Python массив чисел: Язык python массивы и матрицы; создание списков, операции со списками

как создавать, формат и базовые операции с матрицами на Питоне

Python — популярный и динамический язык программирования. Он позволяет решать разные задачи по разработке ПО, при выполнении которых часто используются массивы. С их помощью вы сможете добавить однотипные данные и избежать дублирования кода.

Одномерные массивы в Python представляют собой список элементов. Значения указываются внутри квадратных скобок, где перечисляются через запятую. Как правило, любой элемент можно вызвать по индексу и присвоить ему новое значение.

Пустой список:

a = []

Массив строк в Python:

Prime = ['string1', 'string2', 'string3'] 
Prime[1] = 'string2'; //true 

Чтобы возвратить число элементов внутри списка, используют функцию len():

len(Prime) == 4; // true

Когда нужно перечислить элементы массива, применяют цикл for. В «Питоне» этот цикл перебирает элементы, а не индексы, как в Pascal:

for elem in [1, 4, 67] 

Идём дальше. Создать и добавить цикл в Python можно с помощью генератора заполнения списков. Записывается он в следующем виде: [значение массива for имя переменной in число элементов];

Если говорить про создание не одномерного, а двумерного массива, то он в Python создаётся путём использования вложенных генераторов, и выглядит это так:

[[0 for j in range(m)] for i in range(n)]

Как создаются матрицы в Python?

Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с помощью библиотеки NumPy

Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:

import numpy as np

Функция array() — один из самых простых способов, позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python.

array = np.array(/* множество элементов */)

Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.

Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:

array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)

Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:

np.zeros(2, 2, 2) 

К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:

array([ 
[[0, 0]] 
[[0, 0]]] 
) 

Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам поможет функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом

Базовые операции в NumPy

Все действия, производимые над компонентами массива, оборачиваются созданием нового массива. При этом массивы и матрицы взаимодействуют в том случае, если имеют один и тот же размер:

array1 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
array2 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])

Если выполнить array1 + array2, компилятор скажет об ошибке, а всё потому, что размер первого matrix равен двум, а второго трём.

array1 = np.array([1, 2, 5, 7]) 
array2 = arange([1, 5, 1]) 
  

В данном случае array1 + array2 вернёт нам массив со следующими элементами: 2, 4, 8, 11. Здесь не возникнет ошибки, т. к. матрицы имеют одинаковые размеры. Причём вместо ручного сложения часто применяют функцию, входящую в класс ndarray sum():

np.array(array1 + array1) == array1 + array2

В ndarray входит большая библиотека методов, необходимых для выполнения математических операций.

Форма матрицы в Python

Lenght matrix (длина матрицы) в Python определяет форму. Длину матрицы проверяют методом shape().

Массив с 2-мя либо 3-мя элементами будет иметь форму (2, 2, 3). И это состояние изменится, когда в shape() будут указаны аргументы: первый — число подмассивов, второй — размерность каждого подмассива.

Те же задачи и ту же операцию выполнит reshape(). Здесь lenght и другие параметры matrix определяются числом столбцов и строк.

Есть методы и для манипуляции формой. Допустим, при манипуляциях с двумерными или многомерными массивами можно сделать одномерный путём выстраивания внутренних значений последовательно по возрастанию. А чтобы поменять в матрице строки и столбцы местами, применяют transpose().

Операции со срезами matrix в Python

Часто мы работаем не с целым массивом, а с его компонентами. Эти операции выполняются с помощью метода слайс (срез). Он пришел на замену циклу for, при котором каждый элемент подвергался перебору. Метод позволяет получать копии matrix, причём манипуляции выполняются в виде [start:stop:step]. В данном случае

Допустим, имеем целочисленный массив otus = [1, 2, 3, 4]. Для копирования и вывода используем otus[:]. В итоге произойдёт вывод последовательности [1, 2, 3, 4]. Но если аргументом станет отрицательное значение, допустим, -2, произойдёт вывод уже других данных:

otus[-2]; //[4] 

Возможны и другие операции. Например, если добавить ещё одно двоеточие, будет указан шаг копируемых элементов. Таким образом, otus[::2] позволит вывести матрицу [1, 3].

Если ввести отрицательное значение, к примеру, [::-2] отсчёт начнётся с конца, и в результате произойдёт вывод [3, 1]. Остаётся добавить, что метод среза позволяет гибко работать с матрицами и вложенными списками в Python.

Хотите узнать гораздо больше? Записывайтесь на курс «Разработчик Python»!

Массив в Python

В этой статье мы разберем, что такое массив в Python и как его использовать. Вы узнаете, как определять массивы и какие методы обычно используются для выполнения различных операций над ними.

Важно отметить, что в данной статье рассматриваются массивы, которые можно создать путем импорта модуля array. Массивы NumPy мы здесь рассматривать не будем.

Итак, мы разберем следующие темы:

1. Введение в массивы
   • Основные различия между списками и массивами
   • Когда нужно использовать массивы
2. Как использовать массив в Python
   • Определение массива
   • Поиск длины массива
   • Индексация массива
   • Поиск элементов в массиве
   • Использование циклов с массивами
   • Срезы массивов
3. Методы массивов для выполнения различных операций
   • Изменение существующего значения
   • Добавление нового значения
   • Удаление значения
4. Заключение

Что ж, давайте приступать!

Что такое массив в Python?

Массив — это фундаментальная структура данных и важная часть большинства языков программирования. В Python массивы — это контейнеры, способные хранить более одного элемента одновременно.

В частности, они представляют собой упорядоченный набор элементов, каждое значение которого относится к одному и тому же типу данных. Это самое важное, что нужно помнить о массивах в Python. Они могут содержать последовательность нескольких элементов только одного типа.

В чем разница между списками и массивами в Python?

Списки — одна из наиболее распространенных структур данных в Python и основная часть языка.

Списки и массивы ведут себя сходным образом.

Как и массивы, списки представляют собой упорядоченную последовательность элементов.

Они также изменяемы и не имеют фиксированного размера, то есть могут увеличиваться и уменьшаться на протяжении всей жизни программы. Элементы можно добавлять и удалять, что делает списки очень гибкими в работе.

Однако списки и массивы — это не одно и то же.

В списках могут храниться элементы различных типов данных. Это означает, что список может одновременно содержать целые числа, числа с плавающей запятой, строки или любой другой тип данных Python.

Как уже упоминалось, массивы хранят элементы только какого-то одного типа данных. Это важно помнить! Есть массивы целых чисел, массивы чисел с плавающей запятой и т.д.

[python_ad_block]

Когда следует использовать массивы в Python

Списки встроены по умолчанию в язык программирования Python, а массивы — нет. Поэтому, если вы хотите использовать массивы, их сперва нужно импортировать через модуль array.

Массивы модуля array представляют собой тонкую обертку массивов в C. Они полезны, когда вам нужно работать с однородными данными.

Они также более компактны и занимают меньше памяти и места, что делает их более эффективными по сравнению со списками.

Если вы хотите выполнять математические вычисления, лучше воспользоваться массивами NumPy, импортировав модуль NumPy.

Стоит отметить, что использовать массивы в Python следует только тогда, когда вам это действительно нужно, ведь списки работают аналогичным образом и более гибки в работе.

Как использовать массивы в Python

Чтобы создавать массивы в Python, вам сначала нужно импортировать модуль array, который содержит все необходимые для работы функции.

Импортировать модуль массива можно тремя способами:

1. Использовать import array в верхней части файла. Это позволит нам подключить модуль

import array
# Создание массива
array.array()

2. Чтобы не вводить постоянно array.array(), можно прописать import array as arr в верхней части файла вместо просто import array. После чего для создания массива нужно будет набрать arr.array(). Arr действует как псевдоним, после которого сразу следует конструктор для создания массива.

import array as arr
# Создание массива
arr.array()

3. Наконец, вы также можете использовать from array import *, где с помощью * импортируются все доступные функции данного модуля. В таком случае, чтобы создать массив, нужно написать просто array().

 from array import *
# Создание массива
array()

Как определить массив в Python

После того, как вы импортировали модуль array, вы можете перейти к непосредственному созданию массива Python.

Общий синтаксис создания массива выглядит следующим образом:

variable_name = array(typecode,[elements])

Давайте разберем синтаксис подробнее:

• variable_name будет именем массива
• typecode указывает, какие элементы будут храниться в массиве. Это может быть массив целых чисел, массив чисел с плавающей запятой или массив любого другого типа данных в Python. Но помните, что все элементы должны быть одного типа данных.
• Внутри квадратных скобок вы указываете элементы, которые будут храниться в массиве, при этом каждый элемент отделяется запятой. Вы также можете создать пустой массив, просто написав variable_name = array(typecode) без каких-либо элементов.

Ниже приведена таблица кодов для различных типов данных.

Создание массива на практике

Вот пример того, как можно определить массив в Python:

import array as arr 
numbers = arr. array('i',[10,20,30])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30])

Давайте разберем, что мы только что сделали.

Сначала мы подключили модуль array, в данном случае с помощью import array as arr.

Затем мы создали массив чисел.

Мы использовали arr.array(), так как arr это наш псевдоним для модуля.

Внутри конструктора array() мы сначала указали i для целых чисел. Это означает, что массив может включать как положительные, так и отрицательные значения. Если бы мы, например, указали H, это бы означало, что отрицательные значения не допускаются.

Наконец, мы перечислили значения, которые будут храниться в массиве, в квадратных скобках.

Имейте в виду, что если вы попытаетесь включить значения, тип которых не соответствует коду i, то есть не целочисленные значения, вы получите сообщение об ошибке:

import array as arr 
numbers = arr. array('i',[10.0,20,30])
print(numbers)
#output
#Traceback (most recent call last):
# File "/Users/dionysialemonaki/python_articles/demo.py", line 14, in <module>
#   numbers = arr.array('i',[10.0,20,30])
#TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

В этом примере мы попытались включить в массив число с плавающей запятой. И получили ошибку, потому что это целочисленный массив.

Другой способ создания массива:

from array import *
# Массив чисел с плавающей запятой
numbers = array('d',[10.0,20.0,30.0])
print(numbers)
#output
#array('d', [10.0, 20.0, 30.0])

В этом примере модуль массива был импортирован через from array import *. Затем был создан массив чисел с типом данных float. Это означает, что он содержит только числа с плавающей запятой, которым соответствует код d.

Как найти длину массива в Python

Чтобы узнать точное количество элементов, содержащихся в массиве, можно использовать встроенный метод len().

Он вернет вам целое число, равное общему количеству элементов в указанном вами массиве.

import array as arr 
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(len(numbers))
#output
# 3

В этом примере массив содержал три элемента — 10, 20, 30. Поэтому длина массива равна 3.

Индексация массива и доступ к отдельным элементам

Каждый элемент массива имеет определенный адрес. Доступ к отдельным элементам осуществляется путем ссылки на их порядковый номер.

Индексация в Python, как и во всех языках программирования, и вычислениях в целом начинается с 0, а не с 1. Об этом важно помнить.

Чтобы получить доступ к элементу, вы сначала пишете имя массива, за которым следуют квадратные скобки. Внутри квадратных скобок вы указываете индекс нужного элемента.

Общий синтаксис будет выглядеть так:

array_name[index_value_of_item]

Вот так можно получить доступ к каждому отдельному элементу в массиве:

import array as arr 
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers[0]) # Получение 1-го элемента
print(numbers[1]) # Получение 2-го элемента
print(numbers[2]) # Получение 3-го элемента
#output
#10
#20
#30

Помните, что значение индекса последнего элемента массива всегда на единицу меньше, чем длина массива. Если n — длина массива, то значением индекса последнего элемента будет n-1.

Обратите внимание, что вы также можете получить доступ к каждому отдельному элементу, используя отрицательную индексацию.

При отрицательной индексации последний элемент будет иметь индекс -1, предпоследний элемент — -2 и так далее.

К примеру, получить каждый элемент массива можно следующим образом:

import array as arr 
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers[-1]) # Получение последнего элемента
print(numbers[-2]) # Получение предпоследнего элемента
print(numbers[-3]) # Получение первого элемента
 
#output
#30
#20
#10

Как искать элемент в массиве в Python

Вы можете узнать порядковый номер элемента с помощью метода index().

В качестве аргумента метода вы передаете значение искомого элемента, и вам возвращается его индекс.

import array as arr 
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
# Поиск индекса элемента со значением 10
print(numbers.index(10))
#output
#0

Если имеется более одного элемента с указанным значением, будет возвращен индекс элемента, который встречается первым. К примеру, это может выглядеть так:

import array as arr 
numbers = arr.array('i',[10,20,30,10,20,30])
# Поиск индекса элемента со значением 10
# Возвращается индекс первого из двух элементов со значением 10
print(numbers.index(10))
#output
#0

Как перебрать массив в Python с помощью цикла

Мы рассмотрели, как получить доступ к каждому отдельному элементу массива и распечатать элементы по отдельности.

Вы также видели, как распечатать массив с помощью метода print(). Этот метод дает следующий результат:

import array as arr 
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30])

Но что делать, если вы хотите вывести значения одно за другим?

Здесь на помощь приходит цикл. Вы можете идти по массиву и распечатывать значения одно за другим с каждой новой итерацией цикла. Подробнее о циклах в Python можно почитать в статье «Pythonic циклы».

К примеру, для решения нашей задачи вы можете использовать простой цикл for:

import array as arr 
numbers = arr. array('i',[10,20,30])
for number in numbers:
    print(number)
    
#output
#10
#20
#30

Вы также можете использовать функцию range() и передать метод len() в качестве ее параметра. Это даст тот же результат:

import array as arr  
values = arr.array('i',[10,20,30])
# Распечатка всех значений массива по отдельности
for value in range(len(values)):
    print(values[value])
#output
#10
#20
#30

Как использовать срезы с массивами в Python

Чтобы получить доступ к определенному диапазону значений внутри массива, используйте оператор среза (двоеточие :).

Если, используя срез, вы укажете только одно значение, отсчет по умолчанию начнется с 0. Код получает первый элемент (с индексом 0) и идет до элемента с указанным вами индексом, но не захватывает его.

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
# Получение только значений 10 и 20
print(numbers[:2])  # С первой по вторую позицию (индексы 0 и 1)
#output
#array('i', [10, 20])

Когда вы передаете два числа в качестве аргументов, вы указываете диапазон индексов. В этом случае отсчет начинается с первого указанного вами индекса и идет до второго, не включая его:

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
# Получение только значений 20 и 30
print(numbers[1:3]) # Со второй по третью позицию
#output
#array('i', [20, 30])

Методы выполнения операций с массивами в Python

Массивы изменчивы, это означает, что мы можем менять их элементы самым разным образом. Можно изменить значение элементов, добавить новые или удалить те, которые вам больше не нужны в вашей программе.

Давайте рассмотрим несколько методов, наиболее часто используемых для выполнения операций с массивами.

Изменение значения элемента в массиве

Вы можете изменить значение определенного элемента, указав его позицию (индекс) и присвоив ему новое значение. Сделать это можно так:

import array as arr 
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
# Изменение первого элемента
# Меняется значение с 10 на 40
numbers[0] = 40
print(numbers)
#output
#array('i', [40, 20, 30])

Добавление нового значения в массив

Чтобы добавить одно значение в конец массива, используйте метод append():

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr. array('i',[10,20,30])
# В конец  numbers добавляется целое число 40 
numbers.append(40)
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30, 40])

Имейте в виду, что новый элемент, который вы добавляете, должен иметь тот же тип данных, что и остальные элементы в массиве.

Посмотрите, что произойдет, если мы пытаемся добавить число с плавающей запятой в массив целых чисел:

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
# В конец numbers добавляется число с плавающей запятой 40.0
numbers.append(40.0)
print(numbers)
#output
#Traceback (most recent call last):
#  File "/Users/dionysialemonaki/python_articles/demo.py", line 19, in <module>
#   numbers.append(40.0)
#TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

Но что, если вы хотите добавить более одного значения в конец массива?

Тогда используйте метод extend(), который принимает итерируемый объект (например, список элементов) в качестве аргумента. Опять же, убедитесь, что все новые элементы имеют один и тот же тип данных.

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
# Добавление целых чисел 40,50,60 в конец numbers
# Числа берутся в квадратные скобки
numbers.extend([40,50,60])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30, 40, 50, 60])

А что, если вы  хотите добавить элемент не в конец массива? В таком случае используйте метод insert(): он позволяет добавить элемент на определенную позицию.

Функция insert() принимает два аргумента: индекс позиции, на которую будет вставлен новый элемент, и значение нового элемента.

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr. array('i',[10,20,30])
# Добавление целого числа 40 на первую позицию
# Помните, что индексация начинается с  0
numbers.insert(0,40)
print(numbers)
#output
#array('i', [40, 10, 20, 30])

Удаление значения из массива

Чтобы удалить элемент из массива, используйте метод remove() и укажите значение элемента в качестве аргумента.

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
numbers.remove(10)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30])

С помощью remove() будет удален только первый экземпляр значения, которое вы передаете в качестве аргумента.

Посмотрите, что происходит, когда имеется несколько элементов с одинаковым значением:

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr. array('i',[10,20,30,10,20])
numbers.remove(10)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30, 10, 20])

Удаляется только первое вхождение числа 10.

Вы также можете использовать метод pop() и указать позицию удаляемого элемента:

import array as arr 
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',[10,20,30,10,20])
# Удаление первого вхождения 10
numbers.pop(0)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30, 10, 20])

Заключение

Вот и все — теперь вы знаете, что такое массив в Python, как его создать с помощью модуля array и какие есть методы для работы с ним. Надеемся, это руководство было вам полезно.

Спасибо за чтение и успехов в написании кода!

Перевод статьи «Python Array Tutorial – Define, Index, Methods».

Python Массив числовых значений

В этом руководстве вы узнаете о модуле массива Python, разнице между массивами и списками, а также о том, как и когда их использовать с помощью примеров.

Примечание: Когда говорят о массивах в Python, чаще всего имеют в виду списков Python . Если это так, посетите руководство по списку Python.

В этом уроке мы сосредоточимся на модуле с именем array . Модуль array позволяет нам хранить набор числовых значений.

Создание массивов Python

Чтобы создать массив числовых значений, нам нужно импортировать модуль массива . Например:

 импортировать массив как обр.
a = массив.массив('d', [1.1, 3.5, 4.5])
print(a) 

Вывод

  array('d', [1.1, 3.5, 4.5])  

Здесь мы создали массив типа float . Буква d — код типа. Это определяет тип массива во время создания.

Наиболее часто используемые коды типов перечислены ниже:

В этой статье мы не будем обсуждать различные типы C. Во всей статье мы будем использовать два кода типа: i для целых чисел и d для чисел с плавающей запятой.

Примечание : Код типа u для символов Unicode устарел, начиная с версии 3.3. Избегайте использования как можно больше.

Доступ к элементам массива Python

Мы используем индексы для доступа к элементам массива:

 импортировать массив как arr
a = массив.массив('i', [2, 4, 6, 8])
print("Первый элемент:", a[0])
print("Второй элемент:", a[1])
print("Последний элемент:", a[-1]) 

Вывод

  Первый элемент: 2
Второй элемент: 4
Последний элемент: 8  

Примечание : индекс начинается с 0 (не 1), аналогично спискам.

Нарезка массивов Python

Мы можем получить доступ к ряду элементов в массиве с помощью оператора среза : .

 импортировать массив как обр
number_list = [2, 5, 62, 5, 42, 52, 48, 5]
массив_чисел = массив. массив('i', список_чисел)
print(numbers_array[2:5]) # с 3-го по 5-й
print(numbers_array[:-5]) # начиная с 4-го
print(numbers_array[5:]) # с 6-го до конца
print(numbers_array[:]) # с начала до конца 

Выход

 массив ('i', [62, 5, 42])
массив('i', [2, 5, 62])
массив('i', [52, 48, 5])
array('i', [2, 5, 62, 5, 42, 52, 48, 5])  

Изменение и добавление элементов

Массивы изменяемы; их элементы можно изменять так же, как списки.

 импортировать массив как обр
числа = массив.массив('i', [1, 2, 3, 5, 7, 10])
# изменение первого элемента
числа [0] = 0
print(numbers) # Вывод: массив('i', [0, 2, 3, 5, 7, 10])
# замена 3-го элемента на 5-й
числа[2:5] = массив.массив('i', [4, 6, 8])
print(numbers) # Вывод: array('i', [0, 2, 4, 6, 8, 10]) 

Выход

 Массив  («я», [0, 2, 3, 5, 7, 10])
array('i', [0, 2, 4, 6, 8, 10])  

Мы можем добавить один элемент в массив с помощью метода append() или добавить несколько элементов с помощью метода extend() Метод .

 импортировать массив как обр
числа = массив.массив('i', [1, 2, 3])
числа.добавить(4)
print(numbers) # Вывод: массив('i', [1, 2, 3, 4])
# extend() добавляет итерируемый объект в конец массива
числа.расширить([5, 6, 7])
print(numbers) # Вывод: array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 

Выход

 Массив  («я», [1, 2, 3, 4])
array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])  

Мы также можем объединить два массива, используя оператор + .

 импортировать массив как обр
нечетный = массив.массив('i', [1, 3, 5])
четный = массив.массив('i', [2, 4, 6])
numbers = arr.array('i') # создание пустого массива целых чисел
числа = нечетные + четные
печать(числа) 

Вывод

  массив('i', [1, 3, 5, 2, 4, 6])  

Удаление элементов массива Python

Мы можем удалить один или несколько элементов из массива, используя оператор Python del.

 импортировать массив как обр
число = массив. массив('i', [1, 2, 3, 3, 4])
del number[2] # удаление третьего элемента
print(number) # Вывод: array('i', [1, 2, 3, 4])
del number # удаление всего массива
print(number) # Ошибка: массив не определен 

Вывод

 Массив  («я», [1, 2, 3, 4])
Traceback (последний последний вызов):
  Файл "", строка 9, в <модуль>
    print(number) # Ошибка: массив не определен
NameError: name 'number' не определено  

Мы можем использовать метод remove() для удаления данного элемента и метод pop() для удаления элемента по заданному индексу.

 импортировать массив как обр
числа = массив.массив('i', [10, 11, 12, 12, 13])
числа.удалить(12)
print(numbers) # Вывод: массив('i', [10, 11, 12, 13])
print(numbers.pop(2)) # Вывод: 12
print(numbers) # Вывод: array('i', [10, 11, 13]) 

Выход

 массив ('i', [10, 11, 12, 13])
12
array('i', [10, 11, 13])  

Посетите эту страницу, чтобы узнать больше о массивах Python и их методах.

Списки Python против массивов

В Python мы можем рассматривать списки как массивы. Однако мы не можем ограничить тип элементов, хранящихся в списке. Например:

 # элементы разных типов
a = [1, 3.5, "Hello"] 

Если вы создаете массивы с использованием массива все элементы массива должны быть одного числового типа.

 импортировать массив как обр
# Ошибка
a = массив.array('d', [1, 3.5, "Привет"]) 

Вывод

  Traceback (последний последний вызов):
  Файл "", строка 3, в 
    a = массив.array('d', [1, 3.5, "Привет"])
TypeError: должно быть реальное число, а не str  

Когда использовать массивы?

Списки гораздо более гибкие, чем массивы. Они могут хранить элементы различных типов данных, включая строки. И если вам нужно выполнять математические вычисления с массивами и матрицами, вам гораздо лучше использовать что-то вроде NumPy.

Итак, для чего используются массивы, созданные из модуля массивов Python?

Тип array. array — это всего лишь тонкая оболочка для массивов C, которая обеспечивает компактное хранение основных типов данных в стиле C. Если вам нужно выделить массив, который, как вы знаете, не изменится, тогда массивы могут быть быстрее и использовать меньше памяти, чем списки.

Если вам действительно не нужны массивы (модуль массива может понадобиться для взаимодействия с кодом C), использование модуля массива не рекомендуется.

Как создать массив целых чисел в Python?

спросил 13 лет, 3 месяца назад

Изменено 3 года, 9 месяцев назад

Просмотрено 391 тысяч раз

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

 int a[10];
 

— это все, что вам нужно. Как создать массив из всех нулей случайного размера. Я знаю функцию zeros() в NumPy, но должен быть простой встроенный способ, а не другой модуль.

• питон
• массивы

3

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
массив.массив('я')
 

См. здесь

Если вам нужно его инициализировать,

 a = array.array('i',(0 для i в диапазоне (0,10)))
 

5

два способа:

 х = [0] * 10
x = [0 для i в xrange(10)]
 

Редактировать: заменен диапазон на xrange , чтобы избежать создания другого списка.

Также: как отмечали многие другие, включая Пи и Бена Джеймса, это создает список , а не массив Python. Хотя список во многих случаях достаточен и достаточно прост, для критичных к производительности применений (например, при дублировании тысяч объектов) вы можете заглянуть в массивы python. Найдите массив , как объяснено в других ответах в этой теме.

6

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

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

 >>> массив импорта
>>> импортировать 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. На 10 миллионов записей моя локальная машина думает 1,5 секунды.

Вторым параметром array.array является генератор , который создает заданную 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, конечно, будет расти, но это должно быть очевидно.

Вы используете его как список:

 >>> a.append(1)
>>> a.extend([1, 2, 3])
>>> а[-4:]
массив('i', [1, 1, 2, 3])
>>> Лен(а)
14
 

…или просто преобразовать его в список:

 >>> l = list(a)
>>> лен(л)
14
 

Удивительно

 >>> a = [0] * 10000000
 

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

 импортировать numpy как np
new_array=np.linspace(0,10,11).astype('int')
 

Альтернативный вариант приведения типа при создании массива.

 а = 10 * [0]
 

дает вам массив длиной 10, заполненный нулями.

4

 случайный импорт
определение random_zeroes (max_size):
  «Создать список нулей для случайного размера (до max_size)».
  а = []
  для i в xrange (random.randrange (max_size)):
    а += [0]
 

Вместо этого используйте диапазон , если вы используете Python 3. x.

Если вам нужно быстро инициализировать массив, вы можете сделать это блоками, а не инициализатором генератора, и это будет намного быстрее. Создание списка на [0]*count такой же быстрый.

 массив импорта
def zerofill (пример, количество):
 count *= arr.itemsize
 размер блока = 1024
 блоки, остальное = divmod (количество, размер блока)
 для _ в xrange (блоках):
 arr.fromstring("\x00"*размер блока)
 arr.fromstring("\x00"*остальное)
защита test_zerofill (количество):
 iarr = массив.массив('я')
 заполнение нулями (иарр, количество)
 утверждать len(iarr) == количество
def test_generator (количество):
 iarr = array.array('i', (0 вместо _ в xrange(count)))
 утверждать len(iarr) == количество
def test_list (количество):
 L = [0] * количество
 утверждать len(L) == количество
если __name__ == '__main__':
 импортировать время
 с = 100000
 п = 10
 print timeit.Timer("test(c)", "из __main__ import c, test_zerofill as test").
No related posts.