😊 Python中ndarray与list：优势与区别
导读 在Python编程中，`ndarray`（来自NumPy库）和`list`是两种常用的数据结构，各有千秋。首先来看`ndarray`的优势：它专为数值计算设计，支持
在Python编程中，`ndarray`（来自NumPy库）和`list`是两种常用的数据结构，各有千秋。首先来看`ndarray`的优势：它专为数值计算设计，支持多维数据操作，运算效率极高。例如，对一个大数组执行加法操作时，`ndarray`可以一次性完成所有元素的计算，而无需循环。此外，`ndarray`提供了丰富的数学函数，比如矩阵乘法、傅里叶变换等，非常适合科学计算。
相比之下，`list`虽然灵活，但性能稍逊。它的元素可以是任意类型，这在需要混合数据时非常方便，但每次操作都需要额外的时间来检查数据类型，降低了运行速度。而且，`list`的操作通常基于循环，效率较低。不过，`list`的优势在于动态性——你可以随时添加或删除元素，而无需担心内存问题。
总之，选择`ndarray`还是`list`取决于具体需求：若侧重高效数值运算，选`ndarray`；若追求灵活性与多样性，则`list`更合适！💪
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