Python：多维数组（“矩阵”）与列表中的列表相同吗？

我试图理解人们称之为矩阵和人们在列表中调用列表的区别。Python：多维数组（“矩阵”）与列表中的列表相同吗？

它们是相同的，一旦创建，你就可以对它们做相同的事情（引用元素的方式与它们相同，等等）。

实例：

制作一个列表中列出：

ListsInLists = [[1,2],[3,4],[5,6]]

制作一个多维数组：

np.random.rand(3,2)

堆叠阵列，使成矩阵：

Array1 = [1,2,3,4] 
Array2 = [5,6,7,8] 
CompleteArray = vstack((Array1,Array2))

来源

2016-11-30 philosonista

列表中的列表不一定必须与父列表中的另一个列表长度相同。 – childofsoong

如果你有一个纯粹的numpy矩阵，这个行必须是相同的长度和一致的。否则，它将是一个统一的Python对象系列。 – dawg

Python本身没有内置类型或标准库的数组或矩阵。你指的是NumPy数组吗？ –

列表列表与二维Numpy数组非常不同。

列表具有动态大小，可以容纳任何类型的对象，而数组具有固定大小和统一类型的条目。
在列表列表中，每个子列表可以具有不同的大小。一个数组沿着每个轴具有固定的尺寸。
数组存储在连续的内存块中，而列表中的对象可以存储在堆的任何位置。

Numpy数组更具限制性，但提供更高的性能和内存效率。它们还为向量化的数学运算提供了便利的功能。

在内部，列表被表示为指向任意Python对象的指针数组。在列表末尾重复追加时，该阵列使用指数过度分配来实现线性性能。另一方面，Numpy数组通常表示为C数组。（这个答案不包括Numpy对象数组的特殊情况，它可以容纳任何类型的Python对象，它们很少被使用，因为它们有Numpy数组的限制，但没有性能优点）。

来源

2016-11-30 18:43:25

他们不一样。数组在Python中的内存效率高于列表，并且还有其他可以在数组上执行的功能，这要感谢您无法在列表中执行的numpy模块。

对于计算，在numpy中使用数组往往比使用内置列表函数快很多。

如果你想在this的问题的答案中，你可以多读一点。

来源

2016-11-30 18:40:25 thleo

Python：多维数组（“矩阵”）与列表中的列表相同吗？

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