Python：多维数组（“矩阵”）与列表中的列表是一样的吗？

我试图理解人们所说的矩阵和人们所说的列表之间的区别

它们是否相同，因为一旦创建，您可以对它们执行相同的操作（以相同的方式在它们内部引用元素，等等）

示例：

在列表中列出列表：

ListsInLists = [[1,2],[3,4],[5,6]]

创建多维数组：

np.random.rand(3,2)

堆叠阵列以形成矩阵：

Array1 = [1,2,3,4]
Array2 = [5,6,7,8]
CompleteArray = vstack((Array1,Array2))

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它们不一样。在python中，数组比列表的内存效率更高，而且由于numpy模块，可以在数组上执行列表无法执行的其他函数

对于计算，在numpy中使用数组往往比使用内置列表函数快得多

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如果你想在问题的答案中读更多的话，你可以读更多。

列表列表与二维Numpy数组非常不同

• 列表具有动态大小，可以容纳任何类型的对象，而数组具有固定大小和统一类型的条目
• 在列表列表中，每个子列表可以有不同的大小。阵列沿每个轴具有固定的尺寸
• 数组存储在连续的内存块中，而列表中的对象可以存储在堆的任何位置

Numpy阵列的限制性更强，但性能和内存效率更高。它们还为矢量化数学运算提供了方便的函数

在内部，列表表示为指向任意Python对象的指针数组。当在列表末尾重复追加时，数组使用指数过度分配来实现线性性能。另一方面，Numpy数组通常表示为数字的C数组

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（这个答案不包括Numpy对象数组的特殊情况，它也可以容纳任何类型的Python对象。它们很少使用，因为它们有Numpy数组的限制，但没有性能优势。）

列表中的列表不一定必须与父列表中的另一个列表长度相同。如果有纯numpy矩阵，则行的长度必须相同且一致。否则它将是一个统一的Python对象系列，Python本身没有内置类型或标准库中的数组或矩阵。你指的是NumPy数组吗？是的，我指的是NumPy数组。道歉。我从Java迁移过来，我相信它是内置的？