Модуль array, массивы в Python.

Модуль array определяет тип объекта, который может компактно представлять массив значений базовых типов: символы, целые числа, числа с плавающей запятой.

Массивы array являются типами и ведут себя очень похоже на списки, за исключением того, что тип хранящихся в них объектов ограничен. Тип указывается во время создания объекта с помощью кода типа, который представляет собой один символ. Список поддерживаемых типов и соответствующие им коды смотрите в разделе «Коды типов массива array()«.

Фактическое представление значений array определяется архитектурой машины, строго говоря реализацией языка C. К фактическому размеру можно получить доступ через атрибут array.itemsize.

array.array(typecode[, initializer]):

Класс array.array() создает новый массив, элементы которого ограничены typecode и инициализируется из необязательного значения initializer, которое должно быть списком, байтоподобным объектом или итерируемым по элементам объектом соответствующего типа.

Если задан список или строка, то инициализатор передается методу array.fromlist(), array.frombytes() или array.fromunicode() нового массива для добавления начальных элементов в массив. В противном случае итеративный инициализатор передается в метод array.extended().

Создание экземпляра array.array() вызывает событие аудита array.__new__ с аргументами typecode, initializer.

Смотрите какие методы определяет класс array.array() в разделе «Методы и свойства класса array()«.

Объекты класса array.array() поддерживают общие операции c последовательностями, такие как индексация, срез, объединение и т. д. При использовании среза, назначенное значение должно быть объектом массива с тем же typecode. Во всех остальных случаях вызывается исключение TypeError.

Объекты массива также реализуют интерфейс буфера и могут использоваться везде, где поддерживаются байтообразные объекты.

Когда объект класса array.array() выводится на печать или преобразуется в строку, он представляется как array(typecode, initializer).

  • Инициализатор initializer опускается, если массив пустой.
  • Если тип typecode равен 'u', то это строка.
  • Во всех остальных случаях это список чисел.

Строка гарантированно может быть преобразована обратно в массив с тем же типом и значением, используя функцию eval() если класс array() был импортирован с использованием конструкции from array import array.

Примеры использования:
>>> from array import array
>>> arr = array('l')
>>> arr
# array('l')
>>> arr = array('u', 'hello \u2641')
>>> arr
# array('u', 'hello ♁')
>>> arr = array('b', b'is array')
>>> arr
# array('b', [105, 115, 32, 97, 114, 114, 97, 121])
>>> arr = array('l', [1, 2, 3, 4, 5])
>>> arr
# array('l', [1, 2, 3, 4, 5])
>>> arr = array('d', [1. 0, 2.0, 3.14])
>>> arr
# array('d', [1.0, 2.0, 3.14])
>>> str(arr)
# "array('d', [1.0, 2.0, 3.14])"
>>> print(arr)
# array('d', [1.0, 2.0, 3.14])

Смотрите так же модуль struct, при помощи которого можно осуществлять упаковку и распаковку разнородных двоичных данных.

Массивы в Python — Библиотека разработчика Programming Store

Contents

  • 1 Массивы в Python
    • 1.1 Списки (list)
      • 1.1.1 Создание
      • 1.1.2 Обращение к элементу
      • 1.1.3 Обход элементов
      • 1.1.4 Сравнение
      • 1.1.5 Размерность
      • 1.1.6 Преобразование
      • 1.1.7 Матрицы
    • 1.2 Массивы NumPy (Ndarray)
      • 1.2.1 Создание
      • 1.2.2 Тип значения элементов
      • 1.2.3 Обращение к элементам
      • 1.2.4 Атрибуты класса Ndarray
      • 1.2.5 Изменение размерности

В Python нет встроенного типа «массив», но вместо него можно использовать встроенный тип «список» (list). Также при использовании библиотеки NumPy можно создавать объект типа «массив» (Ndarray). Далее о каждом из этих двух вариантов подробнее.

Списки (list)

Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:

Создание

  • Создание пустого списка:
names = []
names = list()
  • Создание списка с элементами:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга']
  • Создание списка на основе другого списка:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга']
new_names = list(names)
  • Создание списка повторением какого-либо элемента или другого списка:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга']
new_names = names * 2
  • Создание списка с помощью конструкции range():
numbers = list(range(10))

Функция range(10) возвращает числа от 0 до 9, на основе которых создаётся новый список.

Обращение к элементу

Обращение к элементу списка производится по индексу элемента:

names[0]

Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».

Обход элементов

Элементы списка можно обходить циклами

for и while:

for name in names:
    print(name)

Сравнение

Списки можно сравнивать между собой. Для того, чтобы два списка считались равными, они должны иметь одинаковый состав. К примеру, следующие два списка будут равны, не смотря на разные способы их создания:

list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
list2 = list(range(10))

Размерность

Список в Python может быть как одномерным, так и многомерным. Выше были приведены примеры одномерных списков. Чтобы список был многомерным, например, двухмерным, каждый элемент списка должен представлять собой другой список:

names = [['Иван', 19],
        ['Женя', 20],
        ['Ольга', 21]]

В данном примере список состоит из трёх списков, каждый из которых содержит имя и возраст. Аналогично можно создавать списки с большим количеством измерений — с большим количеством уровней вложенности.

Для получения элемента многомерного списка, нужно указывать столько индексов, сколько измерений необходимо использовать для описания элемента:

names = [['Иван', 19],
        ['Женя', 20],
        ['Ольга', 21]]
names[1][0]

Преобразование

Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:

names = [['Иван', 19],
        ['Женя', 20],
        ['Ольга', 21]]
new_dict = dict(names)

Матрицы

Двумерный список является матрицей, которую визуально можно представить в следующем виде:

В данном примере переменная А содержит двумерный список, т.е. список списков, каждый из которых состоит из трёх элементов. Тип list в Python не поддерживает работу со списками как с матрицами, но, тем не менее, позволяет матрицы хранить.

Массивы NumPy (Ndarray)

Создание

Для использования класса Ndarray предварительно необходимо импортировать библиотеку numpy:

import numpy as np

Для создания массива используется функция модуля numpy — array():

import numpy as np

new_array = np. array(['Иван', 'Женя', 'Ольга'])

В первый параметр функции array() передаётся список, поэтому способов создания столько же, сколько способов создания списков. При передаче в параметр многомерного списка будет создан многомерный массив:

import numpy as np

new_array = np.array([['Иван', 19],
                        ['Женя', 20],
                        ['Ольга', 21]])

Тип значения элементов

В данном примере элементы массива были приведены к строковому типу, так как каждый список главного списка содержал строковое значение. Тип значения элементов массива можно переопределять при создании массива, указывая его вторым параметром функции array():

import numpy as np

new_array = np.array([['Иван', 19],
                        ['Женя', 20],
                        ['Ольга', 21]], dtype=np.str)

Обращение к элементам

Обращение к элементам массива Ndarray производится аналогично получение элемента в многомерном списке.

Атрибуты класса Ndarray

Далее рассмотрим атрибуты класса Ndarray:

  • ndim — число измерений (осей) массива;
  • shape — размерность массива. Это tuple, содержащий натуральные числа (n, m) — длины массива по каждой оси (n — высота, m — ширина). Число элементов кортежа shape равно ndim.
  • size — количество элементов в массиве, равно произведению всех элементов атрибута shape;
  • dtype — тип элементов массива. NumPy предоставляет возможность использовать как встроенные типы, например: bool_, character, int8, int16, int32, int64, float8, float16, float32, float64, complex64, object_, так и собственные типы данных, в том числе и составные;
  • itemsize — размер каждого элемента массива в байтах;
  • data — буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно не нужно использовать этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.

Изменение размерности

Размерность массива darray в Python можно изменять методом reshape():

import numpy as np

new_array = np. array([['Иван', 19],
                        ['Женя', 20],
                        ['Ольга', 21]], dtype=np.str)
new_array.reshape(2, 3)

При этом количество элементов должно позволять это сделать, т.е. произведение элементов атрибута shape до и после изменения размера должно быть одинаковым. К примеру, нельзя изменить размерность массива с (3, 4) на (2, 5), но можно изменить её на (2, 6).

 

numpy.ndarray — Руководство по NumPy v1.25

class numpy.ndarray( shape , dtype=float , buffer=None , offset=0 , strides=None , order=None 9 0005 )[источник]

Объект массива представляет собой многомерный однородный массив предметов фиксированного размера. Связанный объект типа данных описывает формат каждого элемента в массиве (его порядок байтов, сколько байтов он занимает в памяти, будь то целое число, число с плавающей запятой, или что-то другое и т.д.)

Массивы должны быть построены с использованием

массива , нулей или пустых (см. раздел «См. также» ниже). Приведенные здесь параметры относятся к низкоуровневый метод ( ndarray(…) ) для создания экземпляра массива.

Для получения дополнительной информации обратитесь к модулю numpy и изучите методы и атрибуты массива.

Параметры:
(для метода __new__; см. примечания ниже)
форма кортеж целых чисел

Форма созданного массива.

dtype тип данных, необязательный

Любой объект, который можно интерпретировать как тип данных numpy.

буфер объект, предоставляющий интерфейс буфера, необязательный

Используется для заполнения массива данными.

offset int, необязательный

Смещение данных массива в буфере.

шага кортеж целых чисел, необязательный

Шаг данных в памяти.

порядок {‘C’, ‘F’}, необязательный

По ряду (стиль C) или по столбцу (стиль Fortran).

См. также

массив

Создание массива.

нули

Создайте массив, каждый элемент которого равен нулю.

пустой

Создать массив, но оставить выделенную ему память без изменений (т.е. он содержит «мусор»).

dtype

Создать тип данных.

numpy.typing.NDArray

Общий псевдоним ndarray w.r.t. его dtype.type .

Примечания

Существует два режима создания массива с использованием __new__

:

  1. Если буфер — None, затем только shape , dtype и порядок используются.

  2. Если буфер является объектом, предоставляющим интерфейс буфера, то все ключевые слова интерпретируются.

Метод __init__ не требуется, так как массив полностью инициализирован после метода __new__ .

Примеры

Эти примеры иллюстрируют низкоуровневый конструктор ndarray . Ссылаться к См. также раздел

выше для более простых способов построения ндаррай.

Первый режим, буфер Нет:

 >>> np.ndarray (форма = (2,2), dtype = float, порядок = 'F')
массив([[0.0e+000, 0.0e+000], # случайный
       [нан, 2.5e-323]])

Второй режим:

 >>> np.ndarray ((2,), буфер = np.array ([1,2,3]),
... смещение=np.int_().размер элемента,
... dtype=int) # offset = 1*itemsize, т.е. пропустить первый элемент
массив ([2, 3])
Атрибуты:
T ndarray

Вид транспонированного массива.

данные буфер

Объект буфера Python, указывающий на начало данных массива.

dtype dtype object

Тип данных элементов массива.

flags dict

Информация о структуре памяти массива.

flat numpy.flatiter object

Одномерный итератор по массиву.

imag ndarray

Мнимая часть массива.

real ndarray

Действительная часть массива.

size int

Количество элементов в массиве.

itemsize int

Длина одного элемента массива в байтах.

nbytes int

Всего байтов, потребляемых элементами массива.

ndim int

Количество измерений массива.

форма кортеж целых чисел

кортеж размеров массива.

шага кортеж целых чисел

Кортеж байтов для перехода в каждом измерении при обходе массива.

ctypes ctypes объект

Объект для упрощения взаимодействия массива с модулем ctypes.

base ndarray

Базовый объект, если память принадлежит какому-то другому объекту.

Методы

все ([ось, выход, размер, где])

Возвращает True, если все элементы оцениваются как True.

любой ([ось, вне, держите димс, где])

Возвращает True, если любой из элементов a оценивается как True.

argmax ([ось, выход, размер])

Возвращает индексы максимальных значений по заданной оси.

argmin ([ось, выход, размер])

Возвращает индексы минимальных значений по заданной оси.

argpartition (kth[ ось, вид, порядок])

Возвращает индексы, которые будут разбивать этот массив.

argsort ([ось, вид, порядок])

Возвращает индексы для сортировки этого массива.

astype (dtype[ order, casting, subok, copy])

Копия массива, приведенная к указанному типу.

обмен байтами ([на месте])

Поменять местами байты элементов массива

выбрать (выбор [ выход, режим])

Используйте индексный массив для создания нового массива из набора вариантов.

зажим ([мин, макс, выход])

Возвращает массив, значения которого ограничены [мин., макс.] .

сжать (условие[ ось, выход])

Возвращает выбранные срезы этого массива вдоль заданной оси.

соединение ()

Комплексно-сопряженные все элементы.

сопряженный ()

Вернуть комплексно-сопряженное число поэлементно.

копия ([заказ])

Вернуть копию массива.

cumprod ([ось, тип d, выход])

Возвращает совокупное произведение элементов по заданной оси.

общая сумма ([ось, dtype, выход])

Возвращает совокупную сумму элементов по заданной оси.

диагональ ([смещение, ось 1, ось 2])

Возврат указанных диагоналей.

дамп (файл)

Дамп массива в указанный файл.

отвалы ()

Возвращает пиксель массива в виде строки.

заполнить (значение)

Заполните массив скалярным значением.

сплющить ([заказ])

Вернуть копию массива, свернутого в одно измерение.

getfield (dtype[ смещение])

Возвращает поле заданного массива определенного типа.

элемент (*args)

Скопируйте элемент массива в стандартный скаляр Python и верните его.

набор элементов (*args)

Вставить скаляр в массив (скаляр, если возможно, приводится к dtype массива)

макс. ([ось, выход, размерность, начальная, где])

Возвращает максимум по заданной оси.

означает ([ось, dtype, out, keepdims, where])

Возвращает среднее значение элементов массива вдоль заданной оси.

мин. ([ось, выход, размерность, начальная, где])

Возвращает минимум по заданной оси.

newbyteorder ([new_order])

Вернуть массив с теми же данными, которые просматриваются с другим порядком байтов.

ненулевой ()

Возвращает индексы ненулевых элементов.

раздел (kth[ ось, вид, порядок])

Переупорядочивает элементы в массиве таким образом, чтобы значение элемента в k-й позиции было в позиции, в которой оно было бы в отсортированном массиве.

prod ([ось, dtype, out, keepdims, Initial, …])

Возвращает произведение элементов массива по заданной оси

ptp ([ось, выход, размер])

Размах (максимум-минимум) значения по заданной оси.

put (индексы, значения[ режим])

Набор a.flat[n] = values[n] для всех n в индексах.

равель ([заказ])

Возвращает сглаженный массив.

повтор (повторяет [ ось])

Повторить элементы массива.

изменить форму (форма [ порядок])

Возвращает массив, содержащий те же данные с новой формой.

изменение размера (new_shape[ refcheck])

Изменение формы и размера массива на месте.

раунд ([десятичные числа, выход])

Возвращает a с округлением каждого элемента до заданного числа десятичных знаков.

searchsorted (v[ сторона, сортировщик])

Найдите индексы, в которые элементы v должны быть вставлены в a для сохранения порядка.

setfield (значение, dtype[ смещение])

Поместите значение в указанное место в поле, определяемом типом данных.

setflags ([write, align, uic])

Установить флаги массива WRITEABLE, ALIGNED, WRITEBACKIFCOPY соответственно.

sort ([ось, вид, порядок])

Сортировка массива на месте.

сжать ([ось])

Удалить оси длины один из и .

станд. ([ось, dtype, out, ddof, keepdims, где])

Возвращает стандартное отклонение элементов массива вдоль заданной оси.

сумма ([ось, dtype, out, keepdims, initial, где])

Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.

оси подкачки (ось 1, ось 2)

Вернуть вид массива с осью 1 и осью 2 , переставленными местами.

взять (индексы [ ось, выход, режим])

Возвращает массив, сформированный из элементов и по заданным индексам.

тобайт ([порядок])

Создание байтов Python, содержащих необработанные байты данных в массиве.

tofile (fid[ sep, format])

Запись массива в файл в текстовом или двоичном виде (по умолчанию).

толист ()

Возвращает массив как и -уровневый глубоко вложенный список скаляров Python.

торос ([заказ])

Псевдоним совместимости для tobytes с точно таким же поведением.

трассировка ([смещение, ось 1, ось 2, dtype, выход])

Возвращает сумму по диагоналям массива.

транспонировать (*оси)

Возвращает вид массива с транспонированными осями.

var ([ось, dtype, out, ddof, keepdims, где])

Возвращает дисперсию элементов массива по заданной оси.

просмотр ([dtype][ type])

Новый вид массива с теми же данными.

Добавление элементов в массив Python {3 метода}

Введение

Добавление элементов — это основная операция с массивами Python. Существует несколько способов определения массивов в Python, например, с помощью списков (структура данных, подобная массиву), модуля массива или библиотеки NumPy. Каждый метод имеет разные способы добавления новых элементов.

В зависимости от типа массива существуют разные способы вставки элементов.

В этой статье показано, как добавлять элементы в массивы Python (списки, массивы и массивы NumPy).

Необходимые условия

  • Python 3 установлен.
  • IDE или текстовый редактор для написания и редактирования кода.
  • IDE или командная строка/терминал для запуска кода.
  • (необязательно) NumPy установлен.

Списки Python действуют как структуры данных, подобные массивам, которые допускают различные типы элементов. С другой стороны, 9Библиотеки 0004 array и NumPy предлагают модули для создания традиционных массивов.

Способы добавления элемента в массив различаются в зависимости от типа данных. Ниже приводится обзор нескольких возможных методов.

Метод 1: добавление в массив в Python с помощью списков

При использовании списков в качестве массивов Python предлагает несколько встроенных методов для добавления одного или нескольких элементов в существующий список. Методы:

  • Оператор ( + )
  • добавить()
  • расширить()
  • вставка()

Ниже представлен обзор трех различных методов с примерами.

1. Добавить один или несколько элементов в конец списка с помощью оператора ( + ). Оператор добавляет одно значение или другой список (или повторяющийся) в существующий список и обновляет исходную переменную.

Чтобы добавить один элемент в список, см. следующий пример:

 л = [1, 2, 3]
print("Список перед добавлением:", l)
л = л + ["четыре"]
print("Список после добавления:", l)

В качестве альтернативы добавьте несколько элементов:

 l = [1, 2, 3]
print("Список перед добавлением:", l)
л = л + ["четыре", "пять", "шесть"]
print("Список после добавления:", l)

Оператор добавляет элементы в конец исходного списка и увеличивает длину списка.

2. Добавить один элемент в конец списка с помощью встроенной append() метод. Метод не поддерживает добавление нескольких значений в список.

Например, в приведенном ниже коде показано, как создать список и добавить элемент:

 l = [1, 2, 3]
print("Список перед добавлением:", l)
л.добавлять("четыре")
print("Список после добавления:", l)

Исходный список содержит новый элемент в конце.

3. Добавить один или несколько элементов в конец списка с помощью встроенного метода extend() . Укажите новый список (или другой итерируемый) в качестве параметра метода.

В приведенном ниже примере показано, как добавить новый список к существующему:

 l = [1, 2, 3]
print("Список перед расширением:", l)
l.extend(["четыре", "пять", "шесть"])
print("Список после расширения:", l)

Старый список расширяется новыми элементами, которые добавляются в конец списка.

4. Добавить элемент в точное место в списке с помощью метода insert() . Укажите индекс местоположения и значение для вставки.

Например:

 л = [1, 2, 3]
print("Список перед вставкой:", l)
л.вставка(1, 1.5)
print("Список после вставки:", l)

Новый элемент вставляется по указанному индексу, а все последующие значения сдвигаются вправо на один индекс.

Способ 2. Добавление в массив в Python с помощью модуля Array

Модуль массива Python имитирует традиционные массивы, в которых все элементы ограничены одним типом данных. Модуль похож на списки, когда дело доходит до добавления новых элементов. Возможные методы:

  • + оператор
  • добавить()
  • расширить()
  • вставка()

Ниже приведен краткий обзор каждого метода с использованием модуля массива.

1. Добавить один или несколько элементов в массив с помощью оператора + . Элемент(ы) добавляются в конец.

В приведенном ниже примере показано, как добавить к массиву + оператор:

 массив импорта
а = массив.массив('я', [1,2,3])
print("Массив перед добавлением:", а)
б = массив.массив('я', [4,5,6])
а = а + б
print("Массив после добавления", a)

Оба массива используют один и тот же код типа ( 'i'  для целого числа без знака). Оператор + добавляет новый набор чисел к существующему.

2. Добавить один элемент в массив с помощью метода append() . Метод добавляет в конец новое значение, которое должно соответствовать типу элемента массива.

См. следующий пример использования функции append() для добавления нового элемента в массив:

 импорт массива
а = массив.массив('я', [1,2,3])
print("Массив перед добавлением:", а)
а. добавить (4)
print("Массив после добавления:", a)

Метод расширяет существующий список новым элементом, соответствующим коду типа массива.

3. Добавьте один или несколько элементов в конец массива с помощью метода extend() . Предоставьте элементы в повторяемом типе данных. Элементы в итерируемом объекте должны соответствовать типу данных массива.

Например, добавьте несколько элементов в массив со списком Python:

 импорт массива
а = массив.массив('я', [1,2,3])
print("Массив перед расширением:", а)
а. продлить([4,5,6])
print("Массив после расширения:", a)

Метод extend() связывает список с массивом.

4. Добавить элемент в определенное место в массиве с помощью метода insert() . Установите индекс элемента и укажите значение элемента для вставки значения.

Например:

 массив импорта
а = массив.массив('я', [1,2,3])
print("Массив перед вставкой:", а)
а. вставить (1,0)
print("Массив после вставки:", a)

Значение 0 вставляется по индексу 1 , сдвигая все следующие элементы вправо.

Способ 3: добавление в массив NumPy

Библиотека NumPy содержит тип массива, подходящий для числовых расчетов. В отличие от списков и массивов, существует меньше способов добавления элементов в массив NumPy. Методы:

  • добавить()
  • вставка()

Оба метода работают как функции, требующие массива и добавленных значений.

Ниже приведены пояснения и примеры обоих методов вставки элементов в массив NumPy.

1. Используйте метод append() , чтобы добавить один или несколько элементов в копию массива NumPy . Укажите исходную переменную и добавьте новые значения в итерируемый объект.

Например:

 импортировать numpy как np
n = np.массив ([1, 2, 3])
print("Массив NumPy перед добавлением:", n)
n = np.append(n, [4, 5, 6])
print("Массив NumPy после добавления:", n)

Метод append() добавляет список в массив NumPy и перезаписывает старую переменную новыми значениями.

2. Используйте метод insert() , чтобы добавить один элемент в определенное место в копию массива NumPy . Укажите массив, индекс и значение NumPy, чтобы добавить новый элемент.

Например:

 импортировать numpy как np
n = np.массив ([1,2,3])
print("Массив NumPy перед вставкой:", n)
n = np.
No related posts.