1 Frage zu Speicherverbrauch

Der Speicherverbrauch von `np.append` im Vergleich zu `list.append` kann erheblich variieren, da sie unterschiedliche Datenstrukturen und Mechanismen verwenden. 1. **`list.append`**: - Bei der Verwendung von `list.append` wird ein Element zu einer bestehenden Liste hinzugefügt. Die Liste in Python ist dynamisch und kann ihre Größe automatisch anpassen. Der Speicherverbrauch ist in der Regel effizient, da die Liste nur dann vergrößert wird, wenn der aktuelle Speicherplatz nicht ausreicht. Es wird jedoch zusätzlicher Speicher für die Liste reserviert, um zukünftige Erweiterungen zu ermöglichen. 2. **`np.append`**: - `np.append` gehört zur NumPy-Bibliothek und wird verwendet, um Elemente zu einem NumPy-Array hinzuzufügen. Im Gegensatz zu Listen sind NumPy-Arrays von fester Größe. Wenn du `np.append` verwendest, wird ein neues Array erstellt, das die Elemente des ursprünglichen Arrays sowie die neuen Elemente enthält. Dies bedeutet, dass der Speicherverbrauch höher sein kann, da ein neues Array im Speicher angelegt wird, und das alte Array bleibt unverändert, bis es vom Garbage Collector entfernt wird. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass `list.append` in der Regel speichereffizienter ist, wenn es um das Hinzufügen von Elementen geht, während `np.append` aufgrund der Erstellung eines neuen Arrays mehr Speicher benötigt.