Python Array vs. Lista: Diferenças e Casos de Uso

O Python ganhou vantagem sobre outras linguagens em Data Science nos últimos anos, e suas estruturas de dados desempenham um papel vital. Python possui um grande conjunto de estruturas de dados, dentre as quais array e list são as mais populares que discutiremos hoje.

Arrays e Lists são duas estruturas de dados proeminentes em Python que são semelhantes em muitos aspectos. Ambos podem ser usados ​​para armazenar dados e nos permitir iterar sobre eles, cortá-los e até mesmo acessar seus elementos utilizando o método de indexação. Então, qual é a diferença entre lista e matriz em Python? Bem, é isso que vamos discutir neste artigo.

Matrizes em Python

Um array é uma estrutura de dados contígua que contém elementos homogêneos, ou seja, os elementos que pertencem ao mesmo tipo de dados.

A seguir estão as principais características exibidas por arrays em Python:

• A natureza contígua da matriz permite que os dados sejam armazenados em locais de memória adjacentes. Isso facilita a execução de operações em elementos de matriz.
• Um array em Python pode ser declarado de duas maneiras:
  • Usando o módulo array

import array # importando o módulo 'array'

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

# array criado: [10, 20, 30]

Nota: Na declaração acima, é necessário especificar o código do formato. Aqui, 'i' é um código de formato que significa inteiro.

• Usando o módulo NumPy

import numpy # importando o módulo 'numpy'

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

# array criado: [10, 20, 30]

• Os elementos da matriz são ordenados . Cada elemento tem um índice inteiro associado. Por exemplo, em arr[10, 20, 30], '10', '20' e '30' são armazenados nos índices 0, 1 e 2, respectivamente, na memória.

Nota: A indexação de array em Python começa em 0.

• Um array só pode conter valores do mesmo tipo, ou seja , elementos homogêneos . Por exemplo,

arr[1, 2, 3]

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

Um array em Python geralmente é usado para armazenar uma lista de itens semelhantes. Um caso de uso real de um display pode ser armazenar os preços das ações de uma determinada ação por um intervalo de dias. O preço de fechamento da ação permanece intacto para uma ação e um dia específicos. Isso significa que armazenar esses detalhes em uma estrutura de dados imutável, como um array, faz muito mais sentido.

Na verdade, os arrays NumPy geralmente são usados ​​para armazenar dados de grandes conjuntos de dados em ciência de dados e aprendizado de máquina. Cada matriz NumPy corresponde a um recurso em um conjunto de dados.

Listas em Python

Uma lista é um dos quatro contêineres embutidos ou estruturas de dados compatíveis com Python. Uma das principais vantagens de usar listas é que uma única lista pode conter valores de vários tipos de dados.

A seguir estão as principais características exibidas por listas em Python:

• As listas são mais flexíveis em termos de armazenamento de dados. Eles podem conter dados heterogêneos , ou seja, elementos de diferentes tipos. Por exemplo,

[1, 'olá', ['x', 'y']]

• As listas também são ordenadas e os elementos armazenados em uma lista podem ser acessados ​​usando seus índices. Índices negativos podem ser usados ​​para acessar um elemento do final da lista. Por exemplo.,

minhaLista = [20, 40, 'olá', 'mundo']

# imprimindo o penúltimo elemento

print(minhaLista[-2])

Saída

• As listas podem ser facilmente alteradas após a inicialização da lista. Para modificar qualquer valor, acesse-o usando o índice do elemento.

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

carros[2] = 'BMW'

• Listas multidimensionais também podem ser implementadas em Python usando o conceito de listas aninhadas. Essas listas multidimensionais podem ser usadas como arrays multidimensionais em Python.

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

# criou um array 2-d:

# |1, 2|

# |3, 4|

Um caso de uso real de uma lista heterogênea multidimensional em Python pode ser armazenar um conjunto de detalhes do produto, como tipo de produto, categoria, preço de custo, preço de venda, etc. Cada lista em uma lista multidimensional representa um produto. Como as listas são mutáveis, fica mais fácil alterar os detalhes do produto sempre que quisermos.

Se você é um aspirante a desenvolvedor Python, cobrir as diferenças básicas entre array e list em Python é um aspecto chave. Então, sem mais delongas, vamos direto para uma descrição tabular em Python Array vs. List.

Conheça a diferença entre matriz e lista em Python

Python Array vs List : Quem é o vencedor?

PARÂMETRO	LISTA	VARIEDADE
Declaração	As listas não precisam ser declaradas, pois são incorporadas ao Python. lista = [ 10 , 20 , 30 ]	Você precisa importar um módulo de matriz ou biblioteca NumPy para declarar uma matriz. my_arr_1 = array.array( 'i' , [ 10 , 20 , 30 ])
Tipo de dados	Uma única lista pode conter valores que pertencem a diferentes tipos de dados. minhaLista = [ 40 , 'olá' , 'm' ]	Todos os elementos de uma matriz devem ser do mesmo tipo de dados. meuArr = arr.array(i, [ 1 , 0 , 9])
Tamanho	A lista do Python é redimensionável , pois, durante a inicialização da lista, o Python inicializa alguns elementos extras.	Os arrays têm um tamanho constante que não pode ser alterado.
Espaço/ Memória	Consome maior espaço e memória para a adição ou remoção de elementos.	Armazena os dados de forma mais compacta.
Armazenamento de dados	Preferido para armazenar uma pequena quantidade de dados.	Preferido para armazenar uma grande quantidade de dados
Operações matemáticas	Não pode ser usado para operações matemáticas diretamente.	Os elementos da matriz podem ser facilmente manipulados usando operações matemáticas avançadas.
Mostrar dados	Os elementos de uma lista podem ser exibidos sem loop minha_Lista = [ 1 , “Dennis” ,[ 'a' , 'b' ]] print(minha_Lista)	Um loop deve ser necessário para que os elementos de uma matriz sejam exibidos. importar matriz my_Arr = array.array( 'i' , [ 1 , 2 , 3 ]) para i em my_Arr: imprimir (eu)

Python Array vs List : Quem é o vencedor?

Se você está lendo esta seção, significa que agora está bastante familiarizado com a diferença entre lista e matriz em Python. No entanto, você também deve estar ciente de quando usar Array ou List em seu programa.

Esta seção discute as várias circunstâncias em que você deve escolher a estrutura de dados mais adequada entre essas duas.

Tipo de elementos

Se o tipo de dado não for predeterminado, há uma coleção de dados pertencentes a vários tipos. Por exemplo, para armazenar o registro de alunos com entidades como name(string) , ID(integer) e marks(float) , uma lista é a escolha preferida.

Se os dados a serem armazenados pertencem ao mesmo tipo de dados, uma matriz ou uma lista pode ser preferida aqui. A escolha dependerá então de outros parâmetros, como o tamanho dos dados, as operações a serem executadas e o uso.

Consumo de memória

O consumo de memória nas listas é maior, pois algum espaço adicional é alocado durante a inicialização da lista. Se a coleta de dados for relativamente menor, uma lista é uma escolha eficiente aqui.

Fonte da imagem: webcourses@UCF

Os arrays são adequados para armazenar grandes quantidades de dados, pois o consumo de memória dos arrays é mais eficiente do que as listas.

Fonte da imagem: webcourses@UCF

Operações suportadas

Se seus dados não exigirem nenhuma operação aritmética, uma lista pode ser uma escolha melhor, pois suporta melhores funções internas para manipulação de dados.

Por outro lado, arrays devem ser usados ​​quando operações matemáticas precisam ser executadas. O módulo NumPy suporta muitas operações matemáticas avançadas, incluindo trigonometria e operações logarítmicas.

Módulo a ser importado

Uma lista pode ser declarada sem importar nenhum módulo ou biblioteca. Ela pode ser definida como uma variável usual, pois é uma estrutura de dados embutida em Python.

No entanto, a matriz não é um dos contêineres padrão do Python. Existem dois módulos mais populares - array e NumPy . Cada módulo vem com algumas funções predefinidas para manipular e gerenciar os dados armazenados no array.

Conclusão

Este artigo abordou todos os tópicos necessários para fornecer uma compreensão perspicaz da diferença entre array e lista em Python. Também discutimos os vários casos de uso em que uma lista ou uma matriz é adequada.

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