パイソン：リスト及びオブジェクト

Question

のnumpyの配列の違い（より高い次元で、等、又はlistのlist）listを用いて対dtype='o'とnumpy.arrayにPythonオブジェクトを格納する利点と欠点は何ですか？

この場合、numpy配列の方が効率的ですか？ （間接指定を避けることはできないと思われますが、多次元の場合はより効率的です）。

Answer 1

スライスは、NumPy配列とは動作が異なります。いくつかのポイントを強調するためにThe NumPy docs devote a lengthy page on the topic.：リストのスライスが浅いコピーであるながら

• numpyのスライスは、複数の次元
• 介しnumpyの基本的なスライスによって生成されたすべてのアレイをスライスすることができるが、常に元の配列の図です。
• NumPyスライスにスカラーを割り当てることができます。
• listの項目を挿入および削除するには、スライスに異なる長さのシーケンスを割り当てますが、NumPyではエラーが発生します。

デモ：

>>> a = np.arange(4, dtype=object).reshape((2,2)) 
>>> a 
array([[0, 1], 
     [2, 3]], dtype=object) 
>>> a[:,0]    #multidimensional slicing 
array([0, 2], dtype=object) 
>>> b = a[:,0] 
>>> b[:] = True  #can assign scalar 
>>> a     #contents of a changed because b is a view to a 
array([[True, 1], 
     [True, 3]], dtype=object)  

また、numpyのアレイ（例えばfraction.Fraction）、それらをサポートするオブジェクトの配列で便利な数学的操作を提供します。

Answer 2

Numpyは、Pythonリストよりメモリ使用量が少ないです。また、Numpyはリストよりも高速で便利です。

たとえば、Pythonで2つのリストを追加する場合は、リスト内のすべての要素をループする必要があります。一方、Numpyでは、それらを追加するだけです。

# adding two lists in python 
sum = [] 
l1 = [1, 2, 3] 
l2 = [2, 3, 4] 
for i in range(len(l1)): 
    print sum.append(l1[i]+l2[i]) 
# adding in numpy 
a1 = np.arange(3) 
a2 = np.arange(3) 
sum2 = a1+a2 
print sum2