array（数组）适合仅仅对数字且是同一类型的数字操作，当这种情况下，数组会比list更加高效，因为array内部实际上是C语言的数组，所以在新建array的时候，我们也需要向C一样提供数据的类型。例如：

array('b',(1,2,3)); # 有符号int8

array('d',(1,2,3));  # 双精度double

array还提供了保存到硬盘和从硬盘读取的方法，其速度也远快于从文本文件中读取。

from array import array
from random import random
# 新建一个array实例
floats = array('d',(random() for _ in range(10**7)))
print(floats[-1])
# 序列化这个array
fp = open('floats.bin','wb')
floats.tofile(fp)
fp.close()
# 读取保存的floats.bin文件
floats2 = array('d')
fp = open('floats.bin','rb')
floats2.fromfile(fp,10**7)
fp.close()
# 验证从文件读取的array和原始array是否相等
print(floats == floats2)
 
0.7894266229735112
 True
 
array支持所有和list相同的操作，比如insert,extend,pop等。
 
常用的array操作有
 
count
append
clear
extend
index
insert
pop # 根据index删除
remove # 根据内容(value)删除
reverse
typecode # 查看数据类型
 
同时从py3.4开始，array就不再支持如array.sort的方式，如果要给数组排序，请使用新建一个array并用sorted内置方法
 
 
a = array(a.typecode, sorted(a))
 
bisect库同样能作用于array
                    array（数组）适合仅仅对数字且是同一类型的数字操作，当这种情况下，数组会比list更加高效，因为array内部实际上是C语言的数组，所以在新建array的时候，我们也需要向C一样提供数据的类型。例如：array('b',(1,2,3)); # 有符号int8array('d',(1,2,3)); # 双精度doublearray还提供了保存到硬盘和从硬盘读取的方法，其速度也...
Python之数组模块
import array
#array.array(typecode,[initializer])——typecode：元素类型代码；initializer：初始化器，若数组为空，则省略初始化器。
arr = array.array(‘i’,[0,1,1,2,3])
print(arr)
#array.typecodes——模块属性
print(’\n输出一条 包含所有可用类型代码的字符串：’)
print(array.
一般来说，array基本是所有程序语言都有的一种基础线性结构，元素以特定的顺序存储在一段连续的内存中。
在Python中其实也有array这种数据结构，和其他语言的array一样，也是内存连续，只能存储相同类型元素的线性数据结构，而且Python的array只能存储数值和字符。
array有哪些功能
这里只讲一下内置array。需要先import array...
如果我们需要一个只包含数字的列表，那么 array.array 比 list 更高效。数组支持所有跟可变序列有关的操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法，如 .frombytes 和 .tofile。
创建数组需要一个类型码，这个类型码用来表示在底层的 C 语言应该存放怎样的数据类型。比如 b 类型码代表的是有符号的字符（s...
				
https://docs.python.org/3.5/library/array.html#module-array
当我们需要1000万个浮点数的时候，数组（array）的效率要比列表（list）要高得多，因为数组在背后存的并不是float对象，而是数字的机器翻译，也就是字节表述。这一点和c语言中的数组一样。
再比如说，如果需要频繁对序列做先出先进的操作，collection.deque(...
				
Python中数组元素的添加、插入和删除
数组添加元素：使用np.append(x,[10,11])，作用为在末尾添加[10,11]插入元素：使用np.insert(x,2,[10,11])，作用为在第2位置添加[10,11]删除元素：使用np.delete(x,[1,2,3])，作用为删除第1,2,3位置的元素
				
文章目录1. 定义2. 两者不同点3. 两者相同点4. 基本用法4.1 数组array的基本用法4.2 列表list的基本用法
1. 定义
（1）数组array: 是同类型数据的有限集合
（2）列表list: 是一系列按特定顺序排列的元素组成，可以将任何数据放入列表，且其中元素之间没有任何关系。
2. 两者不同点
（0）列表是直接可以在python中使用的；数组是python中numpy库的，所以需要import numpy后，才能使用；
（1）列表中的元素数据类型可以不一样；数据中的元素数据类型必须一样；
				
array模块是python中实现的一种高效的数组存储类型。它和list相似，但是所有的数组成员必须是同一种类型，因此在创建数组的时候，就确定了数组的类型
计算机为数组分配一段连续的内存，从而支持对数组随机访问；由于项的地址在编号上是连续的，数组某一项的地址可以通过将两个值相加得出，即将数组的基本地址和项的偏移地址相加。
数组的基本地址就是数组的第一项的机器地址。一个项的偏移地址就等于它的索引乘以...
for col in range(len(data[0])):
    for row in range(len(data)):
        ws.cell(row=row+1, column=col+1, value=data[row][col])
# 保存Excel文件
wb.save('data.xlsx')
以上代码将二维数组data按列写入Excel文件data.xlsx中。如果要将数据按行写入Excel，则只需要将内层循环和外层循环的顺序交换即可。