Python Array vs. List: diferencias y casos de uso

Python ha ganado ventaja sobre otros lenguajes en Data Science en los últimos años, y sus estructuras de datos juegan un papel vital. Python tiene un gran conjunto de estructuras de datos, entre las cuales array y list son las más populares de las que hablaremos hoy.

Las matrices y las listas son dos estructuras de datos prominentes en Python que son similares en muchos aspectos. Ambos se pueden usar para almacenar datos y permitirnos iterarlos, dividirlos e incluso acceder a sus elementos utilizando el método de indexación. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre lista y matriz en Python? Bueno, esto es lo que vamos a discutir en este artículo.

Matrices en Python

Una matriz es una estructura de datos contiguos que contiene elementos homogéneos, es decir, los elementos que pertenecen al mismo tipo de datos.

Las siguientes son las principales características exhibidas por las matrices en Python:

• La naturaleza contigua de la matriz permite que los datos se almacenen en ubicaciones de memoria adyacentes. Esto facilita la realización de operaciones en los elementos de la matriz.
• Una matriz en Python se puede declarar de dos maneras:
  • Uso del módulo de matriz

import array # importando el módulo 'array'

myArray = array.array('i', [10, 20, 30]) # declaración de matriz

# matriz creada: [10, 20, 30]

Nota: En la declaración anterior, es necesario especificar el código de formato. Aquí, 'i' es un código de formato que significa entero.

• Usando el módulo NumPy

import numpy # importando el módulo 'numpy'

myArray = numpy.array([10, 20, 30]) # declaración de matriz

# matriz creada: [10, 20, 30]

• Los elementos del arreglo están ordenados . Cada elemento tiene un índice entero asociado. Por ejemplo, en arr[10, 20, 30], '10', '20' y '30' se almacenan en los índices 0, 1 y 2 respectivamente en la memoria.

Nota: La indexación de matrices en Python comienza desde 0.

• Una matriz solo puede contener valores del mismo tipo, es decir , elementos homogéneos . Por ejemplo,

arr[1, 2, 3]

arr['a', 'b', 'c']

Una matriz en Python generalmente se usa para almacenar una lista de elementos similares. Un caso de uso de la vida real de una pantalla puede ser almacenar los precios de las acciones de una acción en particular durante un rango de días. El precio de cierre de la acción permanece intacto para una acción y un día específicos. Esto significa que almacenar dichos detalles en una estructura de datos inmutable, como una matriz, tiene mucho más sentido.

De hecho, las matrices NumPy generalmente se usan para almacenar datos de grandes conjuntos de datos en ciencia de datos y aprendizaje automático. Cada matriz NumPy corresponde a una característica en un conjunto de datos.

Listas en Python

Una lista es uno de los cuatro contenedores integrados o estructuras de datos compatibles con Python. Una de las principales ventajas de usar listas es que una sola lista puede contener valores de varios tipos de datos.

Las siguientes son las principales características exhibidas por las listas en Python:

• Las listas son más flexibles en términos de almacenamiento de datos. Pueden contener datos heterogéneos , es decir, elementos de diferentes tipos. Por ejemplo,

[1, 'hola', ['x', 'y']]

• Las listas también están ordenadas y se puede acceder a los elementos almacenados en una lista utilizando sus índices. Los índices negativos se pueden utilizar para acceder a un elemento desde el final de la lista. Por ejemplo.,

miLista = [20, 40, 'hola', 'mundo']

# imprimiendo el penúltimo elemento

imprimir(miLista[-2])

Producción

• Las listas se pueden mutar fácilmente después de la inicialización de la lista. Para modificar cualquier valor, acceda a él utilizando el índice del elemento.

coches = ['Ford', 'Tesla', 'Jaguar']

coches[2] = 'BMW'

• Las listas multidimensionales también se pueden implementar en Python utilizando el concepto de listas anidadas. Estas listas multidimensionales se pueden usar como matrices multidimensionales en Python.

miArr = [[1, 2], [3, 4]]

# matriz bidimensional creada:

# |1, 2|

# |3, 4|

Un caso de uso de la vida real de una lista heterogénea multidimensional en Python puede ser almacenar un conjunto de detalles del producto, como tipo de producto, categoría, precio de costo, precio de venta, etc. Cada lista en dicha lista multidimensional representa un producto. Dado que las listas son mutables, se vuelve más fácil cambiar los detalles del producto cuando queramos.

Si es un aspirante a desarrollador de Python, cubrir las diferencias básicas entre matriz y lista en Python es un aspecto clave. Entonces, sin más preámbulos, pasemos directamente a una descripción tabular en Python Array vs. List.

Conozca la diferencia entre matriz y lista en Python

Python Array vs List : ¿Quién es el ganador?

PARÁMETRO	LISTA	FORMACIÓN
Declaración	No es necesario declarar las listas ya que están integradas en Python. lista = [ 10 , 20 , 30 ]	Debe importar un módulo de matriz o una biblioteca NumPy para declarar una matriz. mi_matriz_1 = matriz.matriz( 'i' , [ 10 , 20 , 30 ])
Tipo de datos	Una sola lista puede contener valores que pertenecen a diferentes tipos de datos. miLista = [ 40 , 'hola' , 'soy' ]	Todos los elementos de una matriz deben ser del mismo tipo de datos. miArr = matriz.matriz(i, [ 1 , 0 , 9])
Tamaño	La lista de Python se puede cambiar de tamaño ya que, durante la inicialización de la lista, Python inicializa algunos elementos adicionales.	Las matrices tienen un tamaño constante que no se puede modificar.
Espacio/ Memoria	Consume mayor espacio y memoria para la adición o eliminación de elementos.	Almacena datos de una manera más compacta.
Almacenamiento de datos	Preferido para almacenar una pequeña cantidad de datos.	Preferido para almacenar una gran cantidad de datos
Operaciones matemáticas	No se puede utilizar para operaciones matemáticas directamente.	Los elementos de la matriz se pueden manipular fácilmente mediante operaciones matemáticas avanzadas.
Mostrar datos	Los elementos de una lista se pueden mostrar sin bucle mi_Lista = [ 1 , “Dennis” ,[ 'a' , 'b' ]] imprimir (mi_Lista)	Se debe requerir un bucle para que se muestren los elementos de una matriz. matriz de importación mi_Arr = array.array( 'i' , [ 1 , 2 , 3 ]) para i en my_Arr: imprimir (yo)

Python Array vs List : ¿Quién es el ganador?

Si está leyendo esta sección, significa que ahora está bastante familiarizado con la diferencia entre lista y matriz en Python. Sin embargo, también debe saber cuándo usar Array o List en su programa.

Esta sección analiza las diversas circunstancias en las que debe elegir la estructura de datos más adecuada entre estas dos.

Tipo de elementos

Si el tipo de datos no está predeterminado, hay una colección de datos que pertenecen a varios tipos. Por ejemplo, para almacenar el registro de estudiantes que tienen entidades como nombre (cadena) , ID (entero) y marcas (flotante) , una lista es una opción preferida.

Si los datos a almacenar pertenecen al mismo tipo de datos, aquí se puede preferir una matriz o una lista . La elección dependerá entonces de otros parámetros como el tamaño de los datos, las operaciones a realizar y el uso.

Consumo de memoria

El consumo de memoria en las listas es mayor ya que se asigna espacio adicional durante la inicialización de la lista. Si la recopilación de datos es relativamente más pequeña, una lista es una opción eficiente aquí.

Fuente de la imagen: webcourses@UCF

Los arreglos son adecuados para almacenar grandes cantidades de datos, ya que el consumo de memoria de los arreglos es más eficiente que el de las listas.

Fuente de la imagen: webcourses@UCF

Operaciones admitidas

Si sus datos no requieren operaciones aritméticas, una lista puede ser una mejor opción, ya que admite mejores funciones integradas para la manipulación de datos.

Por otro lado, las matrices deben usarse cuando se deben realizar operaciones matemáticas. El módulo NumPy admite muchas operaciones matemáticas avanzadas, incluidas las operaciones trigonométricas y logarítmicas.

Módulo a importar

Se puede declarar una lista sin importar ningún módulo o biblioteca. Se puede definir como una variable habitual, ya que es una estructura de datos integrada en Python.

Sin embargo, la matriz no es uno de los contenedores predeterminados de Python. Hay dos módulos más populares: array y NumPy . Cada módulo viene con algunas funciones predefinidas para manipular y administrar los datos almacenados en la matriz.

Conclusión

Este artículo cubrió todos los temas necesarios para brindarle una comprensión profunda de la diferencia entre una matriz y una lista en Python. También discutimos los diversos casos de uso en los que una lista o una matriz son adecuadas.

Si desea comenzar su viaje en Data Science, inscríbase en Data Science de upGrad curso hoy. Consulte la amplia colección de cursos en upGrad para poner en marcha tu carrera.