ndarrayとリストの違いは？

Question

Numpyのndarrayと、Pythonのリストの違いって何ですか？
Numpyのndarrayでは、

<type 'numpy.ndarray'>
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]

と表示され、
Pythonのリストでは

<type 'list'>
[[1, 10, 100], [2, 20, 200]]

と表示されますが、結局何が違うのでしょうか？
配列と配列の間にコンマがあるかないかだけでしょうか？

PythonのリストではNumpyでできる行列計算などができないのでしょうか？

ちなみに、リストと配列の違いって何でしょうか...?

Answer 1

numpy.ndarrayは要素に対して型が割り当てられます。

import numpy as np

data1 = np.array([1, 2])
print(data1.dtype)

int64

対して、Pythonのリスト型では全てobjectとして扱われます。

[1, 'a', 3.2]

前述した 'data1はint64` 型なのでそのまま演算ができます。

data1 * 3

array([3, 6])

ndarray を作成時に型を指定することや、後から型を変換することもできます。

data2 = np.ndarray([1, 2], dtype=np.float64)
print(data2.dtype)

float64

data3 = data2.astype(np.float32)
print(data3.dtype)

float32

型についてはこちらを参照してください。

https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.types.html

Answer 2

詳細はドキュメントに記載されていますが。

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.html

ndarrayはリストにはない多数の機能があります

• 型をもっている(高速に動作する)
• 算術演算ができる
• 多数のメソッドがある

ちなみに、リストと配列の違いって何でしょうか...?

Pythonには配列はありません。
他の言語では配列型があるため、よくリストを配列に例えられますがその影響で混乱されているのではないでしょうか。

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。型をもっている(高速に動作する)　とはどういう意味でしょうか？ndarrayはオブジェクト型ですが、listはリスト型で、両方型を持っていると言えませんか？型をもっているかつ高速に動作すると表現されている理由をもう少し詳しく教えてもらえませんか？

[driller]

別な回答に記載しました