关于python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种。
好吧，其实还有matrices，但它必须是2维的，而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。
我们主要讨论list和numpy.array的区别：
我们可以通过以下的代码看出二者的区别
import numpy as np
a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
a
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
type(a)
<type 'list'>
b=np.array(a)"""List to array conversion"""
type(b)
<type 'numpy.array'>
b
array=([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
list对应的索引输出情况：
a[1][1] 5 a[1] [4,5,6] a[1][:] [4,5,6] a[1,1]"""相当于a[1,1]被认为是a[(1,1)],不支持元组索引""" Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: list indices must be integers, not tuple a[:,1] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: list indices must be integers, not tuple
numpy.array对应的索引输出情况：
b[1][1] 5 b[1] array([4,5,6]) b[1][:] array([4,5,6]) b[1,1] 5 b[:,1] array([2,5,8])
由上面的简单对比可以看出， numpy.array支持比list更多的索引方式，这也是我们最经常遇到的关于两者的区别。此外从[Numpy-快速处理数据]上可以了解到“由于list的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。
这样为了保存一个简单的[1,2,3]，有3个指针和3个整数对象。”
以上这篇Python中的二维数组实例(list与numpy.array)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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