详谈Python中列表list,元祖tuple和numpy中的array区别
时间:2019-04-14
本文章向大家介绍详谈Python中列表list,元祖tuple和numpy中的array区别,主要包括详谈Python中列表list,元祖tuple和numpy中的array区别使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
1.列表
list是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目。列表中的项目应该包括在方括号中,这样python就知道你是在指明一个列表。一旦你创建了一个列表,你就可以添加,删除,或者是搜索列表中的项目。由于你可以增加或删除项目,我们说列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的,并且列表是可以嵌套的。
列表是可以改变的,能够增加或减少,(append和del函数)
2.元组
元祖和列表十分相似,不过元组是不可变的。即你不能修改元组。元组通过圆括号中用逗号分隔的项目定义。元组通常用在使语句或用户定义的函数能够安全的采用一组值的时候,即被使用的元组的值不会改变。元组可以嵌套。
>>> zoo=('wolf','elephant','penguin') >>> zoo.count('penguin') 1 >>> zoo.index('penguin') 2 >>> zoo.append('pig') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append' >>> del zoo[0] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion
3.数组(array)
使用numpy中的函数np.array()。 list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同。在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu。
numpy中封装的array有很强大的功能,里面存放的都是相同的数据类型
我们再来看看二维的处理方式
print c[1:2]# c[1:2].shape-->(1L, 3L) print c[1:2][0] # shape-->(3L,)
[[4 4 5]]
[4 4 5]
print c[1] print c[1:2]
[4 4 5]
[[4 4 5]]
print c[1][2] print c[1:4] print c[1:4][0][2]
print(a[1][2])表示第二行第三个数
以上这篇详谈Python中列表list,元祖tuple和numpy中的array区别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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