不同类型的数据，而数组（如NumPy库中的`ndarray`）通常只允许单一类型的元素（如整数、浮点数等）。 2. **性能优化**: 数组内部是连续的内存块，对数值...
python、numpy、tensorflow各自定义了哪些数据类型？有何异同？
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</think>### Python、NumPy与TensorFlow数据类型异同比较 #### 一、Python原生数据类型 Python原生数据类型是动态类型，常见类型包括： - 标量类型：`int`（任意精度）、`float`（双精度`float64`）、`bool`、`str`...
Python中list和ndarray的区别
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05-30 863
import numpy as np num = [3, 4, 3] print(type(num)) # <class 'list'> num2 = num * 2 print(num2) # [3, 4, 3, 3, 4, 3] arr = np.array(num) print(type(arr)) # <class 'numpy.ndarray'> arr2 = arr * 2 print(arr2) # [6 8 6] tup = tuple(num) .
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01-02
1. 数据类型 type() #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Yongqiang Cheng from __future__ import absolute_import from __future__ import print_function from __future__ import division import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/..') current_directory = o
Python基础：Python列表与NumPy数组和矩阵的异同
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07-01 1424
文章目录1 Python列表和NumPy数组有什么区别？2 NumPy数组和NumPy矩阵有什么区别？3 参考链接 list：列表 array：数组 ndarray：n维的array matrix：矩阵 1 Python列表和NumPy数组有什么区别？ 为什么要使用NumPy？ Python中的列表是存储的地址，NumPy数组比Python列表更快，更紧凑。数组消耗较少的内存，使用起来很方便。NumPy使用更少的内存来存储数据，并且提供了一种指定数据类型的机制。这使得代码可以进一步优化。 相同点：
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08-25 957
python中list与numpy中array数据的区别 列表list与数组array的相同点： a. 都可以根据索引来取其中的元素； 列表list与数组array的不同点： a.列表list中的元素的数据类型可以不一样。数组array里的元素的数据类型必须一样； b.列表list不可以进行数学四则运算，数组array可以进行数学四则运算； c.相对于array，列表会使用更多的存储空间。 列表知识一种数据容器，他其实并没有很严格的数据类型的限制，所以不想matlab中能够被用来直接做矩阵的运算，同
列表list与数组ndarray
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Numpy及list与array对比
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09-30 1355
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。NumPy数组是一个多维数组对象，称为NDArray（ N-dimensional array ）。数组的下标从0开始,同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。
maximum.accumulate函数及ndarray和list比较
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np.maximum.accumulate函数可以生成一列当日之前历史最高价值的序列。ndarray和list不同，不能 用index
又一个表明list和array的不同
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import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([3, 1, 2]) c = np.array([4, 5, 6]) c[a &gt; b] = 0 print(c) # 【0， 5， 6】 print(a &gt; b) #[False, True, True] # 这说明 c[a&gt;b] =0 是把a&gt;b的那些in...
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相比list，使用numpy存储数据的优势
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可以使用tolist()函数将numpy.ndarray转换为list。 是的，可以使用 `tolist()` 函数将 NumPy 数组转换为 Python 列表。例如，如果 `arr` 是一个 NumPy 数组，你可以使用以下代码将其转换为列表： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) lst = arr.tolist() ``` 现在，`lst` 是一个 Python 列表，它包含与 `arr` 相同的元素。当您创建一个NumPy数组时，您可以将其视为具有以下属性的列表： 1. 数组的维数或轴数，也称为rank。 2. 数组的形状，即每个轴的长度。 3. 数组的数据类型，例如整数、浮点数或布尔值。 此外，NumPy数组还具有许多有用的属性和方法，包括： 1. ndarray.ndim：数组的轴数或维数（rank）。 2. ndarray.shape：数组的形状，以整数元组的形式返回，例如（3，4）表示3行4列的矩阵。 3. ndarray.size：数组中元素的总数。 4. ndarray.dtype：描述数组中元素类型的对象，例如numpy.int32、numpy.int16或numpy.float64等。 5. ndarray.itemsize：数组中每个元素的字节大小。 6. ndarray.data：包含数组实际元素的缓冲区，通常不需要直接访问它。 下面是一个例子： ``` import numpy as np # 创建一个形状为(2,3)的二维数组 a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print("ndim:", a.ndim) # 输出: 2 print("shape:", a.shape) # 输出: (2, 3) print("size:", a.size) # 输出: 6 print("dtype:", a.dtype) # 输出: int64 print("itemsize:", a.itemsize) # 输出: 8 print("data:", a.data) # 输出: <memory at 0x7fb93883e9a0> ```
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