python和x27之间的差异；s numpy.ndarray和列表数据类型

python的numpy.ndarray和list数据类型之间有什么区别？我有一些模糊的想法，但想得到一个明确的答案：

内存大小

访问速度/顺序

修改到位但保留长度的速度/顺序

改变长度的影响

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谢谢

有几个区别：

• 可以将元素附加到列表中，但不能更改列表的大小 'numpy.ndarray'，但未制作完整副本
• 列表可以包含所有内容，在numpy数组中 元素必须具有相同的类型
• 实际上，numpy数组对于向量函数比 将函数映射到列表
• 我认为修改次数不是问题，而是迭代的问题 元素是
• Numpy数组有许多与数组相关的方法（`argmin´，`min´，`sort´， 等等）

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当我需要做一些数学运算（求和、平均、数组乘法等）时，我更喜欢使用numpy数组；当我需要在“项”（字符串、文件等）中迭代时，我更喜欢使用list。

我阅读了各种链接和参考资料，并将我的理解总结如下：

使用numpy阵列的主要好处应该是更小的内存消耗和更好的运行时行为

与标准Python相比，NumPy的主要优势之一是它在时间上的优势

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很好的解释：

中几乎涵盖了这方面的所有内容，请编辑您的问题，只询问尚未涉及的内容。