import sys, arrayarr = array.array('i', [_ for _ in range(1024)])lst = [_ for _ in range(1024)]print(sys.getsizeof(arr)) # 输出:4176 array对象本身的大小print(sys.getsizeof(lst)) # 输出:8856 列表list对象本身的大小# 注意:这些值可能因操作系统或Python解释器的实现和版本而略有不同...
结论:list胜出。 在搜索场景中,即 list 使用 index方法,array使用np.where方法。 在100000条数据测试中,,list用时:0.0 时 0.0分57.01秒,array用时:0.0 时 0.0分8.93秒。结论:array胜出。 原理分析,array是存在一片连续的磁盘空间中,且是同一数据类型,对于搜索有天然优势,且可以并发执行。但是对于新增,array相当...
在Python编程中,list和array虽然都是数据容器,但它们之间存在显著的差异。首先,list是Python内置的数据结构,它非常灵活,允许存储不同类型的元素,每个元素实际上是数据的引用,而非数据本身。这意味着list中存储的是地址,而非数据值。相比之下,array则是NumPy库中的对象,它更倾向于数组计算。array中...
在Python编程中,列表list和数组array是两种常见的数据结构。列表是一种灵活的容器,它能够包含不同类型的元素,按特定顺序排列,元素之间没有特定关系,而且支持动态添加和删除元素,这是其主要优势。而数组,顾名思义,是一种固定大小且元素类型相同的集合,它的设计初衷是进行高效的数据运算,尤其是支持...
python 中的 list 是 python 的内置数据类型,list 中的数据类型不必相同, 在list 中保存的是数据的存放的地址,即指针,并非数据。 array:数组 array() 是numpy 包中的一个函数,array 里的元素都是同一类型。 ndarray: 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特...
从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候,数据与数据的地址都是连续的,这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。 这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的,而Python列表中的元素类型是任意的,所以ndarray在存储元素时内存可以连续,而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素,这虽然也导致了在通用性能方...
列表list与数组array的相同点: 列表list与数组array的不同点: 列表list与数组array的定义: 列表 列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成,可以将任何类型的数据加入列表中,其中的元素之间没有任何关系; Python中的列表(list)用于顺序存储结构。它可以方便、高效的的添加删除元素,并且列表中的元素可以是多种类型。 数...
之前说过,python采用的是动态数组,并且我们可以用list来实现array结构。那么list和array是否完全一样呢?答案是否定的。 在array中,每个元素会以二进制的形式储存在内存里。比如:数值直接转换为二进制编码,字符串则先通过ASCII码转换为数值,再进而转换为二进制编码。因此,array里只能储存相同类型的元素,并需要事先指定元...
在Python中,**数组(array)和列表(list)**是两种不同的数据结构,各自有一些特点和用途。让我详细解释一下它们之间的区别: 列表(list): 列表是Python的一种内置数据类型,由一系列按特定顺序排列的元素组成。 列表中的元素可以是不同的数据类型,例如整数、浮点数、字符串、布尔值,甚至是其他列表或字典。