python list、array、arange关系和区别

一、list可以声明一个队列，里面的元素可以是不同类型的元素，元素类型灵活，缺点：因为元素类型可能不一样，所以效率比较低，处理大型数据或者复杂数据时，处理比较慢：

二、array 的数组中要求每个元素的类型必须是一致，所以处理效率较高，缺点：如果是多维矩阵时，array就没那么灵活

三、numpy的array方法要求元素类型必须也要一致，比如数字类型的数组如果设置某个元素为字符，则会报错，但是每个数组里的元素可以是整数、浮点数共存，且这样的数组类型认为是浮点型数组

而且在处理多维数组运算时，numpy.arange处理效率高很多：

使用numpy的arrange生成随机数：

生成初始值为指定值的：多维数组：

np.full中，不可使用shape

使用numpy生成初始值为随机数的多维矩阵 ：

reshape：