总是使用numpy数组而不是python列表的缺点是什么？
使用numpy数组相比于python列表的主要缺点是numpy数组的学习曲线较陡峭，对于初学者来说可能需要一些时间来熟悉和掌握。此外，numpy数组的使用需要额外的内存空间，因为它们需要存储额外的元数据和类型信息。这可能会导致在处理大型数据集时占用更多的内存。
另一个缺点是numpy数组的大小是固定的，一旦创建后无法调整大小。这意味着如果需要动态地添加或删除元素，就需要重新创建一个新的数组，这可能会导致性能下降。
此外，numpy数组对于处理非数值型数据的能力相对较弱。虽然numpy提供了一些函数来处理字符串和其他非数值类型的数据，但相比于python列表来说，numpy数组在这方面的功能相对有限。
最后，由于numpy数组是基于C语言实现的，因此在某些情况下，使用numpy数组可能会导致一些与python列表不同的行为。例如，在处理浮点数时，numpy数组可能会产生舍入误差。
总结起来，使用numpy数组而不是python列表的缺点包括学习曲线陡峭、占用更多内存、大小固定、处理非数值型数据能力相对较弱以及可能导致与python列表不同的行为。然而，numpy数组在处理大型数值数据集和进行数值计算方面具有明显的优势，因此在这些场景下仍然是一个强大的工具。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网通信（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobile
- 腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/mu
相关·内容
9回答
如何利用腾讯云冷迁移工具将主机迁移至云主机CVM中？
云服务器、数据迁移
想要使用腾讯云的CVM服务器并把原主机数据迁移至CVM。请问使用冷迁移是如何操作，相比起其他迁移方式呢？
浏览 2548提问于2018-09-05
6回答
腾讯云服务器该如何根据需求选择配置？
云+校园、云服务器
学生一枚，看到腾讯云最近推出很多优惠，我和朋友们打算一起买台服务器玩玩，应该怎么选择配置啊，学生机够不够用啊？
浏览 2442提问于2018-07-13
2回答
腾讯云快照具体收费的日期到底是1月几号？也不敲定具体日子，用户都不好制定自己的计划。
另外，收费是从新建的快照开始收费还是从存量旧的开始收费？
还有50G的免费容量具体是什么概念？我所知道是快照本身是压缩的，也就是说如果我磁盘空间是50G其中使用了11G，那么生成快照后的快照实际文件大小一定是小于11G的。那么是不是说我可以存储多个快照那？只要这些快照总计的实际容量小于50G就行了。还是说这50G指的是整个系统盘的50G空间？不管它实际占用的快照大小，只要生成一次就相当于使用了免费的容量，后续如果再生成就要收费了？
我们现在都也不知道实际快照占用的空间是多少？我们怎么知道到底是该删啊，还是不该
浏览 729提问于2019-01-08
2回答
扭曲的还是芹菜的？对于有大量SOAP调用的应用程序，哪种方式是正确的？
python、soap、concurrency、twisted、celery
我正在编写一个同时需要并发和异步的Python应用程序。对于Twisted和Celery，我都有一些建议，但是我很难确定哪个是这个应用程序的更好的选择(我对这两个应用程序都没有经验)。
为了处理一段给定的数据，我需要依次调用几个API。我希望能够为这些API中的每一个提供一个“工作者”池，这样我就可以同时对每个API进行多个调用。这不应该是cpu密集型的。
更具体地说，外部进程将向此应用程序的数据库添加一个新的“消息”。我需要一个工作，观察新的消息，然后推动他们通过这个过程。后续的每一步都需要前一步的输出。对于这些步骤中的大多数步骤，涉及的工作都集中在调用第三方API (通常使用SOAP客户端
浏览 4提问于2011-06-15得票数 29
回答已采纳
2回答
numpy.dot -> MemoryError，my_dot ->很慢，但是很管用。为什么？
python、arrays、numpy
我试图计算两个大小分别为(162225,10000)和(10000,100)的numpy数组的点积。但是，如果我调用numpy.dot(A，B)，就会发生MemoryError。于是，我试着写我的实现：
def slower_dot (A, B):
"""Low-memory implementation of dot product"""
#Assuming A and B are of the right type and size
R = np.empty([A.shape[0], B.shape[1]])
浏览 5提问于2014-12-27得票数 4
回答已采纳
2回答
将空数组传递给sum()和积()
python、arrays、fortran
在下面的代码中，我将一个空数组传递给内部的sum()和product()函数。
program test
implicit none
integer, allocatable :: A(:)
allocate( A( 0 ) )
print *, "sum = ", sum( A )
print *, "product = ", product( A )
end
然后，我尝试过的所有编译器都给出了相同的结果：
sum = 0
product = 1
因此，我想知道(1)是否允许将空数组传递给这些
浏览 0提问于2018-01-27得票数 2
回答已采纳
9回答
腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？
数据库、sql
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1724提问于2018-09-26
2回答
Mathpad替代
calculator、plotting
我在寻找一种绘图仪，图形计算器来生成图像，比如eclipse，抛物线，对数等等。我在维基百科https://en.wikipedia.org/wiki/File:Lemniscate_的_Booth.png上看到了一个，它是用一个叫做Mathpad的软件设计的，但是它不能在Linux上使用。Linux世界是否有类似的东西？
我试过用bc进行简单的计算。我不想要python，因为它是一个非常通用的脚本，占用了大量的资源(包)。我用R来做统计。在Linux世界里，我不知道任何其他软件。
一些小的、整洁的、简单的数学对我来说就足够了，我认为MathPad (即使我自己还没有试过)第一眼看上去对我来说
浏览 0提问于2017-04-17得票数 1
回答已采纳
1回答
大小为2 2GB的数组在减法和除法运算时抛出内存错误
python、numpy、memory
我加载了一个大约2 2gb的numpy数组，当我试图规范化它的条目时，我得到了内存错误：
import numpy as np
fX = 'train_X.npy'
imgs = np.load(fX)
#normalize
X = (imgs - 128.)
X = X / 255.
X包含10000个rgb图像，因此它的形状为(10012,210,320，3)，X.bytes返回2018419200。我使用的是Ubuntu服务器发行版(谷歌云)，有14‘t的内存，python和numpy都是64位的，所以我真的看不出有什么问题……有什么想法吗？
浏览 14提问于2017-12-12得票数 1
回答已采纳
25回答
【开箱吧腾讯云】开发工具千千万，哪个最高效最好用？
腾讯云、产品、工具、开发、开发工具
开发工具千千万，哪个最高效最好用？
在关键时刻解决了你的卡点和痛点，欢迎你和我们一起分享你使用过的腾讯云宝藏工具！
点赞最高的前5名将获得猫王小王子花梨原木便携蓝牙音箱1个（截止时间：11月12日24:00）
另外在11月9日晚20:00-21:00
【开箱吧腾讯云】将迎来3位开发大神分享自身工具箱
快来腾讯云开发者视频号预约吧！更有超多双十一产品优惠等你！
图片
浏览 1785提问于2022-11-02
2回答
为什么numpy允许混合数据类型，但是文档说它不能。
python、python-3.x、numpy
我有一个一般性的问题，但没有人能给我的答案，我做了很多搜索的官方文档的python和其他来源，如启动营和数据放大器。
问题是，我已经阅读了每个不支持超长数据类型()的numpy。
但是，当我编写下面的代码时，它工作得很好。那么，如果numpy不支持异构数据类型，那么为什么编码允许呢？
import numpy as np
x = np.array(["hello", 3, 4, 5])
print(a)
上述语句成功执行。
浏览 3提问于2021-05-11得票数 4
回答已采纳
3回答
COS小程序获取签名问题？
对象存储、网站、编程算法、微信、小程序
想在小程序上传文件到腾讯云，参考的代码：https://github.com/tencentyun/cos-wx-sdk-v5/blob/master/demo/demo-sdk.js
，获取签名用的格式一、（推荐）后端通过获取临时密钥给到前端，前端计算签名，由于没有后台配合，就写了个小程序获取签名的云函数，代码如下：
调试的时候一直报错，信息如下：
{"Code":"InvalidParameter.GrantOtherResource","Message":"[QC_STS] cant grant other resource"
浏览 1760提问于2019-09-20
2回答
将EntityObject项列表枚举为特定EF对象的列表
linq、entity-framework、.net-4.0
在我的DAL中，我有一个数据访问对象，它将数据库记录检索到EntityObject列表中：
private List<EntityObject> entities;
var pList = context.Products.Where(...);
entities = new List<EntityObject>(pList);
要在BI层中使用此列表，我需要将此List<EntityObject>作为Product对象列表进行枚举。我可以像这样很容易地转换回来：
var pList = Data.Entities.Select(p => p as
浏览 0提问于2012-02-16得票数 0
回答已采纳
3回答
将图像保存在单个可绘制文件夹中的缺点(hdpi、mdpi或默认值)
android、android-screen
我研究了几个问题和答案，但我仍然不知道在我的应用程序上所做的事情会带来什么后果：
我在我的主要活动上设置了一个背景图像，并添加了这一行，以确保图像将显示在整个屏幕上：setScaleType(ScaleType.FIT_XY) (我的图像可以稍微拉伸，没有任何问题，由于所使用的纹理无法看到)。
现在，我只在xhdpi文件夹中添加了图像，因为这个密度是我计划处理的最高密度。考虑到图像是根据屏幕自动调整大小的，在每个密度文件夹中有一个特定的图像有什么意义？
每个文件夹中的图像都会使应用程序的大小更大，当然也需要更多的时间来准备。
不处理从xhdpi到lpdi的所有密度有什么风险？
编辑:下面是用作
浏览 4提问于2013-09-09得票数 0
回答已采纳
1回答
(Python) numpy genfromtxt转换问题
python、numpy、genfromtxt
我使用
netdata = num.genfromtxt('resultscut.rw', dtype=None, delimiter = '|', usecols=(0,1,2,3,4))
若要从文本数据文件生成列表，请执行以下操作。这真的很好用，但当我放入一个更大的数据文件进行转换时，我得到了这个错误：
File "/home/.local/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 2047, in genfromtxt
for (i, conv) in enume
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
3回答
NumPy数组真的比python占用更少的内存吗？
python、numpy、memory-management
请参阅以下处决-
import sys
_list = [2,55,87]
print(f'1 - Memory used by Python List - {sys.getsizeof(_list)}')
narray = np.array([2,55,87])
size = narray.size * narray.itemsize
print(f'2 - Memory usage of np array using itemsize - {size}')
print(f'3 - Memory usage of np array u
浏览 16提问于2021-11-27得票数 8
回答已采纳
2回答
一个ArrayList能容纳多少个值？
java、arraylist
我是Java新手，我想知道一个数组可以容纳多少个值。
我正在构建一个android项目，该项目从数据库表中获取值(我正在使用json打印值并在java中调用文件)，并将这些值记录在数组列表中。
如果我的桌子上有8000张唱片，能不能把这些记录都列在列单上呢？
谢谢。
浏览 1提问于2016-02-11得票数 3
回答已采纳
3回答
python的NA相当于R的NA是什么？
python、numpy、pandas、scikit-learn、data-scrubbing
python的NA相当于R的NA是什么？
更具体地说:R有NaN、NA、NULL、Inf和-Inf。NA通常用于缺少数据的情况。python的等价物是什么？
numpy和pandas等库是如何处理缺失值的？
scikit-learn是如何处理缺失值的？
Python2.7和python3有区别吗？
浏览 2提问于2015-02-22得票数 30
回答已采纳
1回答
如何使用Numba追加字符串类型Int和Float的列表
python、numpy、numba、numba-pro
我使用Numba来提高下面循环的速度。没有Numba，它需要135秒来执行，而有Numba，它需要0.30秒:)，这是非常快的。
在下面的循环中，我比较了阈值为0.85的数组。如果条件为True，我会将数据插入到该函数将返回的列表中。
插入到列表中的数据如下所示。
['Source ID', 'Source TEXT', 'Similar ID', Similar TEXT, 'Score']
idd = df['ID'].to_numpy()
txt = df['TEXT'].to_numpy()
浏览 1提问于2021-05-25得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
