Python:多维数组(“矩阵”)是否与列表中的列表相同？
Python:多维数组(“矩阵”)是否与列表中的列表相同？
提问于 2016-11-30 18:35:05
我试图理解人们所说的矩阵和列表中的列表之间的区别。
它们是否相同，一旦创建，您就可以对它们做相同的事情(引用元素的方式相同，等等)。
示例：
在列表中列出列表：
ListsInLists = [[1,2],[3,4],[5,6]]制作多维数组：
np.random.rand(3,2)堆叠数组以形成矩阵：
Array1 = [1,2,3,4]
Array2 = [5,6,7,8]
CompleteArray = vstack((Array1,Array2))回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-11-30 18:43:25
列表列表与二维Numpy数组非常不同。
- 列表具有动态大小，可以容纳任何类型的对象，而数组具有固定的大小和一致类型的条目。
- 在列表列表中，每个子列表可以有不同的大小。阵列沿每个轴都有固定的尺寸。
- 数组存储在连续的内存块中，而列表中的对象可以存储在堆的任何位置。
Numpy数组的限制性更强，但提供了更高的性能和内存效率。它们还为矢量化的数学运算提供了方便的函数。
在内部，列表表示为指向任意Python对象的指针数组。当在列表末尾重复追加时，数组使用指数过分配来实现线性性能。另一方面，Numpy数组通常表示为数字的C数组。
(这个答案不包括Numpy对象数组的特殊情况，它也可以容纳任何类型的Python对象。它们很少使用，因为它们有Numpy数组的限制，但没有性能优势。)
Stack Overflow用户
发布于 2016-11-30 18:40:25
他们不一样。在python中，数组比列表具有更高的内存效率，还有一些额外的函数可以在数组上执行，这要归功于无法在列表上执行的to numpy模块。
对于计算，使用numpy中的数组比使用内置的列表函数要快得多。
如果你想了解this问题的答案，你可以读得更多一些。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/40895721
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