python3在科学计算中的三种常用数据结构

在科学研究中，数据运算是必不可少的，下面介绍python语言在科学计算中常用的数据结构和运算函数。

主要数据结构：

（1）列表，用中括号表示，元素之间逗号分隔，每个元素可以是数字，字符，也可以是列表，甚至它们的混合。列表赋值时内存地址不会发生改变，因此会出现多个列表名共用同一个内存单元的情况，一旦内存单元的值改变，各列表的值全部相应变化。

（2）元组，用小括号表示，一旦生成，元素的值无法改变。该数据类型可以很好的避免列表中元素被其他列表肆意改动的问题。

（3）矩阵，时numpy包中定义的一种矩阵运算最为方便的一种数据类型，对矩阵的加减乘除运算非常简便，是运算速度最快的一种数据类型。

三种数据结构的区别是：

 

 数据的创建

列表的创建形式：（1）赋值，用中括号，（2）用中括号内的循环语句，（3）从文件中读入，（4）用一些内置函数例如range等。

矩阵的创建形式：（1）将列表转化为矩阵，（2）用numpy函数如zeros/ones/linspace等，（3）从文件中读入。

 

数据的运算

拼合运算：（1）用list.append（），适用于列表；（2）用list1+list2，适用于列表；（3）用np.append()，适用于矩阵。

加减运算：（1）array1[]+array2[]，适用于矩阵

数乘运算：（1）用array1*array2，适用于矩阵

矩阵乘法：（1）用np.dot(array1,array2)，适用于矩阵

 

 矩阵性质查看

查看矩阵：np矩阵.shape可以查看矩阵的行列信息。np矩阵.dtype可以查看其中每个元素的数据类型（整型，浮点型，字符型）

查看列表：len(list)可以查看列表中有几个元素，type(var)可以查看var变量的类型是列表/矩阵等。