Python 파이썬, np.array 와 List 리스트 비교하기

#ChatGPT가 작성하였습니다.

np.array와 Python의 기본 리스트(list)는 데이터를 저장하고 처리하는 방식에 여러 차이점이 있습니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다:

1. 효율성:

   • np.array: Numpy 배열은 고정된 타입의 데이터를 저장할 수 있어 메모리 사용이 효율적이며, 내부적으로 C로 구현된 연산들로 인해 계산이 빠릅니다.
   • list: Python 리스트는 다양한 타입의 객체를 저장할 수 있지만, 이로 인해 메모리 사용이 덜 효율적이며 일반적인 연산에서 Numpy 배열보다 느릴 수 있습니다.

2. 데이터 타입:

   • np.array: 하나의 Numpy 배열은 동일한 데이터 타입만을 포함할 수 있습니다.
   • list: Python 리스트는 다양한 데이터 타입의 원소를 동시에 포함할 수 있습니다.

3. 연산:

   • np.array: 배열 간의 연산은 원소별로(element-wise) 수행됩니다. 예를 들어, 두 배열을 더하면 각 원소들이 서로 더해집니다.
   • list: 기본적인 연산은 리스트 확장이나 반복에 관련된 것입니다. 원소별 연산은 기본적으로 지원되지 않습니다.

4. 기능과 메서드:

   • np.array: 선형 대수, 통계, 수학 함수 등 다양한 고급 연산과 메서드를 지원합니다.
   • list: 기본적인 추가, 삭제, 슬라이싱 등의 연산만 지원합니다.

5. 크기:

   • np.array: 생성 후 크기를 변경할 수 없습니다.
   • list: 동적으로 크기를 확장하거나 축소할 수 있습니다.

6. 메모리 구조:

   • np.array: 연속적인 메모리 블록에 저장되므로 데이터 접근이 빠르며 캐시 효율성이 높습니다.
   • list: 포인터 기반의 구조로, 실제 데이터가 메모리의 여러 위치에 분산되어 있을 수 있습니다.

결론적으로, 데이터 분석, 과학 계산, 대규모 수치 연산 등에는 np.array를 사용하는 것이 좋습니다. 반면, 다양한 타입의 데이터를 저장하거나, 동적으로 데이터를 추가/삭제해야 할 때는 Python의 기본 리스트를 사용하는 것이 적합합니다.