список и массив в чем разница python

Список Python VS Array – 4 различия, чтобы знать!

Эй, ребята! Надеюсь, у вас все хорошо. В этой статье мы будем сосредоточиться на разнице между списком Python и массивом подробно.

Эй, ребята! Надеюсь, у вас все хорошо. В этой статье мы будем сосредоточиться на Разница между списком Python и массивом подробно.

Основное отличие списка Python и массивом Python состоит в том, что список является частью стандартного пакета Python, тогда как для массива необходимо импортировать модуль «массив». Списки в Python замените структуру данных массива с несколькими исключительными случаями.

1. Как списки и массивы хранят данные

Как мы все знаем, структуры данных используются для эффективного хранения данных.

В этом случае список может хранить в нем гетерогенные значения данных. То есть элементы данных разных типов данных могут быть размещены в списке Python.

С другой стороны, массивы хранят однородные элементы в нее I.e. Они хранят элементы, которые принадлежат одному типу.

2. Декларация массива против списка

Python получил «список» как встроенная структура данных. Это причина, списки не должны быть объявлены в Python.

С другой стороны, массивы в Python должны быть объявлены. Мы можем объявить массив, используя приведенные ниже методы:

3. Превосходные математические операции с массивами

Массивы предоставляют верхнюю руку, когда речь идет о выполнении математических операций. Модуль Numpy предоставляет нам структуру массива для хранения значений данных и легко манипулировать их.

Пример с массивами:

В отличие от списков, в которых операции, выполняемые в списке, не отражают результаты, как видно в приведенном ниже примере со списком операций.

Здесь мы попытались умножить постоянное значение (5) со списком, что не отражает ничего в выходе. Поскольку списки не открыты для прямых математических манипуляций с любыми значениями данных.

Итак, если мы хотим умножить 5 с элементами списка, нам придется индивидуально умножать 5 с каждым элементом списка.

Пример со списками:

4. Изменение размера структуры данных

Списки Python, являющиеся встроенной структурой данных, могут быть изменены очень легко и эффективно.

В то время как на другой стороне массивы доказывают очень плохую производительность с точки зрения размера памяти массива. Вместо этого нам придется скопировать массив в другой, чтобы масштабировать и изменить размер.

Заключение

По этому, мы подошли к концу этой темы. Не стесняйтесь комментировать ниже, если вы столкнетесь с любым вопросом.

Источник

Как работают массивы в Python?

Изучаем массивы в питоне — условия

Чтобы изучить рассматриваемые в этой статье концепции, вам не требуется заранее много знать. Базовые знания парадигмы программирования и Python желательны, но это не обязательно.

Структуры данных Python

Структура данных — это способ эффективного хранения данных. Легко запутаться, потому что структуры данных не являются типом данных, которые сообщают компилятору ( или в случае Python интерпретатору ), как их использовать. Структуры данных определяют операции, которые могут выполняться и реализуют конкретные правила и положения.

Возможно, вы слышали о линейных типах данных ( элементы последовательны ):

Аналогичным образом, списки часто содержат правила и методы для регулирования того, как они работают. Типы списков:

Существует множество различных структур данных. Возможно, вы слышали о бинарных деревьях, графах или хэшах.

Массивы в Python

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому [0] будет обращаться к первому элементу (2):

Источник

Чем отличается массив от списка Python – таблица сравнения

Массивы и списки Python являются важной структурой данных Python. И список, и массив используются для хранения данных в Python. Эти структуры данных позволяют нам индексировать, нарезать и повторять. Но они отличаются друг от друга. В этом руководстве мы узнаем существенные различия между списком и массивом Python.

Вступление

Как мы знаем, Python имеет обширные структуры данных, такие как списки, кортежи, наборы и словари, которые предоставляют множество возможностей и функций. Списки являются наиболее эффективной и простой в использовании структурой данных в Python.

С другой стороны, Python не предоставляет встроенной поддержки массива. Нам нужно импортировать модуль массива, или использовать модуль массива из пакета NumPy в программе Python. И это основное различие между массивом и списком. Прежде чем углубиться в эту тему, давайте кратко познакомимся с обеими структурами данных.

Список

Список в Python – это встроенная линейная структура данных Python. Он используется для последовательного хранения данных. Мы можем выполнить несколько операций для вывода списка, например индексацию, итерацию и нарезку. Список включает следующие функции:

Ниже приведены примеры списка.

В приведенном выше списке первым элементом является целое число; второй – это строка, а третий – список символов.

Массивы

Массив в Python – это также линейная структура данных, в которой хранятся данные. Он также упорядочен, изменяем и заключен в квадратные скобки. Он может хранить неуникальные элементы. Но есть ограничения на хранение значений разных типов данных.

Для работы с массивом в Python нам нужно импортировать либо модуль массива, либо Numpy.

Элементы размещаются в непрерывной области памяти, что позволяет нам легко изменять, добавлять, удалять и получать доступ к элементу. Более того, нам нужно указать тип данных. Давайте разберемся в следующих примерах.

Пример – 2: Использование массива Numpy

Мы указали тип строки и сохранили строковое значение.

Разница между массивом и списком

Здесь мы обсудим различия между массивом и списком.

Мы обсудили различия между массивом и списком. Оба типа данных важны в Python, и у обоих есть некоторые ограничения. Массивы обычно используются для анализа данных.

Источник

Списки в Python: 11 вопросов, которые могут задать на собеседовании

Собеседование без списков — время на ветер. Рассказываем главное, что надо о них знать.

Список — базовая структура данных в Python. На собеседовании на позицию младшего Python-разработчика речь о нём зайдёт практически наверняка.

Мы выбрали самые популярные вопросы с собеседований, касающиеся списков, и оценили их сложность в эмодзи: (◡‿◡), (ー_ー) и (> ⌒

С некоторых пор утверждает, что он data scientist. В предыдущих сезонах выдавал себя за математика, звукорежиссёра, радиоведущего, переводчика, писателя. Кандидат наук, но не точных. Бесстрашно пишет о Data Science и программировании на Python.

Главное, что нужно помнить о списках

Вопрос 1. Как объединить списки?

Проще всего списки объединяются с помощью сложения +.

Как видно, итоговый список будет зависеть от порядка слагаемых. Исходные списки остаются неизменными.

Также списки можно объединить с помощью функции extend(). О ней ниже.

Вопрос 2. Как умножать списки?

Списки можно умножать на целое число (тип int), исходный список при этом не меняется. Умножение списка на другие типы данных, в том числе и на другой список, вызовет ошибку.

Умножим список [1, 2, ‘b’] на 2:

Содержание списка [1, 2, ‘b’] повторилось дважды. Если умножить список на 0 или отрицательное число, то получим пустой список.

Вопрос 3. Как проверить, существует ли значение в списке?

Для проверки используем in:

В этом примере in возвращает True, когда элемент в списке есть, и False — если нет.

Вопрос 4. Как перевернуть список?

Вопрос 5. В чём разница между append и extend?

Если кратко, то append() добавляет в конец списка значения поодиночке, а extend() добавляет их же и туда же, но уже списками.

Как работает append():

С помощью функции append() мы добавили одиночное значение ‘ d‘ к первому списку list_a и в следующей строке вывели получившийся список на экран. Как видим, в конец списка добавился ещё один элемент ‘ d‘.

Как работает extend():

Мы применили ко второму списку list_b функцию extend(), аргументом у которой стал другой список, list_a из кода выше. Вывод показал, что оба списка слились в один и стали новым списком list_b.

Тот же результат будет, если сложить два списка (list_b + list_a) и присвоить результат переменной list_b. Сможете написать код самостоятельно?

Вопрос 6. Как удалить из списка дубликаты?

Это можно сделать путём преобразования списка во множество ( set, иногда ещё его называют «набор»), а затем обратно в список:

С помощью функции set() преобразовали список list_b во множество, затем тут же, в этой же строке, обратно в список (с помощью уже знакомой нам функции list), и присвоили полученный результат той же переменной list_b. Python очень гибкий язык!

Здесь используется одно из свойств множества: в нём могут быть только уникальные элементы. Обратите внимание, что порядок следования элементов исходного списка (тех, что остались) может не сохраниться.

Вопрос 7. Преобразуйте цикл for в генератор списков

Питонисты очень любят решения в одну строчку. Цикл for содержит минимум две строки, поэтому здесь есть где развернуться.

Дан следующий цикл for:

Пока i бежит по первому списку a, цикл заполняет второй список значениями на единицу больше текущего значения i. Итого четыре строки, не считая вывода итогового списка.

Как сделать то же самое, но с помощью генератора списка:

Получили точно такой же список, но уже за две строки и без манипуляций с функцией append() в теле цикла for. Генератор списка принято считать более каноническим способом в Python, если он остаётся понятным.

Вопрос 8. В чём разница между remove, pop и del?

Каждый из этих трёх методов (точнее, двух методов и одной команды) удаляет элементы списка. Но каждый делает это по-своему и, соответственно, применяется в разных ситуациях.

remove()

Метод remove() удаляет из списка первое совпадающее значение.

Возьмём список и удалим из него элемент ‘ b‘:

Первая ‘ b‘ исчезла, но вторая ‘ b‘ осталась в списке.

Метод pop() удаляет элемент по индексу и возвращает этот элемент:

Индексация в Python идёт с нуля, поэтому элемент с индексом 2 — третий по счёту. В последних строчках мы вывели изменённый список.

Команда del тоже удаляет элемент списка по его индексу, но имеет отличный от pop() синтаксис и ничего не возвращает:

Мы недосчитались четвёртого по индексу (и пятого по счёту) элемента, то есть ‘ b‘.

Также команда del может удалять из списка срезы (slices):

При указании границ среза в Python последний элемент в срез не входит. Поэтому из списка удалены элементы с третьего (индекс 2) по пятый (индекс 4), исключая последний, то есть 66.25 и 333.

Наконец, del может удалять целые переменные.

Сначала создали список, затем вывели его на экран, чтобы убедиться, что он существует. Потом применили к нему команду del и вызвали снова. Ошибка! Python забыл, что вообще была такая переменная list_2.

Вопрос 9. Чем список отличается от других структур?

Сложность: (> ⌒ append()), а кортеж нет: он защищает данные от изменений после создания. По этой причине кортеж можно использовать в качестве ключа в словарях, а список нельзя. Кроме того, кортеж обрабатывается интерпретатором Python чуть быстрее.

Список и множество (set)

Список упорядочен: каждый элемент списка имеет индекс, а элемент множества — нет. Список может содержать одинаковые значения, а во множестве каждое значение уникально. Проверка, принадлежит ли элемент множеству, выполняется быстрее, чем такая же проверка элемента списка.

Список и словарь (dictionary)

Словарь состоит из пар «ключ-значение», а список может состоять и из одиночных элементов, и из пар, и из троек — если элементами будут другие списки или кортежи. Ключи у словаря должны быть уникальными и иметь неизменяемый тип, у списка таких ограничений нет. Поиск по словарю быстрее, чем по списку.

Список и массив (array)

Для использования массива нужно вызывать библиотеку array, а списки встроены в Python. В массиве могут содержаться элементы только одного типа. Массив не может содержать другие массивы или списки. Массив занимает меньше памяти и поэтому быстрее, чем одномерный список.

Список и массив NumPy (numpy.array)

Всё то же самое, что и в предыдущем пункте, только нужно вызывать библиотеку numpy. Плюс отличие в арифметических действиях: например, сложение не объединяет массивы, а применяется к их элементам по правилам линейной алгебры.

Вопрос 10. Как объединить два списка в список кортежей?

Сложность: (> ⌒ zip, причём не только для двух, но и для трёх и более списков. Это полезно для формирования, например, матриц из векторов.

В первых двух строчках мы создали два списка, которые надо объединить. В третьей с помощью конструкции, похожей на двойной генератор, создали список, состоящий из кортежей вида (k, v), где k и v берутся из двух наших списков с помощью функции zip(). К слову, она не зря носит такое название: в переводе zip означает «застёжка-молния», и эта функция как бы сшивает два списка в один.

Не забудьте проверить, что случится, если списки будут разной длины, и можно ли получить не список кортежей, а список списков.

Вопрос 11. Как работает функция range?

Функция range() генерирует три разных вида последовательностей из целых чисел и часто используется для быстрого создания списков — поэтому этот вопрос и попал в нашу подборку. Да и объяснять работу функции удобнее всего именно с помощью списка.

Последовательность от нуля до n

Функция range(n) сгенерировала последовательность от нуля до n (исключая n), а мы эту последовательность двумя способами обернули в список. Первый способ вы уже узнали — это генератор списков, а второй использует функцию list, которая превращает подходящий аргумент в список.

Попробуйте передать в range() отрицательное (-7) или дробное (3.14) число. Получится ли какой-нибудь список из этого, и если да, то какой?

Последовательность от n до m

Здесь в функцию range() нужно передать уже два аргумента: тогда range(n, m) сгенерирует целые числа от n до m (исключая m):

Последовательность от n до m с шагом k

Если в функцию range() передать три аргумента n, m, k, то она снова создаст последовательность от n до m (снова исключая m), но уже с шагом k:

Разница между элементами (шаг) равна третьему аргументу, то есть 4. Так как последний элемент (34) исключён, то список у нас заканчивается на 30.

Дайте мне список, и я переверну мир

Так (или примерно так) говорил ещё Архимед, а кто мы такие, чтоб с ним спорить. Список — простой, понятный и надёжный инструмент: в любой непонятной ситуации попробуйте сначала применить список, и даже если он не подойдёт, то подскажет, как и чем решать задачу дальше. Обязательно посмотрите другие методы списков из официальной документации Python, чтобы они не оказались для вас сюрпризом на собеседовании.

Конечно, Python — это не только списки, и изучать его лучше на родном языке в компании единомышленников. Приходите на наш курс «Профессия Python-разработчик». Под руководством опытных наставников вы станете настоящим укротителем питонов повелителем списков, массивов и словарей, а заодно получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.

Источник

8 структур данных Python

Решая реальные проблемы кодирования, работодатели и рекрутеры стремятся как к эффективности времени выполнения, так и к ресурсоэффективности.

Знание того, какая структура данных лучше всего подходит для текущего решения, повысит производительность программы и сократит время, необходимое для её создания. По этой причине большинству ведущих компаний требуется чёткое понимание структур данных и их тщательное тестирование на собеседовании по кодированию.

Что такое структуры данных?

Структуры данных — это структуры кода для хранения и организации данных, которые упрощают изменение, навигацию и доступ к информации. Структуры данных определяют способ сбора данных, функциональные возможности, которые мы можем реализовать, и отношения между данными.

Структуры данных используются практически во всех областях информатики и программирования, от операционных систем до интерфейсной разработки и машинного обучения.

Структуры данных помогают:

Структуры данных являются жизненно важными строительными блоками для эффективного решения реальных проблем. Структуры данных — это проверенные и оптимизированные инструменты, которые дают вам удобную основу для организации ваших программ. В конце концов, вам не нужно переделывать колесо (или конструкцию) каждый раз, когда это нужно.

У каждой структуры данных есть задача или ситуация, для решения которой она наиболее подходит. Python имеет 4 встроенных структуры данных, списки, словари, кортежи и наборы. Эти встроенные структуры данных поставляются с методами по умолчанию и негласной оптимизацией, которая упрощает их использование.

Большинство структур данных в Python являются их модифицированными формами или используют встроенные структуры в качестве основы.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем использовать эти структуры для создания всех сложных структур, которые ищут интервьюеры.

Массивы (списки) в Python

Python не имеет встроенного типа массива, но вы можете использовать списки для всех тех же задач. Массив — это набор значений одного типа, сохранённых под тем же именем.

Каждое значение в массиве называется «элементом», и индексирование соответствует его положению. Вы можете получить доступ к определённым элементам, вызвав имя массива с индексом желаемого элемента. Вы также можете получить длину массива с помощью len()метода.

В отличие от языков программирования, таких как Java, которые имеют статические массивы после объявления, массивы Python автоматически увеличиваются или уменьшаются при добавлении / вычитании элементов.

Например, мы могли бы использовать этот append()метод для добавления дополнительного элемента в конец существующего массива вместо объявления нового массива.

Это делает массивы Python особенно простыми в использовании и адаптируемыми на лету.

Источник