Содержание

Как объявить массив в Python?

Чтобы добавить к ответу Леннарта, массив может быть создан следующим образом:

from array import array
float_array = array("f",values)

где значения могут принимать форму кортежа, списка или np.array, но не массива:

values = [1,2,3]
values = (1,2,3)
values = np.array([1,2,3],'f')
# 'i' will work here too, but if array is 'i' then values have to be int
wrong_values = array('f',[1,2,3])
# TypeError: 'array.array' object is not callable

и результат все равно будет тот же:

print(float_array)
print(float_array[1])
print(isinstance(float_array[1],float))

# array('f', [1.0, 2.0, 3.0])
# 2.0
# True

Большинство методов для списка также работают с массивом, распространенными из которых являются pop(), extend() и append().

Судя по ответам и комментариям, похоже, что структура данных массива не так уж популярна. Хотя мне это нравится, так же , как можно было бы предпочесть кортеж списку.

Структура массива имеет более строгие правила, чем список или np.array, и это может уменьшить количество ошибок и упростить отладку, особенно при работе с числовыми данными.

Попытки вставить/добавить float в массив int приведут к появлению TypeError:

values = [1,2,3]
int_array = array("i",values)
int_array.append(float(1))
# or int_array.extend([float(1)])

# TypeError: integer argument expected, got float

Поэтому сохранение значений, которые должны быть целыми числами (например, список индексов) в форме массива , может предотвратить «TypeError: индексы списка должны быть целыми числами, а не плавающими», поскольку массивы можно перебирать, подобно np.array и спискам:

int_array = array('i',[1,2,3])
data = [11,22,33,44,55]
sample = []
for i in int_array:
    sample.append(data[i])

Досадно, добавляя int в float массив, приведет к int, чтобы стать плавать, не выдавая исключение.

np.array сохранит тот же тип данных и для своих записей, но вместо того, чтобы выдавать ошибку, он изменит свой тип данных, чтобы соответствовать новым записям (обычно на double или str):

import numpy as np
numpy_int_array = np.array([1,2,3],'i')
for i in numpy_int_array:
    print(type(i))
    # <class 'numpy.int32'>
numpy_int_array_2 = np.append(numpy_int_array,int(1))
# still <class 'numpy.int32'>
numpy_float_array = np.append(numpy_int_array,float(1))
# <class 'numpy.float64'> for all values
numpy_str_array = np.append(numpy_int_array,"1")
# <class 'numpy.str_'> for all values
data = [11,22,33,44,55]
sample = []
for i in numpy_int_array_2:
    sample.append(data[i])
    # no problem here, but TypeError for the other two

Это верно и во время выполнения задания. Если тип данных указан, то np.array будет, по возможности, преобразовывать записи в этот тип данных:

int_numpy_array = np.array([1,2,float(3)],'i')
# 3 becomes an int
int_numpy_array_2 = np.array([1,2,3.9],'i')
# 3.9 gets truncated to 3 (same as int(3.9))
invalid_array = np.array([1,2,"string"],'i')
# ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'string'
# Same error as int('string')
str_numpy_array = np.array([1,2,3],'str')
print(str_numpy_array)
print([type(i) for i in str_numpy_array])
# ['1' '2' '3']
# <class 'numpy.str_'>

или, по существу,:

data = [1.2,3.4,5.6]
list_1 = np.array(data,'i').tolist()
list_2 = [int(i) for i in data]
print(list_1 == list_2)
# True

в то время как массив будет просто давать:

invalid_array = array([1,2,3.9],'i')
# TypeError: integer argument expected, got float

Из-за этого не рекомендуется использовать np.array для команд определенного типа. Здесь полезна структура массива. список сохраняет тип данных значений.

И для чего-то я нахожу довольно досадным: тип данных указан в качестве первого аргумента в array(), но (обычно) второй в np.array(). 😐

Отношение к C упоминается здесь: Python список и Массив — когда использовать?

Получайте удовольствие от исследования!

Примечание: типизированная и довольно строгая природа массива больше склоняется к C, а не к Python, и по своей конструкции Python не имеет многих специфичных для типа ограничений в своих функциях. Его непопулярность также создает положительную обратную связь в совместной работе, и замена его в основном включает в себя дополнительный [int(x) for x in file]. Поэтому вполне жизнеспособно и разумно игнорировать существование массива. Это никак не должно мешать большинству из нас. 😀

Список Python и Массив-когда использовать?



Если вы создаете массив 1d, вы можете реализовать его как список или использовать модуль ‘array’ в стандартной библиотеке. Я всегда использовал списки для 1D массивов.

Какова причина или обстоятельство, по которым я хотел бы использовать вместо этого модуль массива?

Это для оптимизации производительности и памяти или я упускаю что-то очевидное?

python arrays list
Поделиться Источник Corey Goldberg     06 октября 2008 в 20:17

11 ответов


  • Python, объединить список и массив в парный список

    У меня есть список и массив. Как бы я объединил каждый первый ряд вместе? (Python) напр.. [1] [2] [3] и [a,b] [c,d] [e,g] и хотелось бы, чтобы они в одном списке выглядели так: [1, a,b] [2, c,d] [3, e,g] Спасибо всем!

  • Зачем преобразовывать список python в массив numpy?

    Существует простой способ преобразовать список чисел в python в массив numpy. Но простые функции, которые я пробовал, например numpy.average(x) , будут работать независимо от того, является ли x простым списком python или массивом numpy. В каких типах случаев требуется преобразовать список (или…



447

В принципе, списки Python очень гибки и могут содержать совершенно разнородные, произвольные данные, и они могут быть добавлены очень эффективно, в амортизированное постоянное время . Если вам нужно сократить и увеличить свой список времени-эффективно и без хлопот, они-это путь. Но они используют гораздо больше пространства , чем массивы C, отчасти потому, что каждый элемент списка требует построения отдельного объекта Python, даже для данных, которые могут быть представлены простыми типами C (например, float или uint64_t

).

С другой стороны, тип array.array -это всего лишь тонкая оболочка на массивах C. Он может содержать только однородные данные (то есть все одного типа) и поэтому использует только sizeof(one object) * length байт памяти. В основном вы должны использовать его, когда вам нужно предоставить массив C расширению или системному вызову (например, ioctl или fctnl ).

array.array также является разумным способом представления изменяемой строки в Python 2.x ( array('B', bytes) )., однако Python 2.6+ и 3.x предлагают изменяемую байтовую строку как bytearray

.

Однако, если вы хотите сделать математику на однородном массиве числовых данных, то вам гораздо лучше использовать NumPy, который может автоматически векторизовать операции со сложными многомерными массивами.

Короче говоря, array.array полезно, когда вам нужен однородный массив данных C по причинам, отличным от математики .

Поделиться Dan Lenski     06 октября 2008 в 23:11



67

Почти во всех случаях правильный выбор-обычный список. Модуль arrays больше похож на тонкую оболочку над массивами C, которые дают вам своего рода строго типизированные контейнеры (см. документы) с доступом к более похожим на C типам, таким как signed/unsigned short или double, которые не являются частью встроенных типов. Я бы сказал, что используйте модуль массивов только в том случае, если он вам действительно нужен, во всех остальных случаях придерживайтесь списков.

Поделиться André     06 октября 2008 в 20:24



53

Модуль массива-это одна из тех вещей, в которых у вас, вероятно, нет необходимости, если вы не знаете, зачем вы его используете (и обратите внимание, что я не пытаюсь сказать это снисходительно!). В большинстве случаев модуль массива используется для взаимодействия с кодом C. Чтобы дать вам более прямой ответ на ваш вопрос о производительности:

Для некоторых целей массивы более эффективны, чем списки. Если вам нужно выделить массив, который вы KNOW не измените, то массивы могут быть быстрее и использовать меньше памяти. GvR имеет оптимизационный анекдот , в котором модуль массива выходит победителем (долго читается, но стоит того).

С другой стороны, одна из причин, по которой списки потребляют больше памяти, чем массивы, заключается в том, что python выделит несколько дополнительных элементов, когда все выделенные элементы будут использованы. Это означает, что добавление элементов в списки происходит быстрее. Поэтому, если вы планируете добавлять элементы, список — это правильный путь.

TL;DR я бы использовал массив только в том случае, если у вас есть исключительная потребность в оптимизации или вам нужно взаимодействовать с кодом C (и вы не можете использовать pyrex ).

Поделиться Jason Baker     07 октября 2008 в 14:00


  • Python Многомерный Список / Массив

    Я путаюсь с массивами Python, я привык использовать PHP и пытаюсь достичь того, что, по моему мнению, должно быть многомерным массивом, но использую списки Pythons. У меня есть следующее HTML… <section id=categories> <ul id=category_list> <li id=category84> <a…

  • Список, серия, словарь, фреймы данных — когда их использовать и почему?

    Элементарные курсы data science python, которые я посещал, сосредоточены на практическом исполнении, а не столько на теории. Когда следуют, это имеет смысл, но когда я должен сделать неуправляемый, я теряюсь. Я не уверен, что это распространено среди новичков вроде меня? Это может привести в…



21

Это компромисс !

плюсы каждого из них :

список

  • гибкий
  • может быть неоднородным

массив (например: массив numpy)

  • массив однородных значений
  • однородный
  • компактный (по размеру)
  • эффективность (функциональность и скорость)
  • удобный

Поделиться Mohammad Mahdi KouchakYazdi     30 января 2017 в 20:18



14

Я понимаю, что массивы хранятся более эффективно (т. е. как непрерывные блоки памяти по сравнению с указателями на объекты Python), но я не знаю о каком-либо преимуществе производительности. Кроме того, с массивами вы должны хранить примитивы одного типа, тогда как списки могут хранить все, что угодно.

Поделиться Ben Hoffstein     06 октября 2008 в 20:22



8

Стандартные библиотечные массивы полезны для двоичных I/O,, таких как преобразование списка int в строку для записи, скажем, в wave-файл. Тем не менее, как многие уже отметили, если вы собираетесь делать какую-либо реальную работу, то вам следует рассмотреть возможность использования NumPy.

Поделиться giltay     07 октября 2008 в 13:47



6

Если вы собираетесь использовать массивы, рассмотрите пакеты numpy или scipy, которые дают вам массивы с гораздо большей гибкостью.

Поделиться Alex Coventry     06 октября 2008 в 20:30



5

Массив может быть использован только для определенных типов, в то время как списки могут быть использованы для любого объекта.

Массивы также могут содержать только данные одного типа, тогда как список может содержать записи различных типов объектов.

Массивы также более эффективны для некоторых численных вычислений.

Поделиться Hortitude     06 октября 2008 в 20:25



1

Этот ответ суммирует почти все запросы о том, когда использовать список и массив:

  1. Основное различие между этими двумя типами данных заключается в операциях, которые вы можете выполнять над ними. Например, вы можете разделить массив на 3, и он разделит каждый элемент массива на 3. то же самое нельзя сделать со списком.

  2. Список является частью синтаксиса python, поэтому его не нужно объявлять, в то время как вы должны объявить массив перед его использованием.

  3. Вы можете хранить значения разных типов данных в списке (гетерогенном), тогда как в массиве вы можете хранить значения только одного типа данных (однородном).

  4. Массивы, будучи богатыми функциональными возможностями и быстрыми, широко используются для арифметических операций и хранения большого объема данных-по сравнению со списком.

  5. Массивы занимают меньше памяти по сравнению со списками.

Поделиться Dipen Gajjar     10 сентября 2019 в 13:26



1

Что касается производительности, то вот некоторые цифры, сравнивающие списки python, массивы и массивы numpy (все с Python 3.7 на Macbook Pro 2017 года). Конечным результатом является то, что список python является самым быстрым для этих операций.

# Python list with append()
np.mean(timeit.repeat(setup="a = []", stmt="a.append(1.0)", number=1000, repeat=5000)) * 1000
# 0.054 +/- 0.025 msec

# Python array with append()
np.mean(timeit.repeat(setup="import array; a = array.array('f')", stmt="a.append(1.0)", number=1000, repeat=5000)) * 1000
# 0.104 +/- 0.025 msec

# Numpy array with append()
np.mean(timeit.repeat(setup="import numpy as np; a = np.array([])", stmt="np.append(a, [1.0])", number=1000, repeat=5000)) * 1000
# 5.183 +/- 0.950 msec

# Python list using +=
np.mean(timeit.repeat(setup="a = []", stmt="a += [1.0]", number=1000, repeat=5000)) * 1000
# 0.062 +/- 0.021 msec

# Python array using += 
np.mean(timeit.repeat(setup="import array; a = array.array('f')", stmt="a += array.array('f', [1.0]) ", number=1000, repeat=5000)) * 1000
# 0.289 +/- 0.043 msec

# Python list using extend()
np.mean(timeit.repeat(setup="a = []", stmt="a.extend([1.0])", number=1000, repeat=5000)) * 1000
# 0.083 +/- 0.020 msec

# Python array using extend()
np.mean(timeit.repeat(setup="import array; a = array.array('f')", stmt="a.extend([1.0]) ", number=1000, repeat=5000)) * 1000
# 0.169 +/- 0.034

Поделиться Hephaestus     16 июня 2020 в 01:38



0

Важное различие между массивом numpy и списком состоит в том, что срезы массива являются представлениями исходного массива. Это означает, что данные не копируются, и любые изменения представления будут отражены в исходном массиве.

Поделиться vivek     17 июля 2018 в 00:46


Похожие вопросы:


C: когда использовать массив, выделенный стеком, и когда использовать массив, выделенный кучей

Мне сказали не использовать массивы, выделенные стеком, потому что стек-это драгоценный ресурс. Другие люди предположили мне, что на самом деле совершенно нормально использовать массивы, выделенные…


Преобразовать массив Javascript в список python?

Я хочу сделать скрипт google trasnlate. Я делаю запрос к translate.google.com, и google возвращает массив, но массив содержит неопределенные элементы. Вы можете себе представить, что ответ приходит…


Python: массив V. Список

Возможный Дубликат : Список Python и Массив-когда использовать? Я работаю над несколькими проектами в Python, и у меня есть несколько вопросов: В чем разница между массивами и списками? Если это не…


Python, объединить список и массив в парный список

У меня есть список и массив. Как бы я объединил каждый первый ряд вместе? (Python) напр.. [1] [2] [3] и [a,b] [c,d] [e,g] и хотелось бы, чтобы они в одном списке выглядели так: [1, a,b] [2, c,d] [3,…


Зачем преобразовывать список python в массив numpy?

Существует простой способ преобразовать список чисел в python в массив numpy. Но простые функции, которые я пробовал, например numpy.average(x) , будут работать независимо от того, является ли x…


Python Многомерный Список / Массив

Я путаюсь с массивами Python, я привык использовать PHP и пытаюсь достичь того, что, по моему мнению, должно быть многомерным массивом, но использую списки Pythons. У меня есть следующее HTML……


Список, серия, словарь, фреймы данных — когда их использовать и почему?

Элементарные курсы data science python, которые я посещал, сосредоточены на практическом исполнении, а не столько на теории. Когда следуют, это имеет смысл, но когда я должен сделать неуправляемый,…


python список + пустой массив numpy = пустой массив numpy?

Сегодня я заметил что-то странное в своем коде и обнаружил, что в определенных ситуациях он сводится к выполнению следующих действий: my_list = [0] + np.array([]) что приводит к тому, что my_list…


Ctypes: быстрый способ преобразования возвращаемого указателя в массив или список Python

Я использую ctypes для передачи указателя массива на dll и возврата указателя на массив двойников, который был создан с помощью malloc в dll. По возвращении к Python мне нужен быстрый способ…


Как преобразовать скопированный вертикальный список чисел в массив python?

У меня есть список чисел (из таблицы google doc), и я хочу преобразовать их в массив python. Я скопировал и вставил цифры в свой файл python, и он отформатирован следующим образом: nums = 40.3 55…

Как объявить массив в Python?

Чтобы добавить к ответу Леннарта, массив может быть создан следующим образом:

from array import array
float_array = array("f",values)

где значения могут принимать форму кортежа, списка или np.array, но не массива:

values = [1,2,3]
values = (1,2,3)
values = np.array([1,2,3],'f')
# 'i' will work here too, but if array is 'i' then values have to be int
wrong_values = array('f',[1,2,3])
# TypeError: 'array.array' object is not callable

и результат будет все тот же:

print(float_array)
print(float_array[1])
print(isinstance(float_array[1],float))

# array('f', [1.0, 2.0, 3.0])
# 2.0
# True

Большинство методов для работы со списком также работают с массивом, распространенными из которых являются pop (), exte () и append ().

Судя по ответам и комментариям, кажется, что структура данных массива не так популярна. Хотя мне это нравится, так же, как можно предпочесть кортеж списку.

Структура массива имеет более строгие правила, чем список или np.array, и это может уменьшить количество ошибок и упростить отладку, особенно при работе с числовыми данными.

Попытки вставить / добавить float в массив int приведут к возникновению ошибки TypeError:

values = [1,2,3]
int_array = array("i",values)
int_array.append(float(1))
# or int_array.extend([float(1)])

# TypeError: integer argument expected, got float

Хранение значений, которые должны быть целыми числами (например, список индексов) в форме массива, может поэтому предотвратить «TypeError: индексы списка должны быть целыми числами, а не с плавающей точкой», так как массивы могут быть перебраны, подобно np.array и lists:

int_array = array('i',[1,2,3])
data = [11,22,33,44,55]
sample = []
for i in int_array:
    sample.append(data[i])

Досадно, что добавление int в массив float приведет к тому, что int станет float, не вызывая исключения.

np.array также сохраняет тот же тип данных для своих записей, но вместо сообщения об ошибке он изменит свой тип данных, чтобы соответствовать новым записям (обычно удваивается или str):

import numpy as np
numpy_int_array = np.array([1,2,3],'i')
for i in numpy_int_array:
    print(type(i))
    # <class 'numpy.int32'>
numpy_int_array_2 = np.append(numpy_int_array,int(1))
# still <class 'numpy.int32'>
numpy_float_array = np.append(numpy_int_array,float(1))
# <class 'numpy.float64'> for all values
numpy_str_array = np.append(numpy_int_array,"1")
# <class 'numpy.str_'> for all values
data = [11,22,33,44,55]
sample = []
for i in numpy_int_array_2:
    sample.append(data[i])
    # no problem here, but TypeError for the other two

Это верно и во время выполнения задания. Если указан тип данных, np.array, по возможности, преобразует записи в этот тип данных:

int_numpy_array = np.array([1,2,float(3)],'i')
# 3 becomes an int
int_numpy_array_2 = np.array([1,2,3.9],'i')
# 3.9 gets truncated to 3 (same as int(3.9))
invalid_array = np.array([1,2,"string"],'i')
# ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'string'
# Same error as int('string')
str_numpy_array = np.array([1,2,3],'str')
print(str_numpy_array)
print([type(i) for i in str_numpy_array])
# ['1' '2' '3']
# <class 'numpy.str_'>

или, по сути:

data = [1.2,3.4,5.6]
list_1 = np.array(data,'i').tolist()
list_2 = [int(i) for i in data]
print(list_1 == list_2)
# True

в то время как массив просто даст:

invalid_array = array([1,2,3.9],'i')
# TypeError: integer argument expected, got float

Из-за этого не рекомендуется использовать np.array для команд, зависящих от типа. Структура массива здесь полезна. list сохраняет тип данных значений.

И для чего-то я нахожу довольно противным: тип данных указывается в качестве первого аргумента в array (), но (обычно) в качестве аргумента в np.array (). : |

Отношение к C упоминается здесь: список Python против массива — когда использовать?

Веселитесь, исследуя!

Примечание: типизированный и довольно строгий характер массива больше склоняется к C, а не к Python, и в своем дизайне Python не имеет многих специфичных для типа ограничений в своих функциях. Его непопулярность также создает положительную обратную связь в совместной работе, и замена его в основном включает дополнительный [int (x) для x в файле]. Поэтому вполне целесообразно и разумно игнорировать существование массива. Это не должно мешать большинству из нас. : D

Как работают массивы и списки в Python

Массивы и списки являются одними из наиболее полезных структур данных в программировании, хотя немногие действительно используют их в полной мере. Сегодня я расскажу вам основы, а также несколько простых примеров Python.

Предпосылки

Не так много нужно знать заранее, чтобы выучить эти понятия. Базовые знания парадигм программирования и Python будут полезны, но это не обязательно. Прочитайте наши основные примеры Python

если вы не знаете с чего начать. Если вы думаете, что Python — бесполезный язык, выясните наши причины, по которым он не

,

Хотя следующие фундаментальные идеи могут быть применены к любому языку, я буду демонстрировать примеры на Python. Это простой язык для изучения и отличная платформа для понимания происходящего. В дополнение к этому, tutorialspoint.com предоставляет отличный онлайн-переводчик Python — вам даже не нужно устанавливать Python, если вы этого не хотите (если вы этого хотите, ознакомьтесь с нашим руководством по виртуальным средам).

).

Структуры данных

Что такое структура данных? На самом базовом уровне структура данных — это способ эффективного хранения данных. Легко запутаться, потому что структуры данных не типы данных. Типы данных сообщают компилятору (или, в случае Python, интерпретатору), как эти данные предназначены для использования. Структуры данных определяют операции, которые могут быть выполнены, и часто реализуют определенные правила и положения.

Возможно, вы слышали о некоторых линейный типы данных (элементы последовательны):

  • массив
  • матрица
  • Справочная таблица

Так же, списки часто содержат правила и методы, регулирующие их работу. Некоторые общие списки:

  • Связанный список
  • Двусвязный список
  • Список Массива или Динамический Массив

Существует множество различных структур данных. Возможно, вы слышали о бинарные деревья, диаграммы, или же хэши. Я буду обсуждать основы сегодня, но вы можете узнать больше, когда вам будет удобно.

массив

Давайте начнем с самого начала. Массив — это простая коллекция (связанных) значений. Эти значения называются элементами. Обычно это может быть любой тип данных, который вам нравится, включая объекты или другие списки! Основная оговорка с массивами заключается в том, что все данные должны быть одинаковыми — вы не можете хранить смешанные строки и целые числа. Вы почти всегда должны указывать, сколько элементов вы хотели бы сохранить. Переменный размер или динамические массивы существуют, но массивы фиксированной длины проще начинать.

Python несколько усложняет ситуацию. Это облегчает вам задачу, но не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно представляют собой списки, поэтому создание массива на самом деле более трудоемко. Вот некоторый стартовый код:

from array import array
numbers = array('i', [2, 4, 6, 8])
print numbers[0]

Первая строка импортирует массив модуль — это необходимо для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив с именем чисел и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целое число значение называется ключ или же индекс. Ключи начинаются с нуль, так числа [0] получит доступ к первому элементу (2):

Вам может быть интересно, что ‘я’ используется для. Это TypeCode это говорит Python, что массив будет хранить целые числа. Такого рода вещи обычно не нужны в Python (это будет считаться «непифоническим»). Причина этого проста. Массивы в Python являются очень тонкой оболочкой для базовых C-массивов вашей операционной системы. Это означает, что они быстрые и стабильные, но они не всегда придерживаются синтаксиса Python.

Вы не можете хранить смешанные типы в этих массивах. Скажем, вы хотите сохранить строку «makeuseof.com»:

numbers = array('i', [2, 4, 6, "makeuseof.com"])

Это не будет разрешено и вызовет исключение:

Вот как вы можете распечатать все элементы:

print numbers

Этот метод доступа к элементам массива работает хорошо, и он идеально подходит для правильной задачи. То, для чего это не хорошо — доступ ко всему массиву. Программисты по своей природе ленивы, поэтому я с радостью напишу больше, более качественный код, если это означает, что я могу упростить обслуживание и уменьшить количество копий вставьте усилие.

Каждый язык программирования реализует какой-то цикл, который идеально подходит для итерации (зацикливания) элементов списка. Наиболее распространенные петли в то время как а также за. Python делает вещи еще проще, предоставляя для в цикл:

for number in numbers:
print number

Обратите внимание, что вам не пришлось обращаться к элементам по их ключу. Это гораздо лучший способ работы с массивом. Альтернативный способ перебора списка заключается в за цикл:

for i in range(len(numbers)):
print numbers[i]

Это делает то же самое, что и в предыдущем примере, хотя вам нужно было указать количество элементов в массиве (LEN (автомобили)) вместе с прохождением я как ключ к массиву. Это почти тот код, который для в петли бегут. Этот способ обеспечивает немного большую гибкость и немного быстрее (хотя для в циклы более чем достаточно быстры в большинстве случаев.)

Списки

Теперь, когда вы знаете, как работают массивы, давайте посмотрим на список. Иногда это может сбивать с толку, поскольку люди используют разные термины взаимозаменяемо, а списки — это массивы … вроде.

Список — это особый тип массива. Самое большое отличие состоит в том, что списки могут содержать смешанный типы (помните, что массивы должны содержать элементы одного типа). Списки очень просты в Python:

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lancia']

Обратите внимание, что вам не нужно импортировать массив модуль?

Этот синтаксис объявляет список автомобилей. Внутри квадратных скобок объявляется каждый элемент списка. Каждый элемент отделяется запятой, и, поскольку каждый элемент является строкой, вы объявляете их в кавычках. Python знает, что это объект, поэтому Распечатать оператор выведет содержимое списка:

print cars

Как и в случае с массивом, вы можете перебирать элементы списка, используя циклы:

for car in cars:
print car

Настоящая партийная хитрость списков — их смешанный тип. Продолжайте и добавьте некоторые дополнительные данные:

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lancia', 1, 0.56]

Это не проблема для Python — он даже не вызвал исключения:

Добавить новые элементы в список легко (что невозможно с массивами):

cars = ['Ford', 'Austin']
print cars
cars.append('Lancia')
print cars

Вы также можете объединить два списка в один:

cars = ['Ford', 'Austin']
print cars
other_cars = ['Lotus', 'Lancia']
cars.extend(other_cars)
print cars

Так же просто удалить элементы, используя Удалить синтаксис:

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lotus', 'Lancia']
print cars
cars.remove('Ford')
print cars

Это касается основ списков и массивов в Python. Почему бы не рассмотреть проект кодирования, такой как чтение и запись в Google Sheets

, чтение данных JSON

, Может быть, вы могли бы применить свои новые навыки для создания пользовательских кнопок быстрого доступа

, Несмотря на то, что это другой язык программирования, эти принципы массивов все еще применяются.

Вы узнали что-нибудь новое? Хотите увидеть более сложный контент? Дайте нам знать ваши мысли в комментариях ниже!

теория веб-разработки – Блог SkillFactory

На чтение 6 мин Просмотров 257 Обновлено

Статья посвящена одной из основных структур данных в веб-разработке — динамическим массивам данных (dynamic arrays). В отличие от простых массивов, их размер определяется при выполнении кода, что избавляет программиста от утомительной необходимости планировать распределение памяти (языки C, мы смотрим в вашу сторону).

Мы расскажем, для чего используется эта структура данных и как она реализована в Python с технической точки зрения. Эти знания помогут всем желающим выбрать оптимальный инструмент для решения множества типичных проблем и изучить программирование на Python.

Введение в динамические массивы

Динамические массивы применяются в ситуациях, когда разработчик не знает точно, сколько памяти ему потребуется в тот или иной момент. Они позволяют гибко менять используемый объем ресурсов и освобождать ненужные ячейки. Эти процессы происходят автоматически, поэтому такие массивы и называются динамическими.

Благодаря этой структуре данных программа может занимает в памяти ровно тот объем, который ей необходим для хранения конкретных данных. Представим, что вам нужно сгенерировать список пользователей, которые соответствуют каким-то критериям. Вы не знаете, сколько их будет — 10, 50, 100? Если ошибиться в меньшую сторону, код не будет работать. Если перестраховаться и зарезервировать избыточное место (например, сразу на 1000 пользователей), без ресурсов могут остаться приложения, которым они действительно нужны. Однако с использованием динамических массивов вы забываете обо всех трудностях.

Еще одна проблема, которую решается таким образом — это фрагментация памяти. В своей работе веб-разработчики нередко сталкиваются с ситуацией, когда ресурсов вроде бы должно быть достаточно, однако программа начинает сбоить. Причина в том, что в какой-то момент ей нужен один большой кластер памяти, а свободные ячейки оказываются распределены по нескольким участкам. При использовании динамических массивов система оптимально формирует блоки и эффективно освобождает ненужные площади.

Вопросы производительности

Функционально динамический массив соответствует статистическому, открывая при этом ряд удобных возможностей. Время уточнения или изменения значения любого элемента массива не зависит от его расположения. При последовательном переборе элементов,  время операции возрастает в линейной прогрессии, а ресурсы кеша расходуются максимально эффективно. То же самое справедливо для добавления или удаления элементов в середине массива. На проведение этих же операций с элементами в конце массива уходит постоянное амортизированное время, то есть в отдельные моменты скорость падает, однако общая производительность остается на уровне константы.

Если вы уже проштудировали руководство по веб-разработке, вы наверняка сравните динамические массивы со связными списками — они также позволяют менять содержимое без лишних затрат ресурсов. Однако массивы обеспечивают лучшие показатели индексирования и перебора элементов. С другой стороны, они несколько проигрывают в скорости добавления данных — если в списке достаточно изменить внутренние ссылки, то содержимое массива приходится двигать в памяти целиком. Для решения этих проблем применяются буферные окна (gap buffers) и многоуровневые векторы (tiered vectors).

Взгляд за кулисы

Теперь рассмотрим, какая механика стоит за всеми этими операциями — как именно Python создает динамические массивы и как меняет их размер. Для начала практическая демонстрация этого механизма.

import sys # этот модуль позволит нам использовать функцию для определения точного объема, который программа занимает в памяти

n = 10 # задаем пороговое значение

data = [] # создаем пустой список

for i in range(n): 

a = len(data) # количество элементов

b = sys.getsizeof(data) # объем памяти

print (‘Length:{0:3d}; Size of bytes:{1:4d}’.format(a, b))

data.append(n) # увеличиваем размер на единицу

После выполнения кода мы видим следующую картину (рамками обозначены границы выделенных блоков памяти):

По этой таблице можно понять принцип, которому Python следует при выделении ресурсов. Первые два дополнительных блока содержат по четыре ячейки. После того, как программа последовательно занимает эти пространства, интерпретатор делает вывод о ее ресурсоемкости и сразу предоставляет в два раза больше места. В дальнейшем он будет поступать так же — каждый новый блок будет вдвое превышать предыдущий.

Помните, мы говорили про постоянное амортизированное время при добавлении элементов в конец массива? Падение производительности происходит как раз в тот момент, когда нужно выделить новый, в два раза больший блок памяти. Остальные операции занимают одинаковый период.

Этот принцип позволяет программе быстро добрать небольшое количество ресурсов, которых ей не хватает в начале работы. Если же ее аппетиты продолжают расти, она обращается за помощью все реже.

Алгоритм, который позволяет переносить данные из блока A в блок B, выглядит следующим образом:

  1. Выделить участок B с нужным объемом памяти, в соответствии с описанным выше методом.
  2. Установить, что B[i] = A[i], i=0,….,n-1, где n — это текущий номер последнего элемента.
  3. Установить, что A = B.
  4. Добавить элементы в новый массив.

Другими словами, с того момента, как Python создает новый массив B и копирует в него данные, он считает его массивом A. Именно такая элегантная эффективность и снискала этому языку признание тысяч и тысяч программистов по всему миру.

[read id=1006]

Перламутровые пуговицы

Что ещё можно делать с массивами? Например, структура под названием “куча” (heap) позволяет программисту в любой момент определить в ряду значений минимальное.

Функционально “куча” представляет собой бинарное дерево, где каждый родитель больше   двух своих наследников. Таким образом, верхний узел (heap[0]) всегда оказывается самым меньшим из всего массива.

Пример “кучи” из технического описания модуля heapq. heap[k] <= heap[2*k+1] и heap[k] <= heap[2*k+2] для всех k, начиная с нуля.

Список доступных в Python операций с “кучей” включает определение наименьшего элемента, его добавление или удаление, слияние нескольких массивов и др. С помощью “кучи”  вы можете, например, выстроить приоритетную очередь для нескольких равноправных процессов, объединить записи двух журналов и выставить их в хронологическом порядке.

Как и другие бинарные деревья, “кучу” может быть сохранить в массиве, но при этом она оказывается компактнее. Дело в том, что в этом случае не требуется пространство для указателей — родителя и его наследников можно найти арифметически по индексам.

Одни и те же данные в виде “кучи” и массива.

Ещё одна вариация структуры на основе массива — двухсторонняя очередь (double-ended queue, deque). Она объединяет в себе функции стека и, собственно, очереди. Как вы помните, главное отличие между этими двумя структурами — порядок получения сохранённых данных. В очереди первыми предоставляются те данные, которые были раньше в ней сохранены (принцип First-In-First-Out). В стеке — наоборот, как в стопке книг или тарелок, сверху оказываются самые новые элементы (First-In-Last-Out).

[read id=872]

Двусторонняя очередь позволяет работать с данными с обеих сторон массива — добавлять и удалять элементы как в начале, так и в конце. Классический пример практического применения — планировщик задач для параллельных вычислений. Для каждого участвующего процессора формируется отдельная deque, в которую потоки сохраняются по принципу FIFO. Освободившийся процессор забирает первую задачу в своей очереди. Если она пуста, он обращается к deque другого процессора и забирает себе задачу, которая стоит там последней.

На этом сегодняшний теоретический экскурс окончен. Надеемся, что эти знания помогут вам в изучении Python и покорении новых вершин веб-разработки.

текст: Помогаев Дмитрий

Python — Массивы — CoderLessons.com

Массив — это контейнер, который может содержать фиксированное количество элементов, и эти элементы должны быть одного типа. Большинство структур данных используют массивы для реализации своих алгоритмов. Ниже приведены важные термины для понимания концепции массива.

  • Элемент — каждый элемент, хранящийся в массиве, называется элементом.
  • Индекс — каждое местоположение элемента в массиве имеет числовой индекс, который используется для идентификации элемента.

Представление массива

Массивы могут быть объявлены различными способами на разных языках. Ниже приведена иллюстрация.

Согласно приведенной выше иллюстрации, ниже приведены важные моменты, которые необходимо учитывать.

  • Индекс начинается с 0.

  • Длина массива равна 10, что означает, что он может хранить 10 элементов.

  • Каждый элемент может быть доступен через его индекс. Например, мы можем получить элемент с индексом 6 как 9.

Индекс начинается с 0.

Длина массива равна 10, что означает, что он может хранить 10 элементов.

Каждый элемент может быть доступен через его индекс. Например, мы можем получить элемент с индексом 6 как 9.

Основные операции

Ниже приведены основные операции, поддерживаемые массивом.

  • Traverse — печатать все элементы массива один за другим.

  • Вставка — добавляет элемент по указанному индексу.

  • Удаление — удаляет элемент по указанному индексу.

  • Поиск — поиск элемента по заданному индексу или по значению.

  • Обновить — обновляет элемент по указанному индексу.

Traverse — печатать все элементы массива один за другим.

Вставка — добавляет элемент по указанному индексу.

Удаление — удаляет элемент по указанному индексу.

Поиск — поиск элемента по заданному индексу или по значению.

Обновить — обновляет элемент по указанному индексу.

Массив создается в Python путем импорта модуля массива в программу python. Затем массив объявляется как показано eblow.

from array import *

arrayName = array(typecode, [Initializers])

Typecode — это коды, которые используются для определения типа значения, которое будет содержать массив. Некоторые типичные используемые типы:

кода типа Значение
б Представляет целое число со знаком размером 1 байт.
В Представляет целое число без знака размером 1 байт
с Представляет символ размером 1 байт
я Представляет целое число со знаком размером 2 байта
я Представляет целое число без знака размером 2 байта
е Представляет плавающую точку размером 4 байта
d Представляет плавающую точку размером 8 байт

Прежде чем взглянуть на различные операции с массивами, давайте создадим и распечатаем массив, используя python.

Приведенный ниже код создает массив с именем array1.

from array import *

array1 = array('i', [10,20,30,40,50])

for x in array1:
 print(x)

Когда мы компилируем и выполняем вышеуказанную программу, она дает следующий результат:

Выход

10
20
30
40
50

Доступ к элементу массива

Мы можем получить доступ к каждому элементу массива, используя индекс элемента. Код ниже показывает, как

from array import *

array1 = array('i', [10,20,30,40,50])

print (array1[0])

print (array1[2])

Когда мы компилируем и выполняем вышеуказанную программу, она дает следующий результат, который показывает, что элемент вставлен в позицию индекса 1.

Выход

10
30

Операция вставки

Операция вставки заключается в вставке одного или нескольких элементов данных в массив. В зависимости от требования, новый элемент может быть добавлен в начале, конце или любом заданном индексе массива.

Здесь мы добавляем элемент данных в середине массива, используя встроенный в Python метод insert ().

from array import *

array1 = array('i', [10,20,30,40,50])

array1.insert(1,60)

for x in array1:
 print(x)

Когда мы компилируем и выполняем вышеуказанную программу, она выдает следующий результат, который показывает, что элемент вставлен в позицию индекса 1.

Выход

10
60
20
30
40
50

Операция удаления

Удаление относится к удалению существующего элемента из массива и реорганизации всех элементов массива.

Здесь мы удаляем элемент данных в середине массива с помощью встроенного в python метода remove ().

from array import *

array1 = array('i', [10,20,30,40,50])

array1.remove(40)

for x in array1:
 print(x)

Когда мы компилируем и выполняем вышеуказанную программу, она выдает следующий результат, который показывает, что элемент удален из массива.

Выход

10
20
30
50

Операция поиска

Вы можете выполнить поиск элемента массива по его значению или индексу.

Здесь мы ищем элемент данных, используя встроенный в Python метод index ().

from array import *

array1 = array('i', [10,20,30,40,50])

print (array1.index(40))

Когда мы скомпилируем и выполним вышеуказанную программу, она выдаст следующий результат, который показывает индекс элемента. Если значение не присутствует в массиве, то программа возвращает ошибку.

Выход

3

Операция обновления

Операция обновления относится к обновлению существующего элемента из массива по заданному индексу.

Здесь мы просто переназначаем новое значение на нужный индекс, который мы хотим обновить.

from array import *

array1 = array('i', [10,20,30,40,50])

array1[2] = 80

for x in array1:
 print(x)

Когда мы компилируем и выполняем вышеуказанную программу, она выдает следующий результат, который показывает новое значение в позиции индекса 2.

Как создать целочисленный массив в Python? Ru Python

Это не должно быть так сложно. Я имею в виду в C,

это все, что тебе нужно. Как создать массив всех нулей для случайного размера. Я знаю функцию zeros () в NumPy, но должен быть простой способ встроенного, а не другого модуля.

Если вас не устраивают списки (потому что они могут содержать что угодно и занимать слишком много памяти), вы можете использовать эффективный массив целых чисел:

 import array array.array('i') 

См. Здесь

Если вам нужно инициализировать его,

 a = array.array('i',(0 for i in range(0,10))) 

два пути:

 x = [0] * 10 x = [0 for i in xrange(10)] 

Изменить: заменить range на xrange чтобы избежать создания другого списка.

Также: как и многие другие, включая Pi и Ben James, это создает list , а не массив Python. Хотя список во многих случаях достаточно и достаточно прост, для критически важных применений (например, при дублировании в тысячах объектов) вы можете просматривать массивы python. Посмотрите модуль array , как объяснено в других ответах в этом потоке.

 >>> a = [0] * 10 >>> a [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 

Используйте модуль массива . С его помощью вы можете эффективно хранить коллекции того же типа.

 >>> import array >>> import itertools >>> a = array_of_signed_ints = array.array("i", itertools.repeat(0, 10)) 

Для получения дополнительной информации – например, разных типов, посмотрите документацию модуля массива . Для до 1 миллиона записей это должно быть довольно быстро. За 10 миллионов записей моя локальная машина думает в течение 1,5 секунд.

Второй параметр array.array – это генератор , который строит определенную последовательность по мере ее чтения. Таким образом, модуль массива может потреблять нули один за другим, но генератор использует только постоянную память. Этот генератор не становится больше (по памяти), если последовательность становится длиннее. Массив будет расти, конечно, но это должно быть очевидно.

Вы используете его точно так же, как список:

 >>> a.append(1) >>> a.extend([1, 2, 3]) >>> a[-4:] array('i', [1, 1, 2, 3]) >>> len(a) 14 

… или просто преобразовать его в список:

 >>> l = list(a) >>> len(l) 14 

Как ни странно

 >>> a = [0] * 10000000 

быстрее при построении, чем метод массива. Иди цифра! 🙂

 a = 10 * [0] 

дает вам массив длиной 10, заполненный нулями.

 import random def random_zeroes(max_size): "Create a list of zeros for a random size (up to max_size)." a = [] for i in xrange(random.randrange(max_size)): a += [0] 

Используйте range если вы используете Python 3.x.

Если вам нужно быстро инициализировать массив, вы можете сделать это с помощью блоков вместо инициализатора генератора, и это будет намного быстрее. Создание списка по [0]*count так же быстро, как и все.

 import array def zerofill(arr, count): count *= arr.itemsize blocksize = 1024 blocks, rest = divmod(count, blocksize) for _ in xrange(blocks): arr.fromstring("\x00"*blocksize) arr.fromstring("\x00"*rest) def test_zerofill(count): iarr = array.array('i') zerofill(iarr, count) assert len(iarr) == count def test_generator(count): iarr = array.array('i', (0 for _ in xrange(count))) assert len(iarr) == count def test_list(count): L = [0]*count assert len(L) == count if __name__ == '__main__': import timeit c = 100000 n = 10 print timeit.Timer("test(c)", "from __main__ import c, test_zerofill as test").repeat(number=n) print timeit.Timer("test(c)", "from __main__ import c, test_generator as test").repeat(number=n) print timeit.Timer("test(c)", "from __main__ import c, test_list as test").repeat(number=n) 

Результаты:

 (array in blocks) [0.022809982299804688, 0.014942169189453125, 0.014089107513427734] (array with generator) [1.1884641647338867, 1.1728270053863525, 1.1622772216796875] (list) [0.023866891860961914, 0.035660028457641602, 0.023386955261230469] 
Массив Python

: пошаговое руководство

Массивы Python представляют собой структуру данных, подобную спискам. Они содержат ряд объектов, которые могут иметь разные типы данных. Кроме того, массивы Python могут повторяться и иметь ряд встроенных функций для их обработки.


Python имеет ряд встроенных структур данных, таких как массивы. Массивы дают нам возможность хранить и систематизировать данные, и мы можем использовать встроенные методы Python для извлечения или изменения этих данных. Например, если у вас есть список имен учащихся, которые вы хотите сохранить, вы можете сохранить их в массиве.

Массивы полезны, если вы хотите работать со многими значениями одного и того же типа данных Python. Это могут быть имена учащихся, номера сотрудников и т. Д. Они позволяют хранить соответствующие фрагменты данных. И они позволяют легко выполнять одну и ту же операцию с несколькими значениями одновременно.

В этом руководстве мы разберем основы массивов в Python и то, как они работают. Мы также рассмотрим несколько встроенных функций Python, которые вы можете запустить в своем списке для добавления и удаления данных.

Элементы массива в Python

В программировании массив может использоваться для хранения списка данных. Если у вас есть книжная полка, которую вы хотите классифицировать, вы можете сохранить названия каждой книги в массиве. Если у вас есть коллекция виниловых пластинок, вы можете хранить свои данные в массиве.

Синтаксис массива Python

Вот основной синтаксис для объявления массива в Python:

 ученик = ['Алекс', 'Билл', 'Кэтрин', 'Энди', 'Молли', 'Роза']
печать (студенты) 

Мы создали массив! Когда мы печатаем наш список студентов, наш результат такой же, как массив с данными, которые мы объявили:

 [«Алекс», «Билл», «Кэтрин», «Энди», «Молли», «Роза»] 

Можно ссылаться на каждый элемент в списке или на список в целом.Это означает, что мы можем выполнять операции с определенными элементами в нашем массиве.

Это работает, потому что каждое значение в массиве имеет индекс , номер , который сообщает нам, где находится элемент в массиве. Индексы начинаются с определенного элемента в массиве и соответствуют ему.

Вот указатель значений массива, которые мы объявили выше:

«Алекс» «Билл» «Кэтрин» «Энди» «Молли» «Роза»
1 2 3 4 5

Вызов массива Python

Поскольку каждый элемент имеет свой собственный номер индекса, мы можем получить доступ к каждому элементу в нашем массиве.Мы можем сделать это, вызвав наш список и указав порядковый номер, например:

Наш код вернет имя студента, значение индекса которого равно двум. Вот результат нашего кода:

Мы также можем использовать отрицательные индексные числа для доступа к элементам в нашем списке, что позволяет нам вести обратный отсчет. Если у нас есть длинный список, скажем, из 100 пунктов, нам может быть проще считать в обратном направлении, чем считать с самого начала. Вот номера обратных индексов для нашего массива выше:

«Алекс» «Билл» «Кэтрин» «Энди» «Молли» «Роза»
-6 -5 -4 -3 -2 -1

Если мы хотим получить второй из последнего элемента в нашем списке Python, мы должны использовать следующий код:

Наш код возвращает следующее:

Нарезка элементов в массиве Python

Мы также можем разрезать наши списки Python, чтобы получить несколько значений.Допустим, мы хотели, чтобы имена оказались в центре нашего списка студентов. Используя операцию среза, мы можем получить несколько значений в списке по их порядковому номеру. Эти значения будут извлечены путем создания диапазона индексных номеров, разделенного двоеточием.

Вот пример фрагмента в Python:

Наш код возвращает следующее:

 [«Билл», «Кэтрин», «Энди», «Молли»] 

Как видите, наш код вернул каждое имя между номерами индексов от 1 до 5 в нашем списке.Стоит отметить, что первый номер индекса, где начинается срез, является включительным, а второй номер индекса является эксклюзивным. Это означает, что наш код вернул четыре значения от 1 до 5, включая 1.

Если мы хотим получить все элементы до определенной точки в массиве, мы можем использовать этот код:

Наш код возвращает следующее:

Как вы можете видеть выше, наш код получил все элементы, значение индекса которых раньше 2 .

Изменение элементов в массиве Python

Мы также можем использовать индексацию для изменения значений в нашем списке.Мы достигаем этого, ссылаясь на каждый элемент по его значению индекса и присваивая ему новое значение. В приведенном ниже примере мы заменим имя Rose на имя Amy :

.

Когда мы распечатываем наш список (используя print (студенты) ), имя Rose больше не будет отображаться, а на его месте будет Amy :

 [«Алекс», «Билл», «Кэтрин», «Энди», «Молли», «Эми»] 

Добавление и извлечение массива Python

Мы имели дело с тем же массивом, с которого начали.Но что, если мы хотим добавить новый элемент в наш массив? Именно здесь на помощь приходит функция append () . Использование операции с массивом append () позволяет нам добавить элемент в конец нашего массива без объявления нового массива.

Вот пример функции append () , которая добавит имя John в наш список студентов:

 ученик = ['Алекс', 'Билл', 'Кэтрин', 'Энди', 'Молли', 'Роза']
student.append ('Джон')
печать (студенты) 

Наш код возвращает следующее:

 [«Алекс», «Билл», «Кэтрин», «Энди», «Молли», «Роуз», «Джон»] 

Если мы хотим удалить элементы из нашего массива, мы могли бы использовать функцию Python pop .Python pop () работает так же, как append () , но работает как метод удаления, который удаляет элемент из массива. Кроме того, pop () принимает в качестве аргумента номер индекса, а не строку. Вот пример pop () в действии:

 ученик = ['Алекс', 'Билл', 'Кэтрин', 'Энди', 'Молли', 'Роза']
student.pop (0)
печать (студенты) 

Наш код удаляет отдельный элемент со значением индекса из нашего массива (который соответствует имени Alex ) и возвращает следующее:

 [«Билл», «Кэтрин», «Энди», «Молли», «Роза»] 

Методы массива Python

Мы коснулись поверхности методов массива в Python, и нам предстоит еще многое изучить.Вам необходимо знать основные методы массива: append () и pop () , которые позволяют добавлять и удалять элементы из массива. Вам также необходимо знать базовую структуру массивов, как мы уже обсуждали.

Если вы хотите изучить массивы более подробно, вот основные методы работы с массивами, которые вы, возможно, захотите изучить:

Название метода Описание
append () Добавляет элемент в массив
pop () Удаляет элемент из массива
clear ( ) Удаляет все элементы из массива
copy () Возвращает копию массива
count () Возвращает количество элементов в списке
index () Возвращает индекс первого элемента с определенным значением
insert () Добавляет элемент в массив в определенной позиции
reverse () Изменяет порядок массива на обратный
sort () Сортирует список

Посмотреть ответ.это из этого руководства:

Заключение

Массивы — это очень гибкие структуры данных в Python, которые мы можем использовать для работы со списками данных. В этом руководстве мы продемонстрировали, как можно использовать массивы для хранения нескольких значений и как к ним обращаться. Мы обсудили, как получить массив Python, используя его номера индекса. Мы также рассмотрели, как изменять элементы в массиве.

Мы обсудили, как добавлять и удалять элементы из массива с помощью функций append () и pop () соответственно.Теперь вы готовы к множеству ситуаций, когда вам может понадобиться использовать массив в Python!

Массив против списка в Python — в чем разница?

И списки, и массивы используются для хранения данных в Python. Более того, обе структуры данных позволяют индексацию, нарезку и итерацию. Так в чем же разница между массивом и списком в Python? В этой статье мы подробно объясним, когда использовать массив Python или список.

Python имеет множество различных структур данных с разными функциями и функциями.Его встроенные структуры данных включают списков, , кортежи, наборы и словари. Однако это не исчерпывающий список структур данных, доступных в Python. Некоторые дополнительные структуры данных можно импортировать из разных модулей или пакетов.

Массив Структура данных относится к категории «необходимо импортировать». Чтобы использовать массив в Python, вам нужно импортировать эту структуру данных из пакета NumPy или массива модуля .

И это первое отличие списков от массивов. Прежде чем углубиться в различия между этими двумя структурами данных, давайте рассмотрим особенности и функции списков и массивов.

Что такое список в Python?

Список — это структура данных, встроенная в Python и содержащая коллекцию элементов. Списки имеют ряд важных характеристик:

  • Элементы списка заключаются в квадратные скобки, например [элемент1, элемент2, элемент3] .
  • Списки упорядочены , — то есть элементы в списке отображаются в определенном порядке. Это позволяет нам использовать индекс для доступа к любому элементу.
  • Списки изменяемые , что означает, что вы можете добавлять или удалять элементы после создания списка.
  • Элементы списка не обязательно должны быть уникальными . Возможно дублирование элемента, поскольку каждый элемент имеет свое собственное место и может быть доступен отдельно через индекс.
  • Элементы могут иметь различных типа данных. : вы можете комбинировать строки, целые числа и объекты в одном списке.

Списки очень легко создаются в Python:

list = [3, 6, 9, 12]
печать (список)
печать (тип (список))
 
[3, 6, 9, 12]
<список классов>
 
Списки

Python используются практически повсюду, так как они являются отличным инструментом для сохранения последовательности элементов и перебора их.

Что такое массив в Python?

Массив также является структурой данных, в которой хранится набор элементов. Как и списки, массивы упорядочены , изменяемы , заключены в квадратные скобки и могут хранить неуникальных элементов.

Но когда дело доходит до способности массива хранить различные типы данных, ответ не так однозначен. Это зависит от типа используемого массива.

Чтобы использовать массивы в Python, вам необходимо импортировать либо array module , либо NumPy package .

импортировать массив как arr
 
импортировать numpy как np
 

Модуль Python array требует, чтобы все элементы массива были одного типа .Более того, чтобы создать массив, вам нужно указать тип значения. В приведенном ниже коде «i» означает, что все элементы в массиве array_1 являются целыми числами:

array_1 = arr.array ("i", [3, 6, 9, 12])
печать (массив_1)
print (тип (массив_1))
 
array ('i', [3, 6, 9, 12])
<класс 'array.array'>
 

С другой стороны, массивы NumPy поддерживают разные типы данных . Чтобы создать массив NumPy , вам нужно только указать элементы (конечно, заключенные в квадратные скобки):

массив_2 = нп.array (["числа", 3, 6, 9, 12])
печать (массив_2)
print (тип (массив_2))
 
['числа' '3' '6' '9' '12']
<класс 'numpy.ndarray'>
 

Как видите, array_2 содержит один элемент типа string (т.е. «числа» ) и четыре целых числа.

Так в чем же разница?

Теперь, когда мы знаем их определения и особенности, мы можем поговорить о различиях между списками и массивами в Python:

  • Необходимо объявить массивы.В списках нет , поскольку они встроены в Python. В приведенных выше примерах вы видели, что списки создаются путем простого заключения последовательности элементов в квадратные скобки. С другой стороны, для создания массива требуется определенная функция либо из модуля array (т.е. array.array () ), либо из пакета NumPy (т.е. numpy.array () ). Из-за этого списки используются чаще, чем массивы.
  • Массивы могут хранить данные очень компактно и более эффективны для хранения больших объемов данных.
  • Массивы отлично подходят для числовых операций ; списки не могут напрямую обрабатывать математические операции. Например, вы можете разделить каждый элемент массива на одно и то же число с помощью всего одной строчки кода. Если вы попробуете то же самое со списком, вы получите ошибку.
array = np.array ([3, 6, 9, 12])
деление = массив / 3
печать (деление)
печать (тип (раздел))
 
[1. 2. 3. 4.]
<класс 'numpy.ndarray'>
 
list = [3, 6, 9, 12]
деление = список / 3
 
-------------------------------------------------- -------------------------
TypeError Traceback (последний вызов последним)
 в ()
      1 список = [3, 6, 9, 12]
----> 2 деление = список / 3

TypeError: неподдерживаемые типы операндов для /: 'list' и 'int'
 

Конечно, можно произвести математическую операцию со списком, но это гораздо менее эффективно:

Из практического курса «Структуры данных Python»

Итак, когда следует использовать список, а когда — массив?

  • Если вам нужно сохранить относительно короткую последовательность элементов, и вы не планируете выполнять с ней какие-либо математические операции, предпочтительным выбором будет список .Эта структура данных позволит вам хранить упорядоченную, изменяемую и проиндексированную последовательность элементов без импорта каких-либо дополнительных модулей или пакетов.
  • Если у вас очень длинная последовательность элементов, рассмотрите возможность использования массива . Эта структура предлагает более эффективное хранение данных.
  • Если вы планируете выполнять какие-либо числовые операции с вашей комбинацией элементов, используйте массив . Аналитика данных и наука о данных в значительной степени зависят от массивов (в основном NumPy).

Пора попрактиковаться в массивах и списках Python!

Отлично! Теперь вы знаете разницу между массивом и списком в Python.Вы также знаете, что выбрать для последовательности элементов. А теперь пора практиковаться!

Если вы хотите углубить свое понимание структур данных и практиковать более 100 интерактивных упражнений, ознакомьтесь с курсом LearnPython.com «Структуры данных Python на практике». Это поможет вам почувствовать себя профессионалом при работе со списками, вложенными списками, кортежами, наборами и словарями.

Удалить элемент из массива в Python

Введение

В этом руководстве будут рассмотрены некоторые распространенные способы удаления элементов из массивов Python.Вот список всех техник и методов, которые мы рассмотрим в этой статье:

Массивы в Python

Массивы и списки — это не одно и то же в Python. Хотя списки используются чаще, чем массивы, у последних все же есть свои варианты использования. Основное различие между ними заключается в том, что списки могут использоваться для хранения произвольных значений. Они также разнородны, что означает, что они могут одновременно хранить целые числа, строки, другие объекты и т. Д.

Массивы, с другой стороны, аналогичны массивам в C.Это однородные структуры данных для хранения элементов одного типа , и они используют гораздо меньше памяти, чем списки.

В этом руководстве основное внимание будет уделено массивам , вместо списков , хотя большинство методов, показанных в этом руководстве, можно использовать для обеих этих двух структур данных.

Использование

remove ()

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

pop ()

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

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 массивов Массивы

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

Код типа Тип данных C Тип данных Python Минимальный размер в байтах
'b' подписанный символ int 1
'B' символ без знака int 1
'h' подписанный короткий int 2
'H' без знака короткий int 2
'i' подписанный int int 2
'I' unsigned int int 2
'l' подписанный длинный внутренний 4
'L' беззнаковый длинный внутренний 4
'q' длинный длинный знак внутренний 8
'Q' длинный длинный длинный int 8
'f' поплавок поплавок 4
'd' двойной поплавок 8

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.


Чтобы показать, как оператор среза работает в Python, мы собираемся использовать наш надежный образец массива.
  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

Этот урок является частью Инкубатор плотницких работ, место, где можно поделиться и использовать друг друга Уроки столярного дела. Этот урок не был просмотрен не одобрен The Carpentries .

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.

Источник: xkcd # 163

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

Массив Python

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

. Массив 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.

элементы массива доступа 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

. Элемент 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

. Длина 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

. Python Добавить элемент в массив

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

. Удалить элементы 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

. Цикл 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.

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.

Доступ 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.

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.

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.

Расширить массив 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 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.

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.

Обратить массив в 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.

Python подсчитывает количество вхождений элемента в массиве

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.

Преобразовать массив в список в 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.

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.

Python обновляет элемент в массиве

Списки Python и массивы

Списки Массивы
Списки Python гибкие и могут содержать произвольные данные. Массивы Python — это всего лишь тонкая оболочка для массивов C.
Список является частью Python, поэтому его не нужно объявлять в первую очередь. Массивы необходимо сначала импортировать или объявить из других библиотек (например, numpy).
Он не может напрямую обрабатывать арифметические операции. Может напрямую обрабатывать арифметические операции.
Предпочтительно для более коротких последовательностей элементов данных. Предпочтительно для более длинных последовательностей элементов данных.
Большая гибкость позволяет легко изменять данные. Меньше гибкости после добавления, удаление должно выполняться поэлементно.
Используйте больший объем памяти для удобного добавления элементов. Сравнительно компактнее по объему памяти.

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.

Список Python в массивы 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 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.

Среднее значение двух массивов в 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.

Минимальное значение массива python

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.

Максимальное значение массива python

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.

Минимальное значение 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

. Максимальное значение 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
.