Массив питон: Списки / массивы — python-v-js

Соответственно, функцию remove () можно использовать с любым массивом в Python. Чтобы использовать его, мы можем просто передать значение элемента, который хотим удалить.Представим, что у нас есть следующий массив:

  массив = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
  

Чтобы удалить, скажем, элемент 40 , мы просто напишем:

  массив. Удалить (40)
  

Результат — тот же массив без значения 40 :

  [10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
  

Использование

Функция pop () принимает индекс элемента, который мы хотим удалить.Если бы у нас был тот же массив, что и раньше (со значениями от 10 до 100), мы могли бы написать что-то вроде следующего:

  индекс = 3
array.pop (индекс)
  

Если бы мы напечатали результат метода pop, это было бы значение 40 :

  [10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
  

Аналогично тому, как pop () работает в структуре данных стека, здесь pop () также возвращает только что удаленное значение.

Единственная разница в том, что с массивами мы можем удалить произвольный элемент.Со стеками можно удалить только верхний элемент (то есть последний добавленный).

Использование

del — ключевое слово python, используемое для удаления объектов. Его точное поведение меняется в зависимости от контекста, поэтому мы также можем использовать его для удаления элементов массива. Еще раз возьмем тот же массив и индекс, что и раньше:

  массив = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
index = 3
  

Чтобы удалить элемент с индексом 3 , мы просто набираем следующее:

  del array [индекс]
  

Если бы мы теперь распечатали содержимое нашего массива, мы бы получили следующий результат:

  [10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
  

Использование

NumPy технически также являются массивами, и, поскольку они широко используются (особенно в машинном обучении), давайте покажем один из способов удаления элемента из массива numpy .Перед использованием numpy необходимо импортировать его с

  импортировать numpy как np
  

Чтобы создать массив numpy , мы можем обернуть наш текущий массив, используя np.array () как таковой:

  a = np.array (массив)
  

В качестве альтернативы мы могли бы также объявить новый массив внутри самого вызова метода:

  a = np.array ([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])
  

Теперь, чтобы удалить элемент с индексом 3 , мы используем следующий код:

  индекс = 3
а = нп.удалить (а, индекс)
  

delete () — статический метод, объявленный в модуле numpy . Он принимает массив и индекс удаляемого элемента.

Метод возвращает новый массив без удаленного элемента:

  [10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
  

Заключение

Есть разные способы удалить элемент массива в Python. Иногда нам может понадобиться удалить элемент по индексу, а иногда по значению.Иногда мы используем массив Python по умолчанию, а иногда массив numpy .

Во всех этих случаях хорошо иметь несколько вариантов, которые помогут нам решить, какой из методов использовать.

Работа с массивами Python — документация Cython 3.0a6

Python имеет встроенный модуль массива, поддерживающий динамические одномерные массивы примитивные типы. Можно получить доступ к базовому массиву C Python массив из Cython. В то же время это обычные объекты Python. которые можно хранить в списках и сериализовать между процессами при использовании многопроцессорность .

По сравнению с ручным подходом с malloc () и free () , это обеспечивает безопасное и автоматическое управление памятью Python, и по сравнению с Numpy array нет необходимости устанавливать зависимость, так как массив модуль встроен как в Python, так и в Cython.

Безопасное использование с просмотром памяти

 из массива cpython cimport
импортный массив
cdef array.array a = array.array ('i', [1, 2, 3])
cdef int [:] ca = a

печать (около [0])
 

NB: импорт переносит обычный объект массива Python в пространство имен в то время как cimport добавляет функции, доступные из Cython.

Массив Python состоит из сигнатуры типа и последовательности начальные значения. Возможные сигнатуры типов см. В Python документация для модуля массива.

Обратите внимание, что когда массив Python назначается переменной с типом вид памяти, будут небольшие накладные расходы на создание памяти Посмотреть. Однако с этого момента переменная может быть передана другому функции без накладных расходов, если он набран:

 из массива cpython cimport
импортный массив

cdef массив.массив a = array.array ('i', [1, 2, 3])
cdef int [:] ca = a

cdef int накладные расходы (объект a):
    cdef int [:] ca = a
    return ca [0]

cdef int no_overhead (int [:] ca):
    return ca [0]

print (overhead (a)) # будет построено новое представление памяти, накладные расходы
print (no_overhead (ca)) # ca уже является представлением памяти, поэтому никаких накладных расходов
 

Нулевые накладные расходы, небезопасный доступ к необработанному указателю C

Чтобы избежать накладных расходов и иметь возможность передавать указатель C другим функций, можно получить доступ к нижележащему непрерывному массиву как указатель.Здесь нет проверки типа или границ, поэтому будьте осторожны при использовании правильный тип и подпись.

 из массива cpython cimport
импортный массив

cdef array.array a = array.array ('i', [1, 2, 3])

# доступ к базовому указателю:
печать (a.data.as_ints [0])

из libc.string cimport memset

memset (a.data.as_voidptr, 0, len (a) * sizeof (int))
 

Обратите внимание, что любая операция изменения длины объекта массива может сделать недействительным указатель.

Клонирование, расширение массивов

Чтобы избежать использования конструктора массива из модуля Python, можно создать новый массив того же типа, что и шаблон, и предварительно выделить заданное количество элементов.Массив инициализируется как ноль по запросу.

 из массива cpython cimport
импортный массив

cdef array.array int_array_template = array.array ('i', [])
cdef array.array newarray

# создаем массив из 3 элементов того же типа, что и шаблон
newarray = array.clone (int_array_template, 3, ноль = Ложь)
 

Массив также можно расширять и изменять его размер; это позволяет избежать повторной памяти перераспределение, которое произойдет, если элементы будут добавлены или удалены по одному.

 из массива cpython cimport
импортный массив

cdef массив.массив a = array.array ('i', [1, 2, 3])
cdef array.array b = array.array ('i', [4, 5, 6])

# расширите a на b, измените размер по мере необходимости
array.extend (a, b)
# изменить размер, оставив только три исходных элемента
array.resize (a, len (a) - len (b))
 

Ссылка на API

Поля данных

 data.as_voidptr
data.as_chars
data.as_schars
data.as_uchars
data.as_shorts
data.as_ushorts
data.as_ints
data.as_uints
data.as_longs
data.as_ulongs
data.as_longlongs # требует Python> = 3
data.as_ulonglongs # требуется Python> = 3
данные.as_floats
data.as_doubles
data.as_pyunicodes
 

Прямой доступ к нижележащему непрерывному массиву C с заданным типом; например, myarray.data.as_ints .

Функции

Следующие функции доступны Cython из модуля массива:

 int resize (array self, Py_ssize_t n) кроме -1
 

Быстрое изменение размера / перераспределение. Не подходит для повторяющихся небольших приращений; изменяет размер базовый массив точно на запрошенную сумму.

 int resize_smart (сам массив, Py_ssize_t n) кроме -1
 

Эффективен для небольших приращений; использует модель роста, которая обеспечивает амортизированные линейные по времени добавления.

 cdef inline array clone (шаблон массива, длина Py_ssize_t, нулевой интервал)
 

Быстрое создание нового массива по шаблону массива. Тип будет таким же, как шаблон . Если ноль равен Истинно , новый массив будет инициализирован нулями.

 cdef inline array copy (сам массив)
 

Сделайте копию массива.

 cdef inline int extend_buffer (массив self, char * stuff, Py_ssize_t n) кроме -1
 

Эффективное добавление новых данных того же типа (например,грамм. того же типа массива) n : количество элементов (не количество байтов!)

 cdef inline int extend (собственный массив, другой массив), кроме -1
 

Расширить массив данными из другого массива; типы должны совпадать.

 cdef inline void zero (сам массив)
 

Обнулить все элементы массива.

Руководство по массивам в Python

В этом руководстве мы исследуем, как создать массив на языке программирования Python с помощью модуля массива.

Python не поддерживает традиционный массив, как вы могли бы видеть на языке программирования, таком как « C », без импорта конкретного пакета.

По умолчанию для поддержки массива в Python вы можете использовать списки или коллекции Python.

Единственное реальное различие между списком и массивом в Python состоит в том, что список не имеет ограничений на тип данных.

Со списком вы можете без проблем использовать разные типы данных.В то время как с массивом, подобным « C », тип данных ограничен и может использоваться только с одним типом данных.

Обычно вам лучше использовать список Python, а не массив Python, поскольку списки обрабатываются быстрее и являются немного более универсальными. Однако они могут быть полезны, если вам когда-нибудь понадобится интерфейс со строгим типом кода C.

Несмотря на то, что Python может не иметь встроенной поддержки массивов, мы можем реализовать их с помощью модуля Python array .

Из этого туториала Вы узнаете, как использовать модуль массива в Python для ограниченной реализации массивов.

Учебный указатель по массивам Python

Если вы хотите перейти к определенному разделу в этом руководстве по массивам Python, воспользуйтесь указанным ниже указателем.

Сравнение списков и массивов в Python

Чтобы показать вам разницу между использованием списков и модулем массива, мы собираемся показать вам два разных фрагмента кода.

Второй фрагмент кода намеренно выдаст ошибку, чтобы продемонстрировать разницу между реализациями.

Пример списка Python

Этот первый фрагмент кода показывает вам, как выглядит список Python.

  a = ["raspberry", 3.14, 4]  

Как видно из этого фрагмента кода, мы можем без проблем использовать любой тип данных в списке.

Пример массива Python

Этот второй фрагмент покажет вам, что произойдет, если вы попытаетесь сделать то же самое с модулем массива.

  импорт массива как arr
a = arr.array ('d', "raspberry", 3.14, 4)  

Если вы попытаетесь запустить приведенный выше код, вы столкнетесь с ошибкой.

Причина этого в том, что два значения представляют собой тип данных, отличный от ожидаемого типа данных « double ».

В следующих нескольких разделах мы покажем вам, как использовать этот модуль массива в Python.

Создание массивов в Python

1. Чтобы начать создание массива, вам необходимо импортировать модуль array .

  import array as arr  

На протяжении всего руководства мы будем импортировать модуль Python array , используя как ключевое слово .

Мы делаем это так, что нам нужно использовать только arr для доступа к модулю.

2. После импортирования модуля массива давайте приступим к его использованию.

Чтобы создать массив, вам нужно решить, каким типом данных вы хотите, чтобы он был ограничен.

Используя приведенную ниже таблицу, вы можете увидеть код типа для каждого из возможных типов данных.

Список поддерживаемых кодов типов для массивов Python

3. Мы можем создать массив, используя функцию array modules .array () .

  переменная = arr.array (TYPE_CODE, [ARRAY])  

Первый аргумент определяет тип данных, который вы хотите использовать в своем массиве. Для списка возможных кодов типов используйте нашу таблицу выше.

Второй аргумент определяет сам массив. Массив определяется квадратными скобками ( [] ), каждый элемент разделяется запятой (, ).

Ниже у нас есть пример создания массива в Python и присвоения его переменной Python с именем a .

Пример создания массива

1. В этом примере мы предполагаем, что вам нужен массив, который принимает только целые числа.

Используя нашу таблицу ранее, мы видим, что нам нужно использовать код типа 'i' .

В нашем целочисленном ограниченном массиве мы собираемся сохранить шесть значений (1, 2, 4, 8, 16 и 32), каждое значение умножается на два для вычисления следующего числа.

  a = arr.array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32])  

2. Давайте теперь соберем это вместе, чтобы вы могли увидеть, как выглядит простой скрипт массива Python.

Этот сценарий импортирует модуль массива , затем создает массив, хранящийся в переменной a , и распечатывает его значение.

  импорт массива как arr

a = arr.array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32])
print (a)  

Если вы запустите этот небольшой фрагмент, вы получите следующий результат.

  array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32])  

Вы можете видеть, что тип данных — это массив, первый аргумент определяет тип данных, хранящихся в нем, а второй Аргумент показывает нам сам массив.

Доступ к элементам массива в Python

Доступ к элементам массива — это простой процесс, который требует только, чтобы вы знали индекс элемента, который вы ищете в своем массиве Python.

Для доступа к элементам в массиве необходимо использовать оператор индекса . Оператор индекса обозначается квадратными скобками , [] рядом с именем массива.

  arrayName [ПОЛОЖЕНИЕ ИНДЕКСА]  

В случае с массивом вы должны представить каждое отдельное значение как находящееся в индивидуально пронумерованной ячейке, причем первая ячейка всегда имеет индекс 0.

Это число мы называем индексом массива .

Python также имеет то, что можно назвать « позиции обратного индекса ». Используя это, вы можете читать массив в обратном порядке.

Например, если вы используете индекс -1 , вы будете взаимодействовать с последним элементом в массиве.

Зная это, вы можете легко получить доступ к каждому элементу массива, используя его индексный номер .

Например, если мы хотим получить доступ к номеру 16 в нашем массиве, все, что нам нужно сделать, это использовать нашу переменную с именем a с квадратными скобками ( [] ) и позицию индекса элемента.

Пример доступа к элементам в массиве Python

Как и большинство примеров в этом руководстве, мы собираемся начать с этого базового образца массива.

  импорт массива как arr

a = arr.array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32])  

Итак, в этом примере мы собираемся использовать позицию индекса 4 для доступа к номеру 16 поскольку это 4-й элемент в массиве.

  print (a [4])  

Главное, что вы должны помнить при доступе к элементам в массиве, это то, что индекс всегда начинается с 0 , а не с 1 .

Нарезка массивов в Python

Используя Python, можно выбрать диапазон элементов из массива с помощью оператора фрагмента (: ).

  [START POSITION]: [END POSITION]  

Следует отметить, что конечная позиция индекса никогда не включается как часть результата среза.

Например, если вы используете [1: 5] , вы фактически говорите от 1 до 5, где данные в позиции индекса 5 не включаются в результат.

  импортировать массив как arr

a = arr.array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32])  

Ниже мы рассмотрим три различных способа использования оператора среза.

Базовое использование оператора среза

Наиболее простое использование оператора среза — использовать его отдельно в квадратных скобках.

  print (a [:]) # От начала до конца  

Когда используется сам по себе, оператор среза просто выводит весь массив, поскольку у него нет начальной или конечной точки.

  array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32])  

Разрезание массива от начала до конца индекса

Вы также можете использовать оператор разреза для разрезания с начала массива до конечной позиции индекса.

 : [КОНЕЦ ПОЗИЦИИ]  

Для этого все, что вам нужно знать, — это позиция индекса, в которую вы хотите читать, и добавить ее в правую часть оператора среза (: ).

Пример кода

Например, если мы хотим получить только первые три элемента массива, мы можем использовать следующее.

  print (a [: 3]) # Начало индексации позиции 3  

Запустив это в Python, вы увидите, что отображаются только первые три элемента (позиции 0, 1 и 2).

  array ('i', [1, 2, 4])  

В этом результате вы можете видеть, что значение в нашей конечной позиции индекса (индекс 3) не включено в этот вывод.

Нарезка массива от начального индекса до конца

Вы также можете нарезать массив от начальной позиции индекса до конца.

  [НАЧАЛО ПОЛОЖЕНИЯ]:  

Нарезка от одной позиции до конца выполняется просто, если указать начальный индекс в левой части оператора среза (: ).

Пример кода

Например, если мы хотим захватить все элементы после 3-го элемента, мы бы использовали оператор среза с 3 слева ( [3:] ).

  print (a [3:])  

Из этого фрагмента кода Python вы должны получить следующий результат.

  array ('i', [8, 16, 32])  

Как видите, у нас есть каждый элемент в нашем массиве, за исключением первых трех элементов (индекс массива от 0 до 2).

Нарезка середины массива

Нарезка середины массива в Python также довольно проста.

  [START POSITION]: [END POSITION]  

Чтобы разрезать определенный диапазон в массиве, все, что вам нужно сделать, это указать как позицию начального индекса , так и позицию конечного индекса при использовании среза ( : ) оператор.

Пример кода

Использовать это относительно просто. Допустим, мы хотели получить два средних элемента нашего массива.

Наш начальный индекс для этого примера будет 2 , а наш конечный индекс будет 4 . Эти два индекса дадут нам средних двух элемента нашего массива.

  print (a [2: 4))  

А теперь запустите этот небольшой фрагмент.

Из этого фрагмента вы должны увидеть, что возвращаются два средних элемента нашего образца массива (4 и 8).

  array ('i', [4, 8])  

Изменение элементов массива в Python

Поскольку массивы являются изменяемыми объектами, мы можем изменять отдельные элементы

В Python даже можно изменить несколько элементы массива сразу с помощью оператора среза.

Для примеров в этом разделе мы собираемся начать каждый из них со следующего фрагмента кода.

  импорт массива как arr

a = arr.array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32])  

Изменение элементов отдельного массива

Первое, что мы узнаем об изменении массивов, — это как изменить отдельный элемент.

Изменить отдельный элемент так же просто, как узнать его позицию в массиве и значение, которое вы хотите ему присвоить.

  arrayName [ARRAY INDEX] = NEW VALUE  

Как видите, изменение отдельного элемента — очень простой процесс, и он зависит от того, знаете ли вы позицию индекса элемента, который вы хотите изменить.

Пример изменения отдельных элементов в массиве

Чтобы применить это на практике, мы собираемся использовать наш примерный массив и изменить второй элемент (позиция индекса 1) на номер 20 .

  a [1] = 20  

Как видно из приведенного выше фрагмента, все, что нам нужно было сделать, чтобы изменить второй элемент, — это использовать его позицию индекса, символ равенства ( = ), а затем, наконец, значение, которое мы хотим ему присвоить.

Мы можем проверить, изменилось ли значение, используя следующий код для печати значения нашего массива.

  print (a)  

После этого вы должны увидеть массив с единственным измененным нами элементом.

  array ('i', [1, 20, 4, 8, 16, 32])  

Изменение нескольких элементов массива

В Python также можно изменить несколько элементов в массиве одновременно.

Для этого вам нужно будет использовать оператор среза и назначить срезанным значениям новый массив, чтобы заменить их.

  arrayName [STARTPOS: ENDPOS] = arr.array ('TYPE_CODE', [NEW ARRAY])  

Используемый массив должен содержать такое же количество элементов и быть того же типа, что и элементы, которые вы хотите заменять.

Пример изменения нескольких элементов в массиве

Чтобы дать вам пример того, как это сделать, мы собираемся заменить первые три элемента нашего образца массива числами 3 , 1 и 4 .

Чтобы выбрать первые три элемента, мы будем использовать оператор среза с конечным индексом 3, например [: 3]

Затем нам нужно назначить этому фрагменту новый массив, который мы можем легко создать. используя шаги, которые мы узнали ранее в этом руководстве по массивам Python.

  a [: 3] = arr.array ('i', [3, 1, 4])  

Этот небольшой фрагмент заменит первые три элемента нашими новыми данными.

Вы можете убедиться, что это сработало, распечатав значение нашего образца массива с помощью следующего кода Python.

  print (a)  

Отсюда вы должны увидеть массив с нашими недавно замененными элементами.

  a [: 3] = arr.array ('i', [3, 1, 4])  

Добавление элементов в массив в Python

Чтобы иметь возможность добавлять элементы в массив в Python, мы необходимо использовать две разные функции.

Первая из этих функций называется .append (НОВЫЙ ЭЛЕМЕНТ) . Эта функция может использоваться для добавления одного нового элемента в конец массива.

Вторая из этих функций называется .extend ([НОВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ]) . Вы можете использовать эту функцию, когда хотите добавить несколько новых элементов в конец массива.

Как и все разделы этого руководства, мы собираемся начать все следующие разделы, используя наш надежный образец кода.

  импорт массива как arr

a = arr.array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32])  

Добавление элемента с помощью функции append ()

Добавление элемента с помощью функции append () — это довольно простой процесс.

  .append (ЭЛЕМЕНТ ДЛЯ ВСТАВКИ)  

Вы вызываете функцию append () для любого из уже созданных массивов. Функция принимает единственный аргумент, который является элементом, который вы хотите добавить.

Пример использования функции append ()

Использование функции append () относительно просто. Все, что вам нужно, это уже существующий массив, которым в нашем случае является наша переменная a .

К этой переменной мы добавим число 64 , что мы можем сделать благодаря функции добавления.

  a.append (64)  

Вы можете видеть, что новое значение было добавлено с помощью функции print () для нашей переменной a .

  print (a)  

Теперь вы должны увидеть, как выглядит массив с добавленным дополнительным элементом.

  array ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64])  

Добавление элементов с помощью функции extend ()

Если вы хотите добавить несколько элементов одновременно, вы в конечном итоге придется использовать функцию extend () .

  arrayName.extend ([СПИСОК ЭЛЕМЕНТОВ])  

Как и функция .append () , эта функция также является частью объекта массива. Это означает, что вы будете использовать это с уже созданным массивом.

Пример использования функции extend ()

Мы можем довольно легко использовать функцию extend () . Все, что нам нужно сделать, это предоставить ему список новых элементов для добавления.

В этом примере мы продолжим наш образец массивов и добавим следующие четыре числа: 64 , 128 , 256 и 1024 .

  a.extend ([64,128,256,1024])  

Как видите, расширить массив так же просто, как использовать правильную функцию и передать список всех значений, которые вы хотите добавить.

Просто убедитесь, что эти значения относятся к тому же типу данных, что и оригиналы.

Теперь мы можем проверить, как выглядит наш массив a , используя функцию print () .

  print (a)  

Теперь вы должны увидеть расширенную версию массива.

  array ('i', [1, 2, 4, 16, 24, 48, 64, 128, 256, 1024])  

Объединение двух массивов в Python

В Python также возможно объединение два массива вместе.

Чтобы соединить два массива вместе, все, что вам нужно сделать, это использовать оператор сложения + .

  array1 + array2  

Чтобы продемонстрировать, как объединить два массива в Python, вы можете проверить наш пример ниже.

Пример объединения двух массивов

В этом примере мы собираемся использовать наш обычный образец массива с именем a вместе с противоположным ему массивом, который мы назовем b .

  импорт массива как arr

a = arr.array ('i', [1, 2, 4, 4, 16, 32])
b = arr.array ('i', [32, 16, 8, 4, 2, 1])  

Мы объединим эти два массива вместе и сохраним их в переменной с именем c .

Чтобы мы могли проверить результат комбинации наших двух массивов, мы напечатаем значение нашей новой переменной.

  с = а + б
print (c)  

Как видно из результата, объединить два массива невероятно просто.

  массив ('i', [1, 2, 4, 8, 16, 32, 32, 16, 8, 4, 2, 1])  

Удаление элементов из массива

В этом разделе мы покажет вам, как удалять элементы из массива.

Чтобы удалить элементы из массива в Python, мы можем использовать две разные функции.

Первая из этих функций — .remove () . Эта функция используется для удаления первого вхождения элемента с указанным значением.

  arrayName.remove (ITEMTOREMOVE)  

Вторая функция — .pop () . Эта функция вернет значение индекса, который она удаляет.

  value = arrayName.pop (INDEXTOREMOVE)  

Для следующих примеров мы начнем со следующего кода.

  импорт массива как arr

a = arr.array ('i', [4, 2, 4, 8, 16, 32])  

Этот фрагмент дает нам достаточно кода, чтобы продемонстрировать, как эти две функции работают в Python.

The.remove () Функция массива

Использовать функцию .remove () довольно просто.

Все, что вам нужно знать, это значение, которое вы хотите удалить из своего массива.

  имя_массива.remove (ELEMENTDATATOREMOVE)  

Эта функция автоматически выполнит поиск значения в массиве и удалит первое вхождение.

Пример использования функции массива .remove ()

Чтобы продемонстрировать это поведение, мы собираемся использовать .remove () в нашем массиве, чтобы удалить номер 4 и распечатать измененный массив.

  а. Удалить (4)
print (a)  

В результате вы должны увидеть, что первые 4 значения в массиве были удалены, но вторые 4 все еще существуют.

  array ('i', [2, 4, 8, 16, 32])  

Если вы хотите удалить все вхождения определенного значения из вашего массива, вам нужно будет либо запустить эту команду, пока она не сможет больше не может быть найден или используйте функцию типа filter () .

Массив .pop () Функция

Функция .pop () имеет несколько удобных вариантов поведения. Всякий раз, когда вы удаляете определенный индекс, его значение возвращается функцией.

  значение = имя_массива.pop (ELEMENTINDEX)  

Аргумент для этой функции является необязательным. Если вы не укажете индекс, будет использоваться -1 .

Использование -1 будет означать, что функция pop удалит последний элемент в массиве.

Путь .Функция pop () возвращает значение элемента, который она удаляет, может быть полезна, если вы хотите обработать данные, хранящиеся в ней.

Пример использования функции массива .pop ()

Используя наш образец массива, мы покажем вам, как функция работает с аргументом и без него.

Начнем с использования функции .pop () для удаления второго элемента в нашем массиве.

Мы будем использовать функцию print () для наблюдения за значениями, возвращаемыми .pop ()

  печать (a.pop (1))
print (a)  

Глядя на результат этого, мы можем заметить две вещи.

Во-первых, возвращается значение нашего второго элемента. Во-вторых, в нашем массиве теперь отсутствует элемент, который был «извлечен».

  2
array ('i', [4, 4, 8, 16, 32])  

Теперь, если мы снова использовали функцию .pop () , но на этот раз без аргумента, вы можете увидеть, что она удаляет последний элемент в массиве.

  печать (a.pop ())
print (a)  

Теперь снова давайте проверим результат этих двух функций.

  32
array ('i', [4, 4, 8, 16])  

Как видите, последний элемент в нашем массиве Python был удален, и было возвращено его значение 32 .

Надеюсь, что к этому моменту вы поймете, как использовать массивы в Python.

Если вы столкнулись с какими-либо проблемами или хотите оставить отзыв, оставьте комментарий ниже.

Массивы и списки Numpy — Введение в высокопроизводительные вычисления в Python

Обзор

Обучение: 15 мин.
Упражнения: 15 мин.

В конце прошлого урока мы заметили, что sys.argv дал нам новые данные структура: список. Список — это набор объектов, заключенный в квадратные скобки ( [] ).

  пример = [1, 2, 4, 5]
пример
  

Обратите внимание, что список может содержать элементы любого типа, даже другие списки!

  example = [1, True, None, ["word", 123], "test"]
пример
  

  [1, True, None, ['word', 123], 'test']
  

Мы можем получать разные части списка через индексацию. Мы добавляем квадратные скобки после рассматриваемого списка вместе с индексом желаемых нами ценностей.Обратите внимание, что в Python все индексы начинаются с 0 — первый элемент фактически 0-й элемент (он отличается от таких языков, как R или MATLAB). Лучший способ думать об индексах массива — это то, что они представляют собой количество смещения от первой позиции — первый элемент не требует смещение, чтобы добраться до.

Несколько примеров этого в действии:

  # первый элемент
пример [0]
# второй элемент
пример [1]
# получить список внутри списка
пример [3]
  

Обратите внимание, что мы можем индексировать диапазон, используя оператор двоеточия (: ).Двоеточие само по себе означает получение всего.

  [1, True, None, ['word', 123], 'test']
  

Двоеточие в правой части индекса означает все, что находится после указанного индекс.

  [Нет, ['слово', 123], 'тест']
  

Двоеточие в левой части индекса означает все, что было раньше, но не в том числе, индекс.

И если мы используем отрицательный индекс, это означает получение элементов с конца, идёт в обратном направлении.

  # последний элемент
пример [-1]
# все, кроме двух последних элементов
пример [: - 2]
  

Обратите внимание, что мы можем использовать индекс несколько раз для извлечения информации из вложенные объекты.

Если мы индексируем вне допустимого диапазона, это ошибка:

  ------------------------------------------------ ---------------------------
IndexError Traceback (последний вызов последним)
 в  ()
----> 1 пример [5]

IndexError: список индекса вне допустимого диапазона
  

Мы также можем сложить два списка вместе, чтобы создать больший список.

Списки как объекты

Как и другие объекты в Python, списки обладают уникальным поведением, которое может улавливать много людей врасплох.Что происходит, когда мы запускаем следующий код?

  list1 = [1, 2, 3, 4]
список2 = список1
list2 + = [5, 6, 7]
print ('Список 2:', список2)
print ('Список 1:', список1)
  

  Список 2: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
Список 1: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
  

Изменение list2 также фактически изменило list1 . В Python списки — это объекты. Объекты не копируются, когда мы присваиваем им новое значение (как в R). Это важная оптимизация, так как мы случайно не заполним все наши памяти компьютера, переименовав переменную пару раз.Когда мы запустили list2 = list1 , он просто создал новое имя для list1 . list1 по-прежнему указывает на тот же базовый объект.

Мы можем проверить это с помощью функции id () . id () печатает уникальный идентификатор объекта. Два объекта не будут иметь одинаковый идентификатор, если они не являются одним и тем же объектом.

  140319556870408
140319556870408
  

Чтобы создать list2 как уникальную копию list1 .Мы должны использовать метод .copy () .

  list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = list1.copy ()
list2 + = [5, 6, 7]
print ('Список 2:', список2)
print ('Список 1:', список1)
идентификатор (список2)
идентификатор (список1)
  

  Список 2: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
Список 1: [1, 2, 3, 4]
140319554648072
140319554461896
  

.copy () — это метод. Методы — это специальные функции, связанные с объектом и определяющие, что он может делать. Они всегда следуют синтаксису объекта .метод (arg1, arg2) и предварительно определил количество аргументов в основном со значениями по умолчанию. Мы также можем указать подмножество аргументы, например объект.метод (arg1, arg4 = some_value) .

Другие часто используемые методы списков включают .append () :

  # это добавляет одноэлементный список
list1.append ([88])
  

И .extend () (объединяет два списка вместо добавления второго списка как элемент):

  список1.расширить ([99, 88, 101])
  

  [1, 2, 3, 4, 77, [88], 99, 88, 101]
  

И, конечно же, .remove () и .clear () (оба делают именно то, что вы думаете, они должен делать):

  list1.remove ([88])
печать (список1)
list1.clear ()
печать (список1)
  

  [1, 2, 3, 4, 77, 99, 88, 101]
[]
  

Динамическое изменение размеров списков

Списки

Python — это чрезвычайно оптимизированная структура данных.В отличие от векторов R, непрерывное добавление элементов не требует временных затрат. к списку. Вам никогда не нужно заранее выделять список определенного размера для повышения производительности. причины.

Перебор списков

Нам очень часто нужно перебирать списки и выполнять операцию с каждый элемент. Мы делаем это с помощью цикла for.

Цикл for обычно выглядит следующим образом:

  для переменной в things_to_iterate_over:
    do_stuff_with (переменная)
  

Пример фактически работающего цикла for показан ниже:

  для i в диапазоне (10):
    печать (я)
  

В этом случае мы перебираем значения, предоставленные функцией range () . range () — это специальная функция генератора, которую мы можем использовать для предоставления последовательность чисел.

Мы также можем перебирать список или любую коллекцию элементов:

  для элемента в ['a', True, None]:
    печать (тип (элемент))
  

  <класс 'str'>
<класс 'bool'>
<класс 'NoneType'>
  

Векторизованные операции с Numpy

Numpy — это числовая библиотека, предназначенная для работы с числами. легче, чем было бы иначе.

Например, у нас есть список из тысячи номеров. Невозможно выполнять векторные математические вычисления без повторения всех элементы!

  vals = список (диапазон (1000))

new_val = vals.copy ()
печать (новые_валлы [: 5])
для idx в диапазоне (1000):
    новый_вал [idx] + = 10

печать (новые_валлы [: 5])
  

  [0, 1, 2, 3, 4]
[10, 11, 12, 13, 14]
  

Это было много работы. Numpy позволяет нам выполнять векторные математические вычисления, как в R, экономя много усилий. Самая основная функция — нп.array () , который создает числовой массив из списка. Массив numpy — это набор чисел, которые могут иметь любое количество Габаритные размеры. В этом случае есть только одно измерение, поскольку мы создали массив из список.

  импортировать numpy как np

новый_валс = np.array (вальс)
new_val + = 10
новый_вал [: 5]
  

  массив ([10, 11, 12, 13, 14])
  

Одна очень хорошая вещь в Numpy заключается в том, что он намного более производительный, чем обычный Списки Python. Хороший трюк, который мы можем использовать с IPython для измерения времени выполнения, — это % timeit волшебная функция.Все, что соответствует % timeit , измеряется на скорость. Добавление %% к команде timeit вместо % означает, что выполняется timeit по всей ячейке, а не только по одной строке. Обратите внимание, что %% timeit должно быть на первая строка ячейки IPython / Jupyter для ее работы, тогда как % timeit Команда может использоваться где угодно.

Использование списков Python:

  %% timeit
для idx в диапазоне (1000):
    vals [idx] + 10
  

  10000 петель, лучшее из 3: 165 мкс на петлю
  

Использование numpy:

  Самый медленный пробег занял 22.В 13 раз длиннее самого быстрого.
Это может означать, что промежуточный результат кэшируется.
1000000 петель, лучшее из 3: 1,63 мкс на петлю
  

Numpy был примерно в 100 раз быстрее, хотя % времени, а действительно упоминал, что Numpy может быть немного обманывают. Однако даже в худшем случае Numpy он все равно работал в 5 раз быстрее, чем при использовании Основные списки Python.

Работа с несколькими размерами

Иногда вы можете встретить набор данных с несколькими измерениями, и вам потребуется иметь возможность извлекать из него элементы как таковые.

  arr2d = np.arange (0, 40) # последовательность чисел от 0 до 39
arr2d = arr2d.reshape ([5, 8]) # изменить форму так, чтобы в нем было 5 строк и 8 столбцов
arr2d
  

  массив ([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
       [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31],
       [32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]])
  

В этом случае мы должны индексировать, используя несколько индексов, разделенных запятыми.

Чтобы получить первый элемент, мы должны использовать [0, 0]

Первый индекс соответствует строкам, второй — столбцам, и третий в следующее измерение…

  массив ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
массив ([0, 8, 16, 24, 32])
  

Практика индексации

Получить все, что определено в диапазоне строки 4-5 и столбцы 1-4.

Ключевые моменты

с примерами — Руководства по Python

В этом руководстве по Python мы обсудим, что такое массив в Python и как использовать списки в качестве массива. Мы также создадим массив, импортировав модуль массива в Python, а также увидим несколько примеров.

• Массивы в python
• Доступ к элементам из массивов python
• Python Элемент обновления массива
• Длина массива в python
• Добавить элементы массива в python
• Удалить элементы массива в python
• Цикл в элементах массива в python
Что такое модуль массива в python
• Создать массив python
• Доступ к элементам массива в python
• Добавить элемент в массив python
• Вставить элемент в массив python
• Расширить массив в python
• Удалить элемент из массива в python
• Удалить последний элемент из массива python
• Обратить массив python
• Python подсчитать количество вхождений элемента в массиве
• Преобразовать массив в список в python
• Найти индекс элемента в массиве python
• Обновление Python элемент в массиве
• списки Python против массивов
• список Python в массивы numpy
903 32 Среднее значение Python для массива
• Среднее значение Python для двух массивов
• Минимальное значение массива python
• Максимальное значение массива python
• Минимальное значение Python для 2-го массива
• Максимальное значение Python для 2-го массива

Давайте попробуем понять подробности о массиве Python с примерами.

Что такое массив Python?

Что такое массив Python? Массив Python — это набор элементов, которые используются для хранения нескольких значений одного типа вместе.

Пример:

  еда = [жир, белок, витамин]
печать (еда)  

После написания вышеуказанного кода (массивы на Python) вы напечатаете «food» , тогда результат будет выглядеть как «[« жир »,« белок »,« витамин »]» .Здесь мы создали массив, содержащий названия продуктов.

Вы можете обратиться к приведенным ниже массивам снимков экрана в python

Доступ к элементам из массивов python

Как получить доступ к элементам из массива Python? В Python для доступа к элементам массива используйте номер индекса. мы будем использовать оператор индекса »[]« для доступа к элементам из массива.

  food = ["жир", "белок", "витамин"]
а = [2]
печать (а)  

После написания приведенного выше кода (элементы доступа из массивов python) вы напечатаете «a» , тогда результат будет выглядеть как «витамин» .Здесь для доступа к элементам из массивов мы используем порядковый номер.

Вы можете обратиться к элементам доступа к скриншоту ниже из массивов python.

Элемент обновления массива Python

Как обновить элемент в массиве Python? В python для обновления элементов в массиве мы переназначим новое значение указанному индексу, который мы хотим обновить.

  food = ["жир", "белок", "витамин"]
еда [0] = "минерал"
печать (еда)  

После написания приведенного выше кода (элемент обновления массива python) вы напечатаете «еда» , тогда результат будет выглядеть как «[« минерал »,« белок »,« витамин »] « .Здесь мы переназначим новое значение желаемому индексу.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана с элементом обновления массива Python

Длина массива в Python

Давайте проверим , как найти длину массива в Python? В Python мы будем использовать метод len () для определения длины заданного массива.

  food = ["жир", "белок", "витамин"]
a = len (еда)
печать (а)  

После написания вышеуказанного кода (длина массива в python), вы напечатаете ”a” , тогда вывод будет выглядеть как “3”. Здесь 3 — длина массива, используя метод len (), мы получаем длину массива.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана с длиной массива в python

Добавить элементы массива в Python

Теперь давайте посмотрим, как добавить элемент в массив Python? Чтобы добавить элементы в массив Python, мы можем использовать метод append () для добавления элементов.

  food = ["жир", "белок", "витамин"]
food.append («минерал»)
печать (еда)  

После написания вышеуказанного кода (добавление элементов массива в python), вы напечатаете «еда» , тогда результат будет выглядеть как «[« жир »,« белок »,« витамин », « минерал » ] ”. Здесь «минерал» добавлен к списку.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, чтобы добавить элементы массива в python

Удалить элементы массива в Python

Как удалить элементы массива в Python? В Python, чтобы удалить элементы массива из массива, мы можем использовать метод pop () для удаления.

  food = ["жир", "белок", "витамин"]
food.pop (0)
печать (еда)  

После написания вышеуказанного кода (удаление элементов массива в python), вы напечатаете «еда» , тогда результат будет выглядеть как «[« белок », « витамин »] ». Здесь метод pop () удаляет «жир» из массива.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана с удаленными элементами массива в python

Цикл в элементах массива в Python

Давайте теперь обсудим , как перебирать элементы массива в Python?

В Python цикл for используется для перебора всех элементов, присутствующих в массиве.

  food = ["жир", "белок", "витамин"]
для а в пище:
печать (а)  

После написания приведенного выше кода (цикл в элементах массива в Python) вы напечатаете ”a” , тогда результат будет выглядеть как ”жирный белок, витамин ”. Здесь цикл будет перебирать все элементы в массиве.

Вы можете обратиться к приведенному ниже циклу снимков экрана в элементах массива в python

Что такое модуль массива в Python

Теперь давайте разберемся, что такое модуль массива в Python ? Массив — это структура данных, которая используется для хранения значений того же типа данных. Чтобы использовать массив в Python, нам нужно импортировать стандартный модуль массива , который дает нам объект для обозначения массива.Вот как вы можете импортировать модуль массива в python.

Пример:

  из импорта массива *  

После того, как вы импортировали модуль массива, вы можете объявить массив.

Создать массив Python

Давайте теперь посмотрим, как создать массив в Python?

Нам нужно импортировать модуль массива для создания массива числовых значений в python. Здесь мы создали массив целочисленного типа.Буква «i» используется как код типа для представления целочисленного типа массива.

Пример:

  из импорта массива *
a = array ('i', [10,11,12,13])
печать (а)  

После написания приведенного выше кода (создания массива python) вы напечатаете ”a” , тогда результат будет отображаться как массив ”(‘ i ’, [10, 11, 12, 13])». Здесь мы создали массив целочисленного типа.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, чтобы создать массив Python.

Доступ к элементам массива в Python

Для доступа к элементам массива обратитесь к индексу с номером в python. мы будем использовать индекс для доступа к элементам из массива, и индекс начинается с «0».

Пример:

  из импорта массива *
a = array ('i', [10,11,12,13])
print (a [2])  

После написания приведенного выше кода (доступ к элементам массива в python) вы напечатаете ”a [2]” , тогда результат будет выглядеть как ”12”. Здесь для доступа к элементам из массивов мы используем номер индекса для доступа к элементам.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана с доступом к элементам массива в python.

Вот как мы можем получить доступ к элементу из массива Python .

Добавить элемент в массив Python

Теперь давайте посмотрим, как добавить элемент в массив Python?

Чтобы добавить элемент в существующий массив, мы можем использовать метод append () для добавления элементов в python.

Пример:

  из импорта массива *
a = array ('i', [10,11,12,13])
а.приложение (14)
печать (а)  

После написания вышеуказанного кода (добавление элемента в массив python) вы напечатаете ”a” , тогда вывод будет выглядеть как “array (‘i’, [10,11,12,13,14])» . Здесь элемент «14» был добавлен к существующим значениям массива.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, чтобы добавить элемент в массив python.

Вставить элемент в массив Python

Теперь давайте посмотрим, как вставить элемент в массив Python? В Python для вставки значения в любой индекс массива мы будем использовать метод insert () .Здесь первый аргумент предназначен для индекса, а второй аргумент — для значения.

Пример:

  из импорта массива *
a = array ('i', [10,11,12,13])
a.insert (0,9)
печать (а)  

После написания приведенного выше кода (вставьте элемент в массив python), вы напечатаете ”a” , тогда вывод будет выглядеть как “array (‘i’, [9, 10, 11, 12, 13]) ». Здесь значение «9» вставляется в индекс «0» с помощью метода insert ().

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, чтобы вставить элемент в массив python.

Расширить массив в Python

В Python значение массива может быть расширено более чем одним значением с помощью метода extend () .

Пример:

  из импорта массива *
my_array1 = массив ('я', [10,11,12,13])
my_array2 = массив ('я', [14,15,16,17])
мой_массив1.extend (мой_массив2)
печать (my_array1)  

После написания приведенного выше кода (расширение массива в python) вы напечатаете «my_array1» , тогда результат будет выглядеть как «array (‘i’, [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 , 17]) ». Здесь мы расширяем более одного значения в массиве с помощью метода extend () в Python.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана с расширенным массивом в Python.

Удалить элемент из массива в Python

Теперь давайте посмотрим, как удалить элемент из массива в Python? В Python, чтобы удалить элемент массива, мы можем использовать метод remove () , и он удалит указанный элемент из массива.

Пример:

  из импорта массива *
my_array = массив ('я', [10,11,12,13])
мой_массив.удалить (12)
печать (my_array)  

После написания вышеуказанного кода (удаление элемента из массива в python), вы напечатаете «my_array» , тогда вывод будет выглядеть как « array (‘i’, [10, 11, 13] ) ». Здесь метод remove () удаляет «12» из массива.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, чтобы удалить элемент из массива в python.

Удалить последний элемент из массива Python

Давайте посмотрим , как удалить последний элемент из массива Python? Чтобы удалить последний элемент из массива, мы можем использовать метод pop () , и он удалит последний элемент из массива python.

Пример:

  из импорта массива *
my_array = массив ('я', [10,11,12,13])
my_array.pop ()
печать (my_array)  

После написания приведенного выше кода (удалите последний элемент из массива python), вы напечатаете «my_array» , тогда вывод будет выглядеть как « array (‘i’, [10, 11, 12] )» . Здесь метод pop () извлекает элемент «13» из массива.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, чтобы удалить последний элемент из массива python.

Обратить массив в Python

Давайте обсудим , как перевернуть массив в Pytho n? В python, чтобы перевернуть массив, мы будем использовать метод reverse () , и он перевернет все элементы, присутствующие в массиве.

Пример:

  из импорта массива *
my_array = массив ('я', [10,11,12,13])
my_array.reverse ()
печать (my_array)  

После написания приведенного выше кода (переверните массив python), вы напечатаете «my_array» , тогда вывод будет выглядеть как « array (‘ i ’, [13, 12, 11, 10] )». Здесь метод reverse () перевернет элемент массива.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана в обратном порядке для массива python.

Python — количество вхождений элемента в массив

Как подсчитать появление элемента в массиве Python? Для подсчета появления элемента мы будем использовать count () , и он вернет количество раз, когда элемент появляется в массиве.

Пример:

  из импорта массива *
my_array = array ('я', [10,11,12,13,12])
а = мой_массив.количество (12)
печать (а)  

После написания приведенного выше кода (python подсчитывает количество вхождений элемента в массиве), вы напечатаете «a» , тогда вывод будет выглядеть как « 2 ». Здесь метод count () вернет количество появлений элемента, а здесь ’12’ встречается ‘2’ раза.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана. Python подсчитывает вхождение элемента в массив.

Преобразовать массив в список в Python

Как преобразовать массив в список в Python? Чтобы преобразовать массив в список в Python, мы будем использовать метод tolist () , и он преобразует массив в объект списка.

Пример:

  из импорта массива *
my_array = массив ('я', [10,11,12,13])
a = my_array.tolist ()
печать (а)  

После написания приведенного выше кода (преобразование массива в список на Python) вы напечатаете ”a” , тогда вывод будет выглядеть как “ [10, 11, 12, 13] ”. Здесь метод tolist () преобразует мой массив в список.

Вы можете обратиться к приведенному ниже массиву преобразования скриншотов в список на Python.

Найти индекс элемента в массиве Python

Как найти индекс элемента в массиве Python? Чтобы найти индекс элемента, мы будем использовать встроенный в python метод index () для поиска индекса указанного значения в массиве.

Пример:

  из импорта массива *
my_array = массив ('я', [10,11,12,13])
печать (my_array.index (12)  

После написания приведенного выше кода (найти индекс элемента в массиве python), вы напечатаете «my_array.index (12)» , тогда результат будет выглядеть как « 2 ». Здесь метод index () вернет индекс указанного значения.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, чтобы найти индекс элемента в массиве python.

Python обновляет элемент в массиве

Как обновить элемент массива в Python? В python, чтобы обновить элемент в массиве по данному индексу, мы переназначим новое значение указанному индексу, который мы хотим обновить, а цикл for используется для итерации значения.

Пример:

  из импорта массива *
my_array = массив ('я', [10,11,12,13])
my_array [1] = 20
для a в my_array:
печать (а)  

После написания приведенного выше кода (python обновляет элемент в массиве), вы напечатаете «a» , тогда вывод будет выглядеть как « 10 20 12 13 ». Здесь мы переназначаем новое значение индексу «1», и оно обновляется значением «20» в массиве.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, на котором Python обновляет элемент в массиве.

Списки Python и массивы

Список Python в массивы numpy

Чтобы преобразовать список в массив, нам сначала нужно import numpy. Затем мы инициализируем список и для преобразования списка в массив мы будем использовать numpy.array () .

Пример:

  импортный набор
my_lst = [10, 12, 16, 18, 20]
my_array = numpy.array (my_lst)
print ("Массив:", my_array)
print (введите (my_array))  

После написания приведенного выше кода (список Python в массивы numpy), вы напечатаете «my_array» , тогда вывод будет выглядеть как «Массив: [10 12 16 18 20]». Здесь numpy.array () принимает список в качестве аргумента и возвращает массив, содержащий все элементы списка.

Вы можете обратиться к приведенному ниже списку снимков экрана Python для массивов numpy.

Python среднее значение массива

Теперь давайте посмотрим на среднее значение массива в python .

Мы будем использовать numpy.mean () для заданных данных массива. Функция используется для вычисления среднего арифметического. Функция вернет среднее значение элемента массива.

Пример:

  импортировать numpy как np
my_arr = [12, 4, 2, 7]
print ("массив:", my_arr)
print ("Среднее значение массива:", np.среднее (my_arr))  

После написания приведенного выше кода (среднее значение массива Python), вы напечатаете ”np.mean (my_array)” , тогда результат будет выглядеть как массив “: [12, 4, 2, 7] Среднее значение массив: 6,25 ”. Здесь numpy.mean (my_arr) принимает массив и возвращает среднее значение массива.

Вы можете сослаться на приведенный ниже снимок экрана со средним значением массива Python для массива.

Python среднее значение двух массивов

Мы будем использовать numpy.mean () для данных двух массивов . Функция используется для вычисления среднего арифметического. Функция вернет среднее значение двух элементов массива.

Пример:

  импортировать numpy как np
my_arr = np.array ([[10, 2], [5, 11]])
a = np.mean (my_arr)
печать (а)  

После написания приведенного выше кода (среднее значение двух массивов Python), вы напечатаете ”np.mean (my_arr)” , тогда вывод будет выглядеть как “7.0”. Здесь numpy.mean (my_arr) принимает массив и возвращает среднее значение двух массивов. Среднее арифметическое — это сумма элемента, деленная на количество элементов.

На приведенном ниже снимке экрана показано среднее значение двух массивов Python.

Минимальное значение массива python

Сначала мы импортируем numpy , а затем создадим массив. Чтобы найти минимальное значение из массива, мы будем использовать функцию «numpy.min (my_arr)» .

Пример:

  импортный набор
my_arr = numpy.array ([1, 3, 5, 2, 8, 10])
min_element = numpy.min (my_arr)
print ('Минимальный элемент в массиве:', min_element)  

После написания приведенного выше кода (минимальное значение массива python), вы напечатаете «min_element» , тогда вывод будет выглядеть как «Минимальный элемент в массиве — : 1 ». Здесь numpy.min (my_arr) вернет минимальное значение из массива.

Минимальное значение массива python можно найти на следующем снимке экрана.

Максимальное значение массива python

Сначала мы импортируем numpy , а затем создадим массив. Чтобы найти максимальное значение из массива, мы будем использовать функцию «numpy.max (my_arr)» .

Пример:

  импортный набор
my_arr = numpy.array ([1, 3, 5, 2, 8, 10])
max_element = numpy.max (my_arr)
print ('Максимальный элемент в массиве:', max_element)  

После написания приведенного выше кода (максимальное значение массива python), вы напечатаете «max_element» , тогда вывод будет выглядеть как «Максимальный элемент в массиве — : 10». Здесь numpy.max (my_arr) вернет максимальное значение из массива.

Максимальное значение массива python можно найти на следующем снимке экрана.

Минимальное значение Python в 2d-массиве

Сначала мы импортируем numpy , а затем создадим 2d-массив. Чтобы найти минимальное значение из двумерного массива , мы будем использовать функцию «numpy.min (my_arr)» .

Пример:

  импортный набор
my_arr = numpy.массив ([[15, 12, 3], [14, 25, 20], [9, 60, 80]])
min_element = numpy.min (my_arr)
print ('Минимальный элемент в 2-м массиве:', min_element)  

После написания приведенного выше кода (минимальное значение Python в 2-м массиве), вы напечатаете «min_element» , тогда вывод будет выглядеть как «Минимальный элемент в 2-м массиве — : 3». Здесь numpy.min (my_arr) вернет минимальное значение из 2-го массива.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана для минимального значения Python в 2d-массиве.

Максимальное значение Python в 2d-массиве

Сначала мы импортируем numpy , а затем создадим 2d-массив. Чтобы найти максимальное значение из двумерного массива , мы будем использовать функцию «numpy.max (my_arr)» .

Пример:

  импортный набор
my_arr = numpy.array ([[15, 12, 3], [14, 25, 20], [9, 60, 80]])
max_element = numpy.max (my_arr)
print ('Максимальный элемент в 2-м массиве:', max_element)  

После написания приведенного выше кода (максимальное значение Python в 2-м массиве), вы напечатаете «max_element» , тогда вывод будет выглядеть как «Максимальный элемент в 2-м массиве: 80». Здесь numpy.max (my_arr) вернет максимальное значение из 2-го массива.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана для максимального значения Python в 2d-массиве

Вам могут понравиться следующие уроки Python:

В этом руководстве по Python мы узнали о массивах Python, а также о том, как их использовать, например:

• Что такое массив в Python
• Доступ к элементам из массивов python
• Как обновить элемент AM в массиве Python
• Как получить длину массива в python
• Как добавить элементы массива в python
• Удалить элементы массива в python
• Цикл в элементах массива в python
• Что такое модуль массива в python
• Создать массив python
• Доступ к элементам массива в python
• Добавить элемент в массив python
• Как вставить элемент в массив python
• Расширить массив в Python
• Удалить элемент из массива в Python
• Как удалить последний элемент из массива Python
• Обратить массив python
• Python подсчитать количество вхождений элемента в массиве
• Преобразовать массив в список в python
• Найти индекс элемента в массиве python
• Как обновить элемент в массиве в Python
• Python списки и массивы
• Список Python в массивы numpy
• Среднее значение массива Python
• Среднее значение двух массивов Python
• Минимальное значение массива python
• Максимальное значение массива python
• Минимальное значение Python в массиве 2d
• Максимальное значение Python значение на 2-м массиве