# This creates a list of 5000 zeros
a = [0] * 5000  

您可以像使用数组一样，使用[n]符号读取和写入此列表中的任何元素。

它似乎具有与数组相同的随机访问性能。我不能说它如何分配内存，因为它还支持不同类型的混合，包括字符串和对象，如果你需要的话。

计算时，使用numpy数组:

import numpy as np

a = np.ones((3,2))        # a 2D array with 3 rows, 2 columns, filled with ones
b = np.array([1,2,3])     # a 1D array initialised using a list [1,2,3]
c = np.linspace(2,3,100)  # an array with 100 points beteen (and including) 2 and 3

print(a*1.5)  # all elements of a times 1.5
print(a.T+b)  # b added to the transpose of a

这些numpy数组可以从磁盘保存和加载(甚至压缩)，具有大量元素的复杂计算像c一样快。

多用于科学环境。更多信息请看这里。

这样如何……

>>> a = range(12)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> a[7]
6

variable = []

现在变量指向一个空列表*。

当然，这是赋值，不是声明。因为Python是动态类型的，所以在Python中没有办法说“这个变量永远不应该指列表以外的任何东西”。

*默认的内置Python类型称为列表，而不是数组。它是一个任意长度的有序容器，可以容纳异构的对象集合(它们的类型无关紧要，可以自由混合)。这不应该与array模块混淆，后者提供了一种更接近C数组类型的类型;内容必须是同质的(都是同一类型)，但是长度仍然是动态的。

是这样的:

my_array = [1, 'rebecca', 'allard', 15]

在Python中，这是一个非常复杂的主题。

实际回答

数组由类列表表示(请参阅参考，不要将它们与生成器混合)。

看看用法示例:

# empty array
arr = [] 

# init with values (can contain mixed types)
arr = [1, "eels"]

# get item by index (can be negative to access end of array)
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
arr[0]  # 1
arr[-1] # 6

# get length
length = len(arr)

# supports append and insert
arr.append(8)
arr.insert(6, 7)

理论的答案

实际上，Python的列表是一个实际数组的包装器，其中包含对项的引用。此外，创建底层数组时还使用了一些额外的空间。

这样做的后果是:

随机访问非常便宜(arr[6653]与arr[0]相同) 附加操作是“免费的”，而一些额外的空间 插入操作是昂贵的

看看这个令人敬畏的操作复杂度表。

另外，请看看这张图，在这里我试图展示数组，引用数组和链表之间最重要的区别: