python數(shù)組和列表有哪些區(qū)別？相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。

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python中的list是python的內(nèi)置數(shù)據(jù)類型，list中的數(shù)據(jù)類不必相同的，而array的中的類型必須全部相同。在list中的數(shù)據(jù)類型保存的是數(shù)據(jù)的存放的地址，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是指針，并非數(shù)據(jù)，這樣保存一個(gè)list就太麻煩了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4個(gè)指針和四個(gè)數(shù)據(jù)，增加了存儲(chǔ)和消耗cpu。numpy中封裝的array有很強(qiáng)大的功能，里面存放的都是相同的數(shù)據(jù)類型

python本身并沒(méi)有數(shù)組類型，但是他的Numpy庫(kù)中有數(shù)組類型。

二者都可以用于處理多維數(shù)組。

Numpy中的ndarray對(duì)象用于處理多維數(shù)組，它作為一個(gè)快速而靈活的大數(shù)據(jù)容器。Python列表可以存儲(chǔ)一維數(shù)組，通過(guò)列表的嵌套可以實(shí)現(xiàn)多維數(shù)組。

2存儲(chǔ)效率和輸入輸出性能不同。

Numpy專門(mén)針對(duì)數(shù)組的操作和運(yùn)算進(jìn)行了設(shè)計(jì)，存儲(chǔ)效率和輸入輸出性能遠(yuǎn)優(yōu)于Python中的嵌套列表，數(shù)組越大，Numpy的優(yōu)勢(shì)就越明顯。

3元素?cái)?shù)據(jù)類型。

通常，Numpy數(shù)組中的所有元素的類型都必須相同的，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(shù)組不及Python列表，但在科學(xué)計(jì)算中，可以省掉很多循環(huán)語(yǔ)句，代碼使用方面比Python列表簡(jiǎn)單的多。

array的創(chuàng)建

Numpy數(shù)組創(chuàng)建時(shí)，參數(shù)既可以是list，也可以是元組。例如：

>>> a=np.array((1,2,3))#參數(shù)是tuple
>>> b=np.array([6,7,8])#參數(shù)是list
>>> c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#參數(shù)是二維list

除此之外，還可以使用numpy提供的其他方法創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組，例如：

>>> arr1=np.arange(1,10,1)
>>> arr2=np.linspace(1,10,10)

np.arange(a,b,c)表示產(chǎn)生從a-b不包括b，間隔為c的一個(gè)array，數(shù)據(jù)類型默認(rèn)是int32。但是linspace(a,b,c)表示的是把a(bǔ)-b平均分成c分，它包括b。

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