Массивы в Python и отличие от списков

Введение

Массивы — это структуры данных для хранения элементов одного типа, которые позволяют выполнять эффективные вычисления и операции над набором данных. В Python чаще всего используются списки, но при работе с большими объёмами числовых данных массивы, например из модуля array или numpy, оказываются более эффективными. В этой статье мы рассмотрим массивы, их отличие от списков и примеры применения.

Списки и массивы — в чём разница

Списки (list) в Python — универсальные, динамические коллекции, которые могут хранить элементы разных типов:

my_list = [1, "text", 3.14, True]

Массивы (array из модуля array) ограничены одним типом данных, что повышает эффективность при числовых операциях:

import array

numbers = array.array('i', [1, 2, 3, 4])  # 'i' — целые числа

Создание и доступ к массивам

Для работы с массивами используется модуль array:

import array

arr = array.array('f', [1.0, 2.5, 3.3])
print(arr[0])    # 1.0
arr[1] = 4.1     # изменение элемента
print(arr)

Для больших проектов чаще используют библиотеку numpy, которая предоставляет расширенные возможности для работы с многомерными массивами.

import numpy as np

np_arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np_arr + 2)  # [3 4 5 6], операция применяется ко всем элементам

Массивы особенно полезны для научных вычислений, обработки больших данных и при работе с матрицами. Если хотите освоить работу с массивами и более сложными структурами данных, приходите на курс Основы Python. На курсе 209 уроков, 34 упражнения, AI-тренажёры для практики 24/7, живое ревью наставников и еженедельные встречи. Он поможет научиться работать с массивами и эффективно обрабатывать данные.

Частые ошибки

• Попытка добавить элемент другого типа в массив — вызовет TypeError.
• Смешение массивов и списков без преобразования типов.
• Использование массивов для элементов разных типов вместо списков.
• Игнорирование преимуществ массивов при больших числовых данных.

Частозадаваемые вопросы

Можно ли хранить строки в массиве? В стандартном модуле array — нет. Для строк используют списки или numpy массивы типа object.

Чем массив numpy лучше стандартного array? numpy позволяет работать с многомерными массивами и выполнять векторные операции над данными.

Когда использовать массив вместо списка? Для числовых операций с большими объёмами данных, когда важна эффективность памяти и скорости.

Заключение

Массивы в Python — инструмент для эффективной работы с однотипными данными, особенно числовыми. В отличие от списков, они ограничены одним типом элементов, но обеспечивают более высокую производительность.

Для системного освоения массивов, работы с numpy и практических навыков обработки данных рекомендуется курс Основы Python. Курс даст полное понимание массивов и навыки их применения в реальных проектах.