py,numpy库有列表属性吗,与py自带的列表有何区别?
时间: 2024-01-17 17:02:35 浏览: 49
在 `numpy` 库中,有一个名为 `ndarray` 的数组对象,它类似于 Python 自带的列表,但是它具有以下不同之处:
1. **数据类型的限制:** `ndarray` 只能存储一种数据类型的元素,而 Python 自带的列表可以存储不同类型的元素,甚至可以在同一个列表中存储不同类型的元素。
2. **内存布局:** `ndarray` 对象在内存中是连续存储的,因此能够更高效地访问元素,而 Python 自带的列表在内存中则是不连续存储的。
3. **数组运算:** `ndarray` 对象可以进行数组运算,例如加、减、乘、除等,而 Python 自带的列表不支持这些运算。
4. **数组形状:** `ndarray` 对象具有形状(shape),可以是一维、二维、三维等多维数组,而 Python 自带的列表只能是一维的。
在 `numpy` 中,可以通过 `numpy.array()` 函数创建 `ndarray` 数组对象,示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
```
需要注意的是,由于 `ndarray` 对象只能存储一种数据类型的元素,因此在创建数组时需要指定数据类型,例如:
```python
# 创建整型数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int)
# 创建浮点型数组
arr2 = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], dtype=float)
```
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