python中的list和array的不同之处

 Python中的list和array的不同之处

       python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。

      numpy中封装的array有很强大的功能，里面存放的都是相同的数据类型

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 print?

1. list1=[1,2,3,'a']  
2. print list1  
3.   
4. a=np.array([1,2,3,4,5])  
5. b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])  
6. c=list(a)   # array到list的转换  
7. print a,np.shape(a)  
8. print b,np.shape(b)  
9. print c,np.shape(c)  

运行结果：

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1. [1, 2, 3, 'a'] # 元素数据类型不同，并且用逗号隔开  
2. [1 2 3 4 5] (5L,) # 一维数组，类型用tuple表示  
3. [[1 2 3]  
4.  [4 5 6]] (2L, 3L)  
5. [1, 2, 3, 4, 5] (5L,)  

创建：

    array的创建：参数既可以是list，也可以是元组.使用对应的属性shape直接得到形状

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 print?

1. a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组  
2. b=np.array([6,7,8,9,0])# 参数是list  
3. c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 参数二维数组  
4. print a,b,  
5. c.shape()  

   也可以直接改变属性array的形状，-1代表的是自己推算。这里并不是T, reshape(())也可以

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 print?

1. c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])  
2. c.shape # (3L, 4L)  
3. c.shape=4,-1   //c.reshape((2,-1))  
4. c    

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 print?

1. <pre style="box-sizing: border-box; overflow: auto; font-size: 14px; padding: 0px; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; line-height: 17.0001px; word-break: break-all; word-wrap: break-word; border: 0px; border-radius: 0px; white-space: pre-wrap; vertical-align: baseline; background-color: rgb(255, 255, 255);">array([[ 1,  2,  3],  
2.        [ 4,  4,  5],  
3.        [ 6,  7,  7],  
4.        [ 8,  9, 10]])  

   这里的reshape最终相当于是一个浅拷贝，也就是说还是和原来的书c使用相同的内存空间

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 print?
d=c.reshape((2,-1))  
d[1:2]=100  
c  
array([[  1,   2,   3],       [  4,   4,   5],       [100, 100, 100],       [100, 100, 100]])

   前面在创建数组的时候并没有使用数据类型，这里我们也可以使用数据类型。默认的是int32.

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 print?
a1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=np.float64)  
print a1.dtype,a.dtype  #float64 int32<pre style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; line-height: 17.0001px; box-sizing: border-box; overflow: auto; font-size: 14px; padding: 0px; word-break: break-all; word-wrap: break-word; border: 0px; border-radius: 0px; white-space: pre-wrap; vertical-align: baseline; background-color: rgb(255, 255, 255);">  

前面在创建的时候我们都是使用的np.array()方法从tuple或者list转换成为array，感觉很是费劲，numpy自己提供了很多的方法让我们自己直接创建一个array.

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 print?
arr1=np.arange(1,10,1) #   
arr2=np.linspace(1,10,10)  
print arr1,arr1.dtype  
print arr2,arr2.dtype  
[1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32[  1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.] float64

   np.arange(a,b,c)表示产生从a-b不包括b，间隔为c的一个array，数据类型默认是int32。但是linspace(a,b,c)表示的是把a-b平均分成c分，它包括b。
   
   有时候我们需要对于每一个元素的坐标进行赋予不同的数值，可以使用fromfunction函数
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 print?
def fun(i):  
    return i%4+2  
np.fromfunction(fun,(10,))  
array([ 2.,  3.,  4.,  5.,  2.,  3.,  4.,  5.,  2.,  3.])
   
   fromfunction必须支持多维数组，所以他的第二个参数必须是一个tuple，只能是(10,),(10)是错误的。
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 print?
def fun2(i,j):  
    return (i+1)*(j+1)  
np.fromfunction(fun2,(9,9))  
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.],       [  2.,   4.,   6.,   8.,  10.,  12.,  14.,  16.,  18.],       [  3.,   6.,   9.,  12.,  15.,  18.,  21.,  24.,  27.],       [  4.,   8.,  12.,  16.,  20.,  24.,  28.,  32.,  36.],       [  5.,  10.,  15.,  20.,  25.,  30.,  35.,  40.,  45.],       [  6.,  12.,  18.,  24.,  30.,  36.,  42.,  48.,  54.],       [  7.,  14.,  21.,  28.,  35.,  42.,  49.,  56.,  63.],       [  8.,  16.,  24.,  32.,  40.,  48.,  56.,  64.,  72.],       [  9.,  18.,  27.,  36.,  45.,  54.,  63.,  72.,  81.]])
    
    虽然说，这里提供了很多的直接产生array的方式，但是大部分情况我们都是会从list进行转换，因为在实际的处理中，我们需要从txt加载文件，那样直接读入的数据显示存放到list中，需要处理的时候我们转换到array,因为
array的设计更加符合我们的使用，涉及到矩阵的运算在使用mat，那么list主要就是用进行元素的索取。
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 print?
def loaddataSet(fileName):    
    file=open(fileName)    
    dataMat=[]  //  
    for line in file.readlines():    
        curLine=line.strip().split('\t')    
        floatLine=map(float,curLine)//这里使用的是map函数直接把数据转化成为float类型    
        dataMat.append(floatLine)    
    return dataMat    
    上面的韩顺返回最终的数据就是最初的list数据集，再根据不同的处理需求是转化到array还是mat。其实array是mat的父类，能用mat的地方，array理论上都能传入。
 元素访问：
     
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 print?
arr[5] #5  
arr[3:5] #array([3, 4])  
arr[:5] #array([0, 1, 2, 3, 4])  
arr[:-1]# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])  
arr[:] #array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])  
arr[2:4]=100 # array([  0,   1, 100, 100,   4,   5,   6,   7,   8,   9])  
arr[1:-1:2] #array([  1, 100,   5,   7]) 2 是间隔  
arr[::-1] #array([  9,   8,   7,   6,   5,   4, 100, 100,   1,   0])   
arr[5:2:-1]# -1的间隔表示从右向左所以5>2  #array([  5,   4, 100])  

   
   上面是array的一维数组的访问方式，我们再来看看二维的处理方式
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 print?
print c[1:2]#  c[1:2].shape-->(1L, 3L)  
print c[1:2][0]  # shape-->(3L,)  
[[4 4 5]][4 4 5]

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 print?
print c[1]  
print c[1:2]  
[4 4 5][[4 4 5]]

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 print?
print c[1][2]  
print c[1:4]  
print c[1:4][0][2]  
5[[  4   4   5] [100 100 100] [100 100 100]]5

   可以看出对于有:的表达最终的结果外面还嵌套一层list的[]，。访问的一定要注意，python最bug的就是，语法
灵活，不管怎样写索引语法都是正确的，但是最终的书结果却让你大跌眼镜。
    还有array的索引最终产生的是一个一个原始数据的浅拷贝，还和原来的数据共用一块儿内存
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 print?
b=arr[1:6]  
b[:3]=0  
arr  #<pre style="box-sizing: border-box; overflow: auto; font-size: 14px; padding: 0px; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; line-height: 17.0001px; word-break: break-all; word-wrap: break-word; border: 0px; border-radius: 0px; white-space: pre-wrap; vertical-align: baseline; background-color: rgb(255, 255, 255);">array([0, 0, 0, 0, 4, 5, 6, 7, 8, 9])  
    
    产生上面的原因是因为array中直接存放的数据，拷贝的话直接拿走的是pointer，没有取走数据，但是list却会直接发生深拷贝，数据指针全部带走
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 print?
list1=list(c)  
list1[1]=0  
list1  #上面修改的0并没有被改变  
[array([1, 2, 3]), 0, array([100, 100, 100]), array([100, 100, 100])]

   除了这些之外还有自己的更加牛掰的方式（只能用array)
   1）使用布尔数组.感觉甚是强大，就不要自己写什么判断语句啦，注意这种方式得到结果不和原始数组共享空间。布尔索引仅仅适用于数组array，list没资格用。布尔索引最终得到下标索引为true的数据。索引只能是布尔数组
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 print?
a=np.array(a*2)  
a>5  
a[a>5]  #   
array([16, 32, 48, 64, 80, 16, 32, 48, 64, 80])
   
   2)列表索引
      列表索引可以是数组和list。返回的数据不和原来的数据共享内存。索引可以是list和array
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 print?
x=np.arange(10)  
index=[1,2,3,4,5]  
arr_index=np.array(index)  
print x  
print x[index]  # list索引  
print x[arr_index]  # array索引  
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9][1 2 3 4 5][1 2 3 4 5]

  array和list区别*2
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 print?
a=np.arange(10)  
lista=list(a)  
print a*2  
print lista*2  
[ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18][0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

  array的广播

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 print?
a = np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1)  
b = np.arange(0, 5)  
print a  
print b  
[[ 0] [10] [20] [30] [40] [50]][0 1 2 3 4]

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 print?
print np.add(a,b,c)  

[[ 0  1  2  3  4] [10 11 12 13 14] [20 21 22 23 24] [30 31 32 33 34] [40 41 42 43 44] [50 51 52 53 54]]