1D 데이터에 대한 Python 목록과 배열 비교
Python에서 1D 데이터로 작업할 때 다음 목록이나 배열을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다. '배열' 모듈. 이 두 옵션의 차이점을 이해하면 특정 애플리케이션에 가장 적합한 옵션을 선택하는 데 도움이 됩니다.
Python 목록은 뛰어난 유연성을 제공하며 다양한 데이터 유형을 수용할 수 있습니다. 또한 효율적인 추가 작업을 지원하여 목록을 빠르게 확장할 수 있습니다. 그러나 이러한 유연성에는 비용이 듭니다. 목록에는 C 배열보다 더 많은 메모리가 필요합니다.
반대로 'array' 모듈의 배열은 C 배열에 대한 얇은 래퍼를 제공합니다. 동일한 유형의 데이터만 보유할 수 있으므로 결과적으로 훨씬 적은 메모리가 필요합니다. 이러한 간결함은 C 배열을 확장 또는 시스템 호출에 노출해야 하는 상황에 이상적입니다.
배열은 Python 2.x에서 array('B'를 사용하여 변경 가능한 문자열을 나타내는 실용적인 방법으로도 사용됩니다. , 바이트). 그러나 Python 2.6 및 3.x는 bytearray라는 보다 다양한 대안을 제공합니다.
NumPy가 숫자 데이터의 동종 배열에 대해 수학적 연산을 수행하는 뛰어난 기능을 제공한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 복잡한 다차원 배열 연산을 자동으로 벡터화하여 이러한 작업에 더 적합하게 만듭니다.
요약하면 목록은 유연성과 추가 효율성이 뛰어나지만 'array' 모듈의 배열은 동종 배열에 대한 간결한 표현을 제공합니다. C 배열은 외부 코드와 상호 작용할 때 특정 목적을 수행합니다. NumPy는 동종 숫자 데이터에 대한 수학적 연산에 여전히 선호되는 선택입니다.
위 내용은 Python 목록과 배열: 각각을 언제 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!