1D 配列の場合、Python リストではなく `array.array` を選択する必要があるのはどのような場合ですか?

1D 配列に Python リストの代わりに array.array を使用する場合

Python リストには多用途性があり、異種データの保存と効率的な追加が可能です。ただし、特に C 型を使用して表現できる小さなデータ型の場合、スペースの消費が大幅になる可能性があります。

次の場合に array.array モジュールを使用します。

• メモリの最適化は非常に重要です: Array.array はデータ型のサイズに基づいてメモリを割り当て、リストと比較してスペース使用量を大幅に最小限に抑えます。
• 同種のデータが必要です:このモジュールは単一タイプのデータを保存するように設計されており、メモリを節約できます。
• C 配列を外部ツールに公開する: Array.array は C 配列とシームレスに統合し、拡張機能やシステムとのインターフェイスを容易にします。 call.

array.array に対するリストの利点:

• 異種データのサポート: リストはさまざまなタイプのデータを受け入れます
• 効率的な追加: リストを使用すると、償却定数時間で効率的に追加できます。

同種の数値配列に対する数学的演算の場合は、次のように NumPy の使用を検討してください。ベクトル化された操作を提供し、メモリ使用量を最適化できます。

要約すると、array.array はメモリの最適化と同種のデータ ストレージを提供し、リストは柔軟性と効率的な追加を提供します。特定のパフォーマンスとデータ要件に基づいて、適切なデータ構造を選択してください。

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