Python リストと配列: それぞれをいつ使用する必要がありますか?

1D データの Python リストと配列の比較

Python で 1D データを扱う場合は、 「配列」モジュール。これら 2 つのオプションの違いを理解すると、特定のアプリケーションに最適なオプションを選択するのに役立ちます。

Python リストは柔軟性が高く、さまざまなデータ型に対応できます。また、効率的な追加操作もサポートしており、リストを迅速に拡張できます。ただし、この柔軟性には代償が伴います。リストは C 配列よりも多くのメモリを必要とします。

対照的に、'array' モジュールの配列は C 配列に対する薄いラッパーを提供します。これらは同種のデータのみを保持できるため、必要なメモリが大幅に少なくなります。このコンパクトさにより、C 配列を拡張機能やシステム コールに公開する必要がある状況に最適です。

配列は、array('B' を使用して Python 2.x で可変文字列を表す実用的な方法としても機能します) 、バイト）。ただし、Python 2.6 および 3.x では、bytearray と呼ばれる、より汎用性の高い代替手段が提供されています。

NumPy が、数値データの同種配列に対して数学的演算を実行するための優れた機能を提供していることは注目に値します。複雑な多次元配列操作を自動的にベクトル化できるため、そのようなタスクにより適しています。

要約すると、リストは柔軟性と追加効率に優れていますが、「array」モジュールの配列は同種の配列をコンパクトに表現します。 C 配列は、外部コードと対話するときに特定の目的を果たします。 NumPy は、依然として同種の数値データに対する数学的演算に推奨される選択肢です。

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