【问题标题】：Differences between python's numpy.ndarray and list datatypespython的numpy.ndarray和list数据类型的区别
【发布时间】：2011-07-10 14:42:30
【问题描述】：
python 的 numpy.ndarray 和 list 数据类型有什么区别？我有模糊的想法，但想得到一个明确的答案：
- 内存大小
- 访问速度/顺序
- 修改速度/顺序，但保留长度
- 改变长度的影响
谢谢！
【问题讨论】：
标签：
python
arrays
list
performance
numpy
【解决方案1】：
有几个区别：
- 您可以将元素附加到列表中，但不能更改列表的大小
'numpy.ndarray' 不制作完整副本。
- 列表可以包含所有内容，在 numpy 数组中，所有
元素必须具有相同的类型。
- 在实践中，numpy 数组比向量函数更快
将函数映射到列表。
- 我认为修改时间不是问题，但迭代结束
元素是。
- Numpy 数组有许多与数组相关的方法（'argmin'、'min'、'sort'、
等）。
当我需要做一些数学运算（求和、平均、数组乘法等）时，我更喜欢使用 numpy 数组，而当我需要迭代“项目”（字符串、文件等）时，我更喜欢使用列表。