لیست‌ها و آرایه‌ها در پایتون چه تفاوتی دارند؟

آرایه‌ها

آرایه‌ها (Arrays) در پایتون ساختارهایی هستند که برای ذخیره مجموعه‌ای از داده‌های هم‌نوع استفاده می‌شوند. هر عنصر در آرایه توسط یک اندیس عددی (index) مشخص می‌شود که از 0 شروع می‌شود. آرایه‌ها در پایتون بسیار کارآمد هستند و به ویژه در عملیات‌های ریاضی روی داده‌ها کاربرد فراوانی دارند. آرایه‌ها به انواع مختلفی در پایتون تقسیم می‌شوند که به شرح زیر هستند:

آرایه‌های ساده (List): منعطف‌ترین نوع آرایه در پایتون هستند، می‌توانند عناصر از انواع داده‌ای مختلف را در خود ذخیره کنند، اندازه آن‌ها به صورت دینامیک تغییر می‌کند و عملیات‌های مختلفی مانند اضافه کردن، حذف و تغییر عناصر بر روی آن‌ها قابل انجام است.

my_list = [1, 2, 3, "hello", True]

بهترین راهکار برای کار با آرایه‌ها، کتابخانه NumPy است که ابزار قدرتمندی برای کار با آرایه‌ها در پایتون فراهم می‌کند. NumPy فرآیند کار با آرایه‌ها و لیست‌ها را ساده می‌کند و اجازه می‌دهد تا عملیات‌های ریاضی و علمی را به شکل ساده روی آن‌ها انجام دهید. البته، توجه داشته باشید که همه عناصر یک آرایه باید از یک نوع داده‌ای باشند. قطعه کد زیر نحوه کار با کتابخانه فوق روی آرایه‌ها را نشان می‌دهد.

import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

آرایه‌ها دارای ساختاری هستند که متشکل از مولفه‌های زیر است:

• اندیس (Index): هر عنصر در آرایه توسط یک عدد صحیح منحصر به فرد که اندیس نامیده می‌شود، مشخص می‌شود. اندیس‌ها از 0 شروع می‌شوند.
• طول آرایه: تعداد عناصر موجود در آرایه را طول آرایه می‌نامند.
• بعد (Dimension): آرایه‌ها می‌توانند یک بعدی، دو بعدی و یا چند بعدی باشند. آرایه یک بعدی یک لیست ساده است، آرایه دو بعدی یک ماتریس است و آرایه‌های چند بعدی برای نمایش داده‌های پیچیده‌تر استفاده می‌شوند.

هنگامی که صحبت از آرایه‌ها به میان می‌آید، یکسری عملیات قابل اجرا روی آرایه‌ها به شرح زیر هستند:

• دسترسی به عناصر: برای دسترسی به یک عنصر خاص از آرایه، از اندیس آن استفاده می‌شود.

my_list[2]

• تغییر عناصر: برای تغییر مقدار یک عنصر، مقدار جدید را به اندیس مربوطه اختصاص می‌دهیم.

my_list[0] = 10   

# مقدار عنصر اول را به 10 تغییر می‌دهد

• برش زدن (Slicing): برای انتخاب بخشی از آرایه، از برش زدن استفاده می‌شود.

my_array[1:4] 

# عناصر دوم تا چهارم آرایه را برمی‌گرداند

می‌توان عملیات ریاضی مختلفی مانند جمع، تفریق، ضرب و تقسیم را بر روی عناصر آرایه انجام داد. آرایه‌ها دارای توابع و متدهای مختلفی برای انجام عملیات‌های مختلف هستند.

import numpy as np

# ایجاد یک آرایه یک بعدی

numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# دسترسی به عنصر سوم

print(numbers[2])

  # خروجی: 3

# تغییر مقدار عنصر اول

numbers[0] = 10

print(numbers)

  # خروجی: [10  2  3  4  5]

# ایجاد یک آرایه دو بعدی

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# دسترسی به عنصر در سطر دوم و ستون اول

print(matrix[1, 0])

  # خروجی: 4

نکته مهمی که باید به آن توجه داشته باشید این است که آرایه‌ها یکی از پرکاربردترین ساختارهای داده‌ای هستند که عمدتا برای موارد زیر مورد استفاده قرار می‌گیرند:

• پردازش تصویر: تصاویر به صورت آرایه‌های چند بعدی از اعداد نمایش داده می‌شوند.
• علم داده: آرایه‌ها برای ذخیره و پردازش داده‌های بزرگ در علم داده استفاده می‌شوند.
• یادگیری ماشین: آرایه‌ها برای نمایش ویژگی‌های داده‌ها و وزن‌های مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.
• محاسبات علمی: آرایه‌ها برای انجام محاسبات عددی پیچیده استفاده می‌شوند.

تفاوت لیست و آرایه در پایتون

در پایتون، لیست‌ها و آرایه‌ها هر دو برای ذخیره‌سازی مجموعه‌ای از عناصر استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های مهمی بین آن‌ها وجود دارد که انتخاب مناسب‌ترین نوع داده را برای هر کاربرد مشخص می‌کند.

لیست‌ها (Lists)

نوع داده عمومی: لیست‌ها می‌توانند انواع مختلفی از داده‌ها را در خود ذخیره کنند، از جمله اعداد، رشته‌ها، بولین‌ها و حتی خود لیست‌ها (ساختارهای تودرتو).

تغییرپذیر: شما می‌توانید عناصر یک لیست را بعد از ایجاد آن تغییر دهید، اضافه کنید یا حذف کنید.

اندازه پویا: اندازه یک لیست نیازی به تعیین قبلی ندارد و به صورت خودکار با افزودن یا حذف عناصر تغییر می‌کند.

عملیات متنوع: لیست‌ها از طیف گسترده‌ای از عملیات پشتیبانی می‌کنند، از جمله مرتب‌سازی، جستجو، برش زدن و الحاق.

my_list = [1, "hello", 3.14, True]

آرایه‌ها (Arrays)

• نوع داده همگن: تمام عناصر یک آرایه باید از یک نوع داده باشند (مثلاً همه اعداد صحیح یا همه اعداد اعشاری).
• کارایی بالا برای عملیات عددی: آرایه‌ها برای انجام عملیات ریاضی روی داده‌های عددی بهینه شده‌اند و معمولاً سریع‌تر از لیست‌ها هستند.
• اندازه ثابت (در برخی موارد): در برخی پیاده‌سازی‌ها، اندازه یک آرایه پس از ایجاد آن ثابت است و تغییر آن نیازمند ایجاد یک آرایه جدید است.
• پشتیبانی از عملیات برداری: آرایه‌ها از عملیات برداری پشتیبانی می‌کنند که به شما اجازه می‌دهد عملیات ریاضی را به طور همزمان روی تمام عناصر آرایه اعمال کنید.

import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

چه زمانی از لیست و چه زمانی از آرایه استفاده کنیم؟

• لیست‌ها: زمانی که به یک ساختار داده منعطف نیاز دارید که بتواند انواع مختلفی از داده‌ها را در خود ذخیره کند و به راحتی تغییر کند، لیست‌ها گزینه مناسبی هستند.
• آرایه‌ها: زمانی که به یک ساختار داده کارآمد برای انجام عملیات ریاضی روی داده‌های عددی نیاز دارید، آرایه‌ها انتخاب بهتری هستند. به خصوص در زمینه‌های علم داده، یادگیری ماشین و محاسبات عددی، آرایه‌های NumPy بسیار پرکاربرد هستند.

لیست در پایتون چیست؟

لیست (List) در پایتون یکی از پرکاربردترین ساختارهای داده است. تصور کنید یک جعبه دارید که می‌توانید اشیاء مختلفی را درون آن قرار دهید. لیست در پایتون هم دقیقاً مانند این جعبه است، با این تفاوت که شما می‌توانید انواع مختلفی از داده‌ها را در آن ذخیره کنید. این داده‌ها می‌توانند اعداد، رشته‌ها، بولین‌ها یا حتی خود لیست‌های دیگر باشند.

ویژگی‌های کلیدی لیست‌ها در پایتون:

• تغییرپذیر: می‌توانید عناصر یک لیست را بعد از ایجاد آن تغییر دهید، اضافه کنید یا حذف کنید.
• مرتب: عناصر لیست به ترتیبی که اضافه شده‌اند نگهداری می‌شوند.
• اندازه پویا: اندازه یک لیست نیازی به تعیین قبلی ندارد و به صورت خودکار با افزودن یا حذف عناصر تغییر می‌کند.
• تکرارشونده: می‌توانید روی عناصر یک لیست به صورت تکراری عمل کنید.
• نمایه گذاری: هر عنصر در لیست با یک اندیس عددی مشخص می‌شود که از 0 شروع می‌شود.

ایجاد یک لیست

برای ایجاد یک لیست، کافی است عناصر مورد نظر خود را بین دو براکت [] قرار داده و آن‌ها را با کاما از هم جدا کنید:

my_list = [1, 2, 3, "hello", True]

دسترسی به عناصر لیست

برای دسترسی به یک عنصر خاص، اندیس آن را داخل براکت قرار می‌دهیم:

first_item = my_list[0] 

# مقدار 1 را برمی‌گرداند

تغییر عناصر لیست

برای تغییر مقدار یک عنصر، مقدار جدید را به اندیس مربوطه اختصاص می‌دهیم:

my_list[1] = "world"

برش زدن لیست

برای انتخاب بخشی از لیست، از برش زدن استفاده می‌کنیم:

sublist = my_list[1:3] 

# عناصر دوم و سوم لیست را برمی‌گرداند

عملیات روی لیست‌ها

لیست‌ها از عملیات متنوعی پشتیبانی می‌کنند، از جمله:

اضافه کردن عناصر:  append, insert

حذف عناصر: remove, pop

مرتب‌سازی: sort

جستجو: index

... و بسیاری دیگر

# لیستی از اعداد

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# لیستی از رشته‌ها

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

# لیستی از لیست‌ها (لیست‌های تودرتو)

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

چه زمانی از لیست استفاده کنیم؟

زمانی که به یک ساختار داده منعطف نیاز دارید که بتواند انواع مختلفی از داده‌ها را در خود ذخیره کند.

زمانی که به یک ساختار داده نیاز دارید که به راحتی قابل تغییر باشد.

زمانی که به یک ساختار داده نیاز دارید که بتواند عناصر را به ترتیب مشخصی نگهداری کند.

نتیجه نهایی مقایسه تفاوت لیست و آرایه در پایتون

در پایتون، لیست‌ها و آرایه‌ها هر دو برای ذخیره‌سازی مجموعه‌ای از داده‌ها استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های اساسی در ساختار، عملکرد و کاربردهای آن‌ها وجود دارد. لیست‌ها انعطاف‌پذیرتر هستند و برای ذخیره‌سازی داده‌های مختلف و عملیات‌های عمومی مناسب‌ترند. آرایه‌ها برای عملیات ریاضی روی داده‌های عددی بهینه شده‌اند و در حوزه‌های محاسبات عددی و علم داده بسیار پرکاربرد هستند.

به طور کلی، زمانی که به یک ساختار داده منعطف نیاز دارید که بتواند انواع مختلفی از داده‌ها را در خود ذخیره کند و به راحتی تغییر کند از لیست‌ها استفاده کنید. زمانی که به یک ساختار داده کارآمد برای انجام محاسبات ریاضی روی داده‌های عددی نیاز دارید، به خصوص در حجم بالا از آرایه‌ها استفاده کنید. در نهایت، انتخاب بین لیست و آرایه به نیازهای خاص برنامه شما بستگی دارد. اگر به دنبال ساختاری هستید که به شما امکان می‌دهد انواع مختلفی از داده‌ها را به صورت انعطاف‌پذیر ذخیره کنید، لیست‌ها گزینه مناسبی هستند. اما اگر به دنبال ساختاری هستید که برای انجام محاسبات عددی بهینه شده باشد، آرایه‌ها انتخاب بهتری هستند.

به طور مثال، اگر می‌خواهید لیستی از نام دوستان خود را ذخیره کنید، لیست انتخاب بهتری است. اما اگر می‌خواهید یک ماتریس از اعداد را برای انجام محاسبات ریاضی ایجاد کنید، آرایه مناسب‌تر است. کتابخانه NumPy در پایتون برای کار با آرایه‌ها بسیار قدرتمند است و امکانات متنوعی را برای انجام محاسبات عددی فراهم می‌کند.

چه کتابخانه هایی برای کار با لیست ها و آرایه ها در پایتون وجود دارند؟

پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند، کتابخانه‌های متنوعی را برای کار با داده‌ها، از جمله لیست‌ها و آرایه‌ها، ارائه می‌دهد. این کتابخانه‌ها امکانات گسترده‌ای را برای عملیات روی داده‌ها، تحلیل آن‌ها و انجام محاسبات پیچیده فراهم می‌کنند. خود زبان پایتون دارای ساختار داده‌ای لیست است که برای بسیاری از کاربردها کافی است. لیست‌ها انعطاف‌پذیر هستند و می‌توانید انواع مختلفی از داده‌ها را در آن‌ها ذخیره کنید.

• NumPy: این کتابخانه قدرتمندترین ابزار برای کار با آرایه‌های چندبعدی در پایتون است. NumPy عملیات ریاضی روی آرایه‌ها را بهینه کرده و امکاناتی مانند ایجاد آرایه‌های چندبعدی، برش زدن، عملیات برداری و ماتریسی را فراهم می‌کند. NumPy اساس بسیاری از کتابخانه‌های علمی و یادگیری ماشینی در پایتون است.
• SciPy: این کتابخانه بر پایه NumPy ساخته شده و ابزارهای پیشرفته‌ای برای محاسبات علمی و فنی ارائه می‌دهد. SciPy شامل ماژول‌هایی برای بهینه‌سازی، انتگرال‌گیری عددی، جبر خطی و پردازش سیگنال است.
• Pandas: این کتابخانه برای تحلیل داده‌ها بسیار محبوب است. Pandas ساختار داده‌ای سری زمانی و DataFrame را ارائه می‌دهد که برای کار با داده‌های ساخت‌یافته بسیار مناسب است. Pandas ابزارهای قدرتمندی برای خواندن داده‌ها از فایل‌های مختلف، تمیز کردن داده‌ها، دستکاری داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها فراهم می‌کند.
• TensorFlow و PyTorch: این کتابخانه‌ها برای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین بسیار پرکاربرد هستند و از تنسورها (نوع خاصی از آرایه‌ها) استفاده می‌کنند.
• Scikit-learn: این کتابخانه برای یادگیری ماشین و داده‌کاوی استفاده می‌شود و بر پایه NumPy و SciPy ساخته شده است.
• Sparse: برای کار با ماتریس‌های پراکنده (sparse matrices) که بیشتر عناصر آن‌ها صفر هستند، بسیار مناسب است.

انتخاب کتابخانه مناسب به نوع داده‌ها، عملیات مورد نظر و مقیاس پروژه بستگی دارد: برای کارهای ساده با لیست‌ها، مکانیزم‌های استاندارد پایتون مناسب هستند. برای عملیات ریاضی روی آرایه‌های عددی، NumPy بهترین گزینه است. برای تحلیل داده‌های ساخت‌یافته، Pandas بسیار مناسب است. برای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین TensorFlow یا PyTorch انتخاب‌های خوبی هستند.

بهترین ساختار داده ای در پایتون چیست؟

انتخاب بهترین ساختار داده در پایتون به نیازهای خاص برنامه شما بستگی دارد. هر ساختار داده‌ای مزایا و معایبی دارد و برای کاربردهای خاصی مناسب‌تر است. عوامل موثر در انتخاب ساختار داده به شرح زیر هستند::

• نوع داده‌ها: آیا داده‌های شما عددی هستند، رشته‌ای هستند یا ترکیبی از هر دو؟
• عملیات مورد نظر: آیا می‌خواهید داده‌ها را مرتب کنید، جستجو کنید، اضافه کنید، حذف کنید یا عملیات پیچیده‌تری انجام دهید؟
• کارایی: آیا سرعت اجرای برنامه برای شما مهم است؟
• فضای حافظه: آیا محدودیت فضایی دارید؟

چه زمانی از چه ساختاری استفاده کنیم؟

• لیست‌ها: برای اکثر کاربردهای عمومی، لیست‌ها یک انتخاب خوب هستند.
• تاپل‌ها: زمانی که می‌خواهید اطمینان حاصل کنید که داده‌ها تغییر نخواهند کرد.
• دیکشنری‌ها: زمانی که نیاز به دسترسی سریع به داده‌ها بر اساس یک کلید دارید.
• مجموعه‌ها: زمانی که می‌خواهید عناصر تکراری را حذف کنید یا عملیات مجموعه نظری انجام دهید.
• آرایه‌ها: زمانی که با داده‌های عددی بزرگ سروکار دارید و به کارایی بالا برای عملیات ریاضی نیاز دارید.

فرض کنید می‌خواهید نمرات دانشجویان یک کلاس را ذخیره کنید. اگر می‌خواهید به سادگی نمرات را در یک لیست ذخیره کنید، لیست انتخاب خوبی است. اما اگر می‌خواهید نمرات را با نام دانشجو مرتبط کنید، دیکشنری انتخاب بهتری است. اگر می‌خواهید عملیات ریاضی روی نمرات انجام دهید (مثلاً محاسبه میانگین)، آرایه (با استفاده از NumPy) مناسب‌تر است. در نهایت، بهترین راه برای انتخاب ساختار داده مناسب، درک عمیق از نیازهای برنامه و مزایا و معایب هر ساختار داده است. البته در این میان باید به یکسری نکات فنی به شرح زیر دقت کنید:

• پیچیدگی زمانی: برای عملیات مختلف روی ساختارهای داده، پیچیدگی زمانی آن‌ها را در نظر بگیرید.
• فضای حافظه: اندازه ساختار داده و مقدار حافظه‌ای که اشغال می‌کند را در نظر بگیرید.
• خوانایی کد: سعی کنید از ساختار داده‌ای استفاده کنید که کد شما را خواناتر و قابل درک‌تر کند.