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概念

list數組

list是python基本數據類型，它的元素類型可以不同

元組或列表(tuple,list)沒有矩陣概念，只有嵌套。所以你不能用[i,j]像matlab等里面一樣去二維索引一個list，只能用[i][j]這樣相當于索引了兩次，先索引外層[i]個列表，再索引內層第j個元素。(類似地，[i,j,k…]改為[i][j][k][…]就ok)x = list()? x.append(1) x.extend([2,3,4])#多個elements

numpy數組

array是numpy的一種數據類型，它所包含的元素必須相同

Numpy是)專門針對數組的操作和運算進行了設計，所以數組的存儲效率和輸入輸出性能遠優于Python中的嵌套列表，數組越大，Numpy的優勢就越明顯。通常Numpy數組中的所有元素的類型都是相同的，而Python列表中的元素類型是任意的，所以在通用性能方面Numpy數組不及Python列表，但在科學計算中，可以省掉很多循環語句，代碼使用方面比Python列表簡單的多。np.arange(a,b,c)表示產生從a-b不包括b，間隔為c的一個array，數據類型默認是int32。

linspace(a,b,c)表示的是把a-b平均分成c分，它包括b

淺拷貝和深拷貝

numpy數組

array的索引最終產生的是一個「 原始數據的淺拷貝」，他和原始數據共用一塊內存。當我們修改了b的第一個元素的時候，a的第一個元素也被修改了。因為他們都是指向的同一個內存。

這是因為當我們執行b=a[:2]等語句的時候，拷貝的是指向這個元素的指針，當我們想要修改的時候，也是修改了指針指向的元素值。

list列表：

list對象在執行的時候拷貝了數據與指針，就不會有這種狀況啦。

但是，對于列表，如果直接使用b = a,同樣是淺拷貝，可以使用b = a[ : ]

實踐部分

針對同樣的元組類型，其切片slice和數字不太一樣，slice切下來還是原本類型，數字索引一般丟棄一層“外殼”。

numpy里ndarray不是一種真正的“新”數據類型，而只是格式重排，將list分維度存儲，便于利用。其本質類型和次級類型和lsit相似(但是比list省略了索引存儲量，所以一般會節約存儲空間)。

ps.

print("%s%s"%(x,x))#沒有逗號，需要用%來對應

在循環或其他地方不希望print換行

print("ddd",end=' ')

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python numpy.array_python list numpy.array区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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