Lista Pythonissa on lineaarinen tietorakenne, joka voi sisältää heterogeenisiä elementtejä, joita ei tarvitse ilmoittaa ja jotka ovat joustavia kutistumaan ja kasvamaan. Toisaalta taulukko on tietorakenne, joka voi sisältää homogeenisia elementtejä. Taulukot toteutetaan Pythonissa käyttämällä NumPy kirjasto. Taulukot vaativat vähemmän muistia kuin luetteloita . Samankaltaisuus taulukon ja listan välillä on se, että sekä taulukon että listan elementit voidaan tunnistaa sen indeksiarvon perusteella.
Esimerkki
Input: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] Output: [1 7 0 6 2 5 6] Explanation: Given Python List is converted into NumPy Array>
Muunna Python-lista Numpy-taulukoiksi
Sisään Python , luettelot voidaan muuntaa taulukoiksi kahdella NumPy-kirjaston menetelmällä:
- Numpy.array()
- Käyttämällä numpy.asarray()
Python-lista NumPy-taulukoihin käyttämällä numpy.array()
Pythonissa yksinkertaisin tapa muuntaa lista NumPy-taulukoksi on käyttää numpy.array()-funktiota. Se ottaa argumentin ja palauttaa tuloksena NumPy-taulukon. Se luo uuden kopion muistiin ja palauttaa uuden taulukon.
Python 3
# importing library> import> numpy> # initializing list> lst>=> [>1>,>7>,>0>,>6>,>2>,>5>,>6>]> # converting list to array> arr>=> numpy.array(lst)> # displaying list> print> (>'List: '>, lst)> # displaying array> print> (>'Array: '>, arr)> |
>
>
Lähtö:
List: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] Array: [1 7 0 6 2 5 6]>
Python-lista NumPy-taulukoihin käyttämällä numpy.asarray()
Numpyssa, numpy.asarray() on funktio, joka muuntaa syötetiedot NumPy-taulukkoon. Se ottaa argumentin ja palauttaa NumPy-taulukon. Se ei luo uutta kopiota muistiin.
Python 3
# importing library> import> numpy> # initializing list> lst>=> [>1>,>7>,>0>,>6>,>2>,>5>,>6>]> # converting list to array> arr>=> numpy.asarray(lst)> # displaying list> print> (>'List:'>, lst)> # displaying array> print> (>'Array: '>, arr)> |
>
>
pythonin koko
Lähtö:
List: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] Array: [1 7 0 6 2 5 6]>
Ero numpy.array() ja numpy.asarray() välillä
Olennainen ero yllä olevien kahden menetelmän välillä on se, että numpy.array() tekee kaksoiskappaleen alkuperäisestä objektista ja numpy.asarray() heijastaa alkuperäisen objektin muutokset. Kun taulukosta tehdään kopio komennolla numpy.asarray(), yhdessä taulukossa tehdyt muutokset näkyvät myös toisessa taulukossa, mutta se ei näytä luettelossa muutoksia, joiden mukaan taulukko tehdään. Tätä ei kuitenkaan tapahdu numpy.array() -sovelluksella.
Python 3
# importing library> import> numpy> # initializing list> lst>=> [>1>,>7>,>0>,>6>,>2>,>5>,>6>]> # converting list to array> arr>=> numpy.asarray(lst)> # displaying list> print> (>'List:'>, lst)> # displaying array> print> (>'arr: '>, arr)> # made another array out of arr using asarray function> arr1>=> numpy.asarray(arr)> #displaying arr1 before the changes made> print>(>'arr1: '> , arr1)> #change made in arr1> arr1[>3>]>=> 23> #displaying arr1 , arr , list after the change has been made> print>(>'lst: '> , lst)> print>(>'arr: '> , arr)> print>(>'arr1: '> , arr1)> |
>
>
Lähtö:
List: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] arr: [1 7 0 6 2 5 6] arr1: [1 7 0 6 2 5 6] lst: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] arr: [ 1 7 0 23 2 5 6] arr1: [ 1 7 0 23 2 5 6]>
Arr:ssa ja arr1:ssä muutos näkyy indeksissä 3, mutta ei 1.:ssä.