Trong Python, cả array và list đều là những kiểu dữ liệu được sử dụng để lưu trữ nhiều giá trị. Tuy nhiên, chúng có những điểm khác biệt cơ bản về cách sử dụng, cấu trúc và hiệu suất. Hãy cùng khám phá sự khác biệt giữa hai loại này qua các yếu tố quan trọng như kiểu dữ liệu của phần tử, cách sử dụng, hiệu suất và bộ nhớ.
array và listmy_list = [1, "hello", 3.5, True] print(my_list) # Output: [1, "hello", 3.5, True]
array hoặc numpy. Khác với list, array chỉ có thể chứa các phần tử có cùng kiểu dữ liệu. Điều này giúp array hiệu quả hơn trong một số trường hợp xử lý số học hoặc dữ liệu khoa học.import array as arr
my_array = arr.array('i', [1, 2, 3, 4])
print(my_array)
# Output: array('i', [1, 2, 3, 4])
array và listmy_list = [1, "apple", 3.14, False] print(my_list) # Output: [1, "apple", 3.14, False]
import array as arr
my_array = arr.array('i', [1, 2, 3])
# my_array[0] = "apple" # Lỗi vì "apple" không phải số nguyên
[].my_list = [1, 2, 3, 4, 5] print(my_list) # Output: [1, 2, 3, 4, 5]
array hoặc numpy. Mỗi phần tử trong array phải có cùng kiểu dữ liệu, và các phần tử này được xử lý hiệu quả hơn khi làm việc với lượng lớn dữ liệu số học.import numpy as np my_numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4]) print(my_numpy_array) # Output: [1, 2, 3, 4]
my_list = [1, "banana", True] my_list[0] = "orange" print(my_list) # Output: ["orange", "banana", True]
import array as arr
my_array = arr.array('i', [1, 2, 3])
# my_array[0] = "banana" # Sẽ gây lỗi TypeError
import numpy as np large_array = np.array([1] * 1000000) print(large_array)
Trong ví dụ trên, array từ numpy có thể xử lý một triệu phần tử số nguyên nhanh hơn so với list.
my_list = [1, 2, 3] print(my_list * 2) # Output: [1, 2, 3, 1, 2, 3]
Trong trường hợp này, phép nhân my_list * 2 không phải là phép nhân số học mà chỉ đơn giản là nhân đôi list.
numpy, bạn có thể thực hiện các phép toán trực tiếp lên các phần tử một cách nhanh chóng và hiệu quả.import numpy as np my_numpy_array = np.array([1, 2, 3]) print(my_numpy_array * 2) # Output: [2, 4, 6]
Kết quả trên cho thấy array xử lý phép toán số học đúng cách, nhân từng phần tử trong array với 2.
list và Khi Nào Nên Sử Dụng array?numpy cũng hỗ trợ nhiều phép toán phức tạp liên quan đến ma trận, đại số tuyến tính và thống kê.Trong Python, việc chọn sử dụng list hay array phụ thuộc vào mục tiêu và yêu cầu cụ thể của bạn. Nếu bạn cần một cấu trúc dữ liệu linh hoạt với nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, list là lựa chọn tốt. Tuy nhiên, nếu bạn cần xử lý số lượng lớn các giá trị số và yêu cầu hiệu suất cao, array (đặc biệt là từ thư viện numpy) sẽ mang lại hiệu quả tốt hơn.
