python数组和列表区别

python本身并没有数组类型，但是他的Numpy库中有数组类型。推荐学习：Python视频教程）

二者都可以用于处理多维数组。

Numpy中的ndarray对象用于处理多维数组，它作为一个快速而灵活的大数据容器。Python列表可以存储一维数组，通过列表的嵌套可以实现多维数组。

2存储效率和输入输出性能不同。

Numpy专门针对数组的操作和运算进行了设计，存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。

3元素数据类型。

通常，Numpy数组中的所有元素的类型都必须相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以在通用性能方面Numpy数组不及Python列表，但在科学计算中，可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python列表简单的多。

array的创建

Numpy数组创建时，参数既可以是list，也可以是元组。例如：

>>> a=np.array((1,2,3))#参数是tuple
>>> b=np.array([6,7,8])#参数是list
>>> c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#参数是二维list

除此之外，还可以使用numpy提供的其他方法创建一个数组，例如：

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

np.arange(a,b,c)表示产生从a-b不包括b，间隔为c的一个array，数据类型默认是int32。但是linspace(a,b,c)表示的是把a-b平均分成c分，它包括b。

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