Bir 1d dizisi oluşturuyorsanız, bunu Liste olarak uygulayabilir veya standart kütüphanede 'dizi' modülünü kullanabilirsiniz. Her zaman 1d diziler için Listeler kullandım.
Bunun yerine dizi modülünü kullanmak istediğim neden veya durum nedir?
Performans ve bellek optimizasyonu için mi yoksa açık bir şey mi kaçırıyorum?
Yanıtlar:
Temel olarak, Python listeleri çok esnektir ve tamamen heterojen, keyfi veriler tutabilir ve amortize edilmiş sabit zamanda çok verimli bir şekilde eklenebilir . Listenizi zamanla verimli ve sorunsuz bir şekilde küçültmeniz ve büyütmeniz gerekiyorsa, bunlar da gidilecek yoldur. Ancak C dizilerinden çok daha fazla alan kullanıyorlar .
array.arrayTürü, diğer taraftan, Cı dizileri üzerinde sadece ince bir sarıcı. Yalnızca aynı türden olan homojen verileri tutabilir ve bu nedenle yalnızca sizeof(one object) * lengthbayt bellek kullanır . Çoğunlukla, bir C dizisini bir uzantıya veya sistem çağrısına (örneğin ioctlveya fctnl) maruz bırakmanız gerektiğinde kullanmalısınız .
array.arrayPython 2.x ( ) içinde değiştirilebilir bir dizeyi temsil etmenin de makul bir yoludur array('B', bytes). Ancak, Python 2.6+ ve 3.x gibi değişken bir bayt dizesi sunar bytearray.
Ancak, homojen bir sayısal veri dizisi üzerinde matematik yapmak istiyorsanız , karmaşık çok boyutlu dizilerdeki işlemleri otomatik olarak vektörleştirebilen NumPy'yi kullanmaktan çok daha iyidir.
Uzun bir hikaye kısaltmak için : matematik yapmaktan başkaarray.array nedenlerle homojen bir C veri dizisine ihtiyacınız olduğunda kullanışlıdır .
sizeof(element)× (öğe sayısı) bayt ve ek yük için küçük bir sabit başlık gerektirir. Bununla birlikte, ndarray, bitişik olmayan ve seyrek dizilerle başa çıkmak için bazı gelişmiş seçeneklere sahiptir ve bence büyük diziler için bellek ayırmak için bazı takılabilir stratejiler ... Bu gelişmiş özelliklerden bazıları kullanıcıyı daha az bellek haline getirirken, diğerleri daha hafıza.
Hemen hemen tüm durumlar için normal liste doğru seçimdir. Diziler modülü, C dizileri üzerinde, güçlü bir şekilde yazılmış kaplar ( belgelere bakın ) veren, yapının bir parçası olmayan imzalı / imzasız kısa veya çift gibi daha fazla C benzeri türe erişim sağlayan ince bir sargıya benzer. türleri. Diziler modülünü sadece gerçekten ihtiyacınız varsa kullanın, diğer durumlarda listelerle sopa.
arrayolduğu matematik yapmak için değil . NumPy'yi ndarray10 ^ 8 numaralık bir dizi toplamak için denerseniz, tamamen patlar list. @tzot, yerleşik olanın arraymatematik için neden yavaş olduğu konusunda doğru fikre sahiptir .
Dizi modülü, neden kullanacağınızı bilmiyorsanız muhtemelen ihtiyaç duymadığınız şeylerden biridir (ve bunu küçümseyen bir şekilde söylemeye çalışmama dikkat edin!) . Çoğu zaman, dizi modülü C kodu ile arayüz oluşturmak için kullanılır. Performansla ilgili sorunuza daha doğrudan bir cevap vermek için:
Diziler, bazı kullanımlar için listelerden daha verimlidir. BİLMEYEN bir dizi ayırmanız gerekiyorsa, diziler daha hızlı olabilir ve daha az bellek kullanabilir. GvR'nin bir optimizasyon fıkrası var dizi modülünün kazanan (uzun okunur, ancak buna değer).
Öte yandan, listelerin dizilerden daha fazla bellek tüketmesinin nedenlerinden biri, ayrılmış tüm öğeler kullanıldığında python'un fazladan birkaç öğe ayırmasıdır. Bu, öğelerin listelere eklenmesinin daha hızlı olduğu anlamına gelir. Öyleyse, öğe eklemeyi planlıyorsanız, liste bir yoldur.
TL; DR Bir diziyi yalnızca olağanüstü bir optimizasyon gereksiniminiz varsa veya C kodu ile arabirim kurmanız gerekiyorsa (ve pyrex kullanamazsınız ) kullanırım .
Bu bir takas!
her birinin artıları:
Anladığım kadarıyla, diziler daha verimli bir şekilde saklanır (yani, Python nesnelerine işaret edenlere karşı bitişik bellek blokları olarak), ancak herhangi bir performans avantajının farkında değilim. Ayrıca, dizilerle aynı tür temel öğeleri saklamanız gerekirken, listeler her şeyi saklayabilir.
Standart kütüphane dizileri, ikili listenin, örneğin bir dalga dosyasına yazmak için bir dize listesine bir dize listesine çevrilmesi gibi ikili G / Ç için kullanışlıdır. Bununla birlikte, birçok kişinin belirttiği gibi, herhangi bir gerçek iş yapacaksanız NumPy kullanmayı düşünmelisiniz.
Dizileri kullanacaksanız, dizilere çok daha fazla esneklik sağlayan numpy veya scipy paketlerini düşünün.
Dizi yalnızca belirli türler için kullanılabilirken, listeler herhangi bir nesne için kullanılabilir.
Diziler ayrıca yalnızca bir türdeki verileri içerebilirken, bir listede çeşitli nesne türlerinin girişleri olabilir.
Diziler, bazı sayısal hesaplamalarda da daha verimlidir.
Bu cevap, Liste ve Dizinin ne zaman kullanılacağıyla ilgili neredeyse tüm soruları toplayacaktır:
Bu iki veri türü arasındaki temel fark, bunlar üzerinde gerçekleştirebileceğiniz işlemlerdir. Örneğin, bir diziyi 3'e bölebilirsiniz ve dizinin her öğesini 3'e böler. Aynı şey liste ile yapılamaz.
Liste, python'un sözdiziminin bir parçasıdır, bu yüzden bildirilmesi gerekmez, diziyi kullanmadan önce bildirmeniz gerekir.
Farklı veri türlerinin değerlerini bir listede (heterojen) saklayabilirken, Array'da yalnızca aynı veri türündeki (homojen) değerleri depolayabilirsiniz.
Diziler işlevsellik bakımından zengindir ve hızlıdır, aritmetik işlemler ve listeye kıyasla büyük miktarda veri depolamak için yaygın olarak kullanılır.
Diziler listelere göre daha az bellek alır.