Содержание

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

. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.

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.

Она создаёт объект типа ndarray:

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

threshold.

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

start — индекс элемента, с которого берётся отсчёт, stop — последний элемент, step — размер шага или число пропускаемых значений элемента при каждой итерации. Изначально start равен нулю, stop — индексу последнего элемента, step — единице. Если выполнить операции без аргументов, копирование и добавление списка произойдёт полностью.

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.

С массивами это не сработает.

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.

Английский для программистов

Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас

Подробнее

×

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 array. После чего мы сможем создать массив, используя array.array().

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.

TYPECODEТип в CТип в PythonРазмер
‘b’signed charint1
‘B’unsigned charint1
‘u’wchar_tUnicode character2
‘h’signed shortint2
‘H’unsigned shortint2
‘i’signed intint2
‘I’unsigned intint2
‘l’signed longint4
‘L’unsigned longint4
‘q’signed long longint8
‘Q’unsigned long longint8
‘f’floatfloat4
‘d’doublefloat8
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».

Массивы

Содержание

  • Массив как структура данных
  • Массив в Python
  • Создание массива
    • Литерал массива
    • Создание массива заданной длины, склеивание массивов
  • Элементы массива: доступ и изменение
    • Доступ по индексу
    • Изменение элементов
    • Доступ в цикле while
    • Доступ в цикле for
  • Печать массива
  • Ремарка о строках
  • Работа с двумерными массивами
  • Контест №5
  • Массивы в Python, часть 2
  • Создание массива
    • Списковые включения
    • Функция list
  • Изменение массива
    • Добавление элемента в конец list. append
    • Удаление элемента с конца list.pop
    • Вставка элемента в список
    • Удаление элемента из списка
    • Асимптотики методов
  • Соединение и копирование массивов
  • Питонизмы

Массив (англ. array) — структура данных, хранящая набор значений. Каждое значение из набора индексируется, т.е. значения имеют номера (индексы).

Простейший массив имеет следующий интерфейс

  1. создать(A, N) -> массив A длины N — создание массива A размера N.
  2. записать(A, i, x) — записывает значение x в i-ый элемент массива A.
  3. считать(A, i) -> элемент массива A с индексом i — взятие элемента по индексу (чтение).
  4. удалить(A) — удаление массива А.

Обычно индексами массива являются целые положительные числа, причём в непрерывном диапазоне. Например, 0, 1, 2,. .. N-2, N-1, где N — размер массива. В таком случае массив упорядочен по индексу и можно говорить, что массив также является последовательностью.

Для массива операции чтения и записи выполняются за O(1), т.е. время этих операций не зависит от количества элементов в массиве.

Массив в Python

упорядоченная изменяемая последовательность…
массив хранит множество элементов, которые образуют последовательность. При этом можно изменять как сами элементы массива, так и сам массив: пополнять массив новыми элементами или удалять их.
…объектов произвольных типов
элементами массива являются Python-объекты. При этом допускается, чтобы в одном массиве хранились объекты разных типов.

Массивы в Python также называют списками или листами (англ. list). Терминология в других языках программирования, а также в теории алгоритмов может быть другая.

Список Python является гибким в использовании объектом. Как инструмент, программист может использовать списки, например, для создания элементов линейной алгебры: точек, векторов, матриц, тензоров. Или, например, для таблицы с некоторыми данными.

Важно заметить, что <class 'list'>, питоновский список, является универсальной структурой данных. В том числе, ей можно пользоваться как массивом (что мы и будем делать)! То есть, у этого объекта есть интерфейс, описанный в предыдущем разделе, причём с теми же асимптотиками, хотя возможности выходят гораздо за пределы простейшего массива.

Литерал массива

Массив можно создать при помощи литералов. Литерал — это код, который используется для создания объекта «вручную» (задания константы). Например, некоторые литералы уже изученных ранее объектов:

  • int: 5, -23
  • float: 5., 5.0, -10.81, -1.081e1
  • str: 'ABCdef', "ABCdef"

В случае массива литералом являются квадратные скобки [], внутри которых через запятую , перечисляются элементы массива:

>>> []
[]
>>> [0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> ['sapere', 'aude']
['sapere', 'aude']
>>> ['Gravitational acceleration', 9. -2']
>>> type([0, 1, 2, 3, 4])
<class 'list'>

Создание массива заданной длины, склеивание массивов

Чтобы создать массив наперёд заданной длины, нужно задать инициализируещее значение и длину. Ниже создаётся массив, содержащий 10 нулей.

>>> A = [0] * 10
>>> A
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
>>> type(A)
<class 'list'>

С похожим синтаксисом мы сталкивались при работе со строками. Массивы в Python можно «склеивать» с помощью знака сложения:

>>> A = [0] * 3  # [0, 0, 0]
>>> B = [1] * 3  # [1, 1, 1]
>>> C = [2] * 3  # [2, 2, 2]
>>> D = A + B + C
>>> D
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]

На самом деле, умножение массива на целое число M это создание нового массива путём M «склеиваний» исходного массива с самим собой:

>>> [0, 1] * 3
[0, 1, 0, 1, 0, 1]
>>> [0, 1] + [0, 1] + [0, 1]
[0, 1, 0, 1, 0, 1]

Выше мы убедились, что массив это множество объектов различных типов, теперь убедимся, что это упорядоченная последовательность изменяемых объектов. -2′ >>> l = [10, 20, 30] >>> l[0] 10 >>> l[1] 20 >>> l[2] 30

Нумерация элементов массива начинается с нуля.

При запросе элемента по несуществующему индексу, Python вызовет ошибку IndexError:

>>> l
[10, 20, 30]
>>> l[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

Поэтому всегда нужно быть уверенным, что индексация не выходит за пределы длины массива. Получить её можно с помощью функции len():

>>> l
[10, 20, 30]
>>> len(l)
3
>>> l[len(l) - 1]
30

Последняя конструкция встречается нередко, поэтому в Python существует возможность взять элемент по отрицательному индексу:

>>> l
[10, 20, 30]
>>> l[-1]
30
>>> l[-2]
20
>>> l[-3]
10
>>> l[-4]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

Таким образом для индекса n ≥ 0, l[-n] эвивалентно l[len(l) - n].

Изменение элементов

Изменение элементов осуществляется с помощью присваивания:

>>> l = [10, 20, 30]
>>> l
[10, 20, 30]
>>> l[0] = 0
>>> l
[0, 20, 30]
>>> l[2] = 55
>>> l
[0, 20, 55]

Доступ в цикле while

>>> l
[0, 20, 55]
>>> i = 0
>>> while i < len(l):
...     print(i, l[i])
...     i += 1
...
0 0
1 20
2 55
>>>

Доступ в цикле for

Наиболее универсальный способ это использование генератора range:

>>> l
[0, 20, 55]
>>> for i in range(len(l)):
...     print(i, l[i])
...
0 0
1 20
2 55

Чтобы распечатать элементы массива в столбец, воспользуйтесь циклом for, как в разделе выше.

Если нужно распечатать массив в строку, то воспользуйтесь функцией print:

>>> A = [0, 1, 2, 3]
>>> print(*A)
0 1 2 3

Здесь знак * это операция развёртывания коллекции по аргументам функции. Функция print принимает на вход сколько угодно аргументов и действие выше эквиваленто следующему:

>>> print(A[0], A[1], A[2], A[3])
0 1 2 3

На самом деле, мы уже ранее сталкивались с массивами в предудыщих лабораторных, когда использовали строковый метод str.split:

>>> s = "ab cd ef1 2 301"
>>> s.split()
['ab', 'cd', 'ef1', '2', '301']

Т.е. str.split, по умолчанию, разбивает строку по символам пустого пространства (пробел, табуляция) и создаёт массив из получившихся «слов».

Загляните в help(str.split), чтобы узнать, как изменить такое поведение, и разбивать строку, например, по запятым, что является стандартом для представления таблиц в файлах csv (comma separated values).

Методом, являющимся обратным к операции str.split является str.join. Он «собирает» строку из массива строк:

>>> s
'ab cd ef1 2 301'
>>> l = s. split()
>>> l
['ab', 'cd', 'ef1', '2', '301']
>>> l[-1] = '430'
>>> l
['ab', 'cd', 'ef1', '2', '430']
>>> ','.join(l)
'ab,cd,ef1,2,430'
>>> ' -- '.join(l)
'ab -- cd -- ef1 -- 2 -- 430'

Как вам рассказали, в массиве мы можем хранить различные данные. В том числе в ячейке массива можем хранить другой массив. Давайте предположим, что в каждой ячейке массива размера N у нас будет храниться другой массив размера M. Таким образом мы можем построить таблицу или матрицу размера N x M.

Создание двумерного массива (матрицы) размера N x M в питоне:

a = []
for _ in range(n):
  a.append([0] * m)

или

a = [[0] * m for _ in range(n)]

Обращение к элементами двумерного массива:

a[i][j] = 5

Ссылки на контесты

  • Начинающие (участвовать)
  • Основные (участвовать)
  • Продвинутые (участвовать)

Списковые включения

Зачастую требуется создать массив, хранящий значения некоторой функции, например, квадратов чисел или арифметическую последовательность. В Python есть возможность сделать это «на лету».

Для этого можно воспользоваться синтаксическим сахаром Python — списковое включение (list comprehension):

>>> arithm = [ x for x in range(10) ]
>>> squares = [ x**2 for x in range(10) ]
>>> arithm
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Списковое включение может содержать и более одного цикла, а также фильтрующее условие

>>> A = [ i * j for i in range(1, 5) for j in range(1, 5)]
>>> A
[1, 2, 3, 4, 2, 4, 6, 8, 3, 6, 9, 12, 4, 8, 12, 16]
>>> odd_squares = [ i**2 for i in range(10) if i % 2 == 1 ]  # массив из квадратов нечётных чисел
>>> odd_squares
[1, 9, 25, 49, 81]

На первом месте во включении должно стоять выражение, возвращающее некоторое значение. Например, это может быть функция

>>> A = [int(input()) for i in range(5)]  # считывание массива размера 5 с клавиатуры
9
0
-100
2
74
>>> A
[9, 0, -100, 2, 74]

Однако злоупотреблять списковыми включениями не стоит — если заполнение происходит по сложным правилам, лучше избежать использования включения в пользу читаемости кода.

Функция list

Аналогично функциям преобразования типов int(), float(), str() существует функция list(), создающая список из итерируемого объекта.

Её можно использовать, например, для создания массива символов из строки:

>>> list("sapere aude")
['s', 'a', 'p', 'e', 'r', 'e', ' ', 'a', 'u', 'd', 'e']
>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Типичный пример использования — при чтении массива чисел из строки

>>> s = input()
1 2 -1 93 100
>>> s
'1 2 -1 93 100'
>>> A = list(map(int, s.split()))
>>> A
[1, 2, -1, 93, 100]

Как было сказано, можно менять не только значение, записанные в массиве, но и сам массив: можно изменять его размер, добавляя и удаляя элементы.

Добавление элемента в конец list.append

В примере ниже инициализируется пустой массив fibs, а затем заполняется элементами:

>>> fibs = []
>>> fibs. append(1)
>>> fibs
[1]
>>> fibs.append(1)
>>> fibs
[1, 1]
>>> fibs.append(2)
>>> fibs
[1, 1, 2]
>>> fibs.append(3)
>>> fibs
[1, 1, 2, 3]

Удаление элемента с конца list.pop

>>> fibs = [1, 1, 2, 3]
>>> fibs
[1, 1, 2, 3]
>>> fibs.pop()
3
>>> fibs
[1, 1, 2]
>>> fibs.pop()
2
>>> fibs
[1, 1]

Вставка элемента в список

Метод list.insert(i, x) вставляет элемент x на позицию i в списке

>>> A = [1, 9, 10, 3, -1]
>>> A
[1, 9, 10, 3, -1]
>>> A.insert(0, 'i')
>>> A
['i', 1, 9, 10, 3, -1]
>>> A.insert(5, 'i2')
>>> A
['i', 1, 9, 10, 3, 'i2', -1]

Удаление элемента из списка

Метод list.pop(i) удаляет из списка элемент с индексом i.

>>> B = ['popme', 1, 0, 'popme2', 3, -100]
>>> B.pop(0)
'popme'
>>> B
[1, 0, 'popme2', 3, -100]
>>> B.pop(2)
'popme2'
>>> B
[1, 0, 3, -100]

Асимптотики методов

Здесь A — некоторый список.

Метод списковАсимптотика метода
A.append(x)O(1)
A.pop()O(1)
A.insert(i, x)O(len(A))
A.pop(i)O(len(A))

Массивы можно соединять in place, т.е. перезаписывая, с помощью метода list.extend:

>>> A = [0, 1, 2]
>>> B = [3, 4, 5]
>>> id(A)
4337064576
>>> A.extend(B)
>>> id(A)
4337064576
>>> A
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> B
[3, 4, 5]

Заметим, что оператор + для списков создаёт новый список.

С копированием массивов нужно быть осторожным. Python никогда не осуществляет копирование явно:

>>> A = [0, 1, 2]
>>> B = A
>>> B[1] = 'take_care!'
>>> A
[0, 'take_care!', 2]
>>> B
[0, 'take_care!', 2]
>>> A is B
True

В строчке B = A лишь создаётся ещё одна ссылка на объект [0, 1, 2], которая присваивается переменной B. В итоге A и B будут указывать на один и тот же объект.

Чтобы создать копию, необходимо поэлементно создать новый массив из исходного. Например, с помощью функции list() или метода list.copy:

>>> A = [0, 1, 2]
>>> B = list(A)
>>> C = A.copy()
>>> A is B
False
>>> A is C
False
>>> B is C
False
>>> A
[0, 1, 2]
>>> B
[0, 1, 2]
>>> C
[0, 1, 2]

Приведённые способы копирования работают для списков, содержащих неизменяемые объекты. Если же вы работаете с двумерным массивом или чем-то более сложным, то функцию явного копирования стоит написать самому, либо воспользоваться функцией copy.deepcopy из библиотеки copy.

Конструкции с использованием while и for, изложенные в первой части лабораторной, имеют аналоги практически во всех языках программирования. Они универсальны, стандартны, переносимы из языка в язык.

Этот раздел относится только к особенностям языка Python.

Не злоупотребляйте питонизмами, наша цель — освоить алгоритмы и структуры данных, а не Python.

В языке Python цикл for на самом деле является синтаксическим сахаром, поддерживающим концепцию итерируемого объекта. Его обобщённый синтаксис выглядит примерно так:

for item in any_iterable:
    # тело цикла

Здесь item это выбранное программистом имя переменной итерирования, которая доступна в теле цикла. В начале каждой итерации в эту переменную помещается значение из any_iterable. Под any_iterable может стоять любой итерируемый объект.

Знакомые нам примеры итерируемых объектов:

  • range — генератор арифметической последовательности, for «просит» новые значения у генератора, пока те не закончатся
  • str — строковый тип, итерирование происходит по символам
  • list — список, итерирование происходит по элементам

Таким образом, pythonic way пробега по списку может выглядеть так:

>>> l
[0, 20, 55]
>>> for elem in l:
. ..     print(elem)
...
0
20
55

Отсюда видно, что программист в таком случае теряет удобный способ получить индекс элемента, если он ему нужен.

Под подобные мелкие задачи существует множество «питонизмов» — специфических для языка Python инструментов.

Один из примеров — enumerate — позволяет программисту получить в цикле индекс итерации (!) (а не индекс элемента) и сам элемент.

При таком использовании номер итерации совпадает с индексом элемента:

>>> l
[0, 20, 55]
>>> for i, elem in enumerate(l):
...     print(i, elem)
...
0 0
1 20
2 55

Код приведённый для enumerate выше, аналогичен универсальным:

>>> l
[0, 20, 55]
>>> for i in range(len(l)):
...     elem = l[i]
...     print(i, elem)
...
0 0
1 20
2 55

>>> l
[0, 20, 55]
>>> i = 0
>>> while i < len(l):
...     elem = l[i]
...     print(i, elem)
...     i += 1
...
0 0
1 20
2 55

Массивы Python

❮ Предыдущая Далее ❯

Примечание. Python не имеет встроенной поддержки массивов, но вместо этого можно использовать списки Python.

Массивы

Примечание: На этой странице показано, как использовать СПИСКИ как МАССИВЫ, однако для работы с массивами в Python вам придется импортировать библиотека, такая как библиотека NumPy.

Массивы используются для хранения нескольких значений в одной переменной:

Пример

Создайте массив, содержащий названия автомобилей:

cars = [«Ford», «Volvo», «BMW»]

Попробуйте сами »

Что такое массив?

Массив — это специальная переменная, которая может содержать более одного значения одновременно.

Если у вас есть список элементов (например, список названий автомобилей), хранение cars в одной переменной может выглядеть так:

car1 = «Ford»
car2 = «Volvo»
car3 = «BMW»

Однако что, если вы хотите перебрать автомобили и найти конкретный? А если бы у вас было не 3 машины, а 300?

Решение представляет собой массив!

Массив может содержать множество значений под одним именем, и вы можете получить доступ к значениям, обратившись к порядковому номеру.

Доступ к элементам массива

Вы обращаетесь к элементу массива, обращаясь к номеру индекса .

Пример

Получить значение первого элемента массива:

x = cars[0]

Попробуйте сами »

Пример

Измените значение первого элемента массива:

cars[0] = «Toyota»

Попробуйте сами »

Длина массива

Используйте метод len() , чтобы вернуть длину массива массив (количество элементов в массиве).

Пример

Вернуть количество элементов в вагонах array:

x = len(cars)

Попробуйте сами »

Примечание: Длина массива всегда на единицу больше, чем самый высокий индекс массива.

Цикл элементов массива

Вы можете использовать цикл for in для циклического перебора всех элементов массива.

Пример

Распечатать каждый элемент массива cars :

for x in cars:
  print(x)

Попробуйте сами »

Метод добавления элемента в массив.

Пример

Добавить еще один элемент к автомобилям array:

cars.append(«Honda»)

Попробуйте сами »

Удаление элементов массива

Вы можете использовать метод pop() для удаления элемента из массива.

Пример

Удалить второй элемент массива cars :

cars.pop(1)

Попробуйте сами »

Вы также можете использовать метод remove() для удаления элемента из массива .

Пример

Удалить элемент со значением «Volvo»:

cars.remove(«Volvo»)

Попробуйте сами »

Примечание: Метод списка remove() удаляет только первое вхождение указанного значения.

Методы массивов

Python имеет набор встроенных методов, которые можно использовать для списков/массивов.

Метод Описание
append() Добавляет элемент в конец списка
очистить() Удаляет все элементы из списка
copy() Возвращает копию list
count() Возвращает количество элементы с указанным значением
extend() Добавить элементы список (или любой итерируемый) до конца текущего списка
index() Возвращает индекс первый элемент с указанным значением
insert() Добавляет элемент в указанной позиции
pop() Удаляет элемент в указанная позиция
remove() Удаляет первый элемент с указанным значением
reverse() Обратный порядок списка
sort() Сортирует список

Примечание. Python не имеет встроенной поддержки массивов, но вместо этого можно использовать списки Python.

❮ Предыдущий Далее ❯


НОВИНКА

Мы только что запустили
Видео W3Schools

Узнать

ВЫБОР ЦВЕТА
КОД ИГРЫ

Играть в игру

Top Tutorials
Учебник по HTML
Учебник по CSS
Учебник по JavaScript
Учебник How To
Учебник по SQL
Учебник по Python
Учебник по W3.CSS
Учебник по Bootstrap
Учебник по PHP
Учебник по Java
Учебник по C++
Учебник по jQuery

Основные ссылки
HTML Reference
CSS Reference
JavaScript Reference
SQL Reference
Python Reference
W3.CSS Reference
Bootstrap Reference
PHP Reference
HTML Colors
Java Reference
Angular Reference
jQuery Reference


5 Top3 Examples Примеры HTML
Примеры CSS
Примеры JavaScript
Примеры How To
Примеры SQL
Примеры Python
Примеры W3. CSS
Примеры Bootstrap
Примеры PHP
Примеры Java
Примеры XML
Примеры jQuery

FORUM | О

W3Schools оптимизирован для обучения и обучения. Примеры могут быть упрощены для улучшения чтения и обучения. Учебники, ссылки и примеры постоянно пересматриваются, чтобы избежать ошибок, но мы не можем гарантировать полную правильность всего содержания. Используя W3Schools, вы соглашаетесь прочитать и принять наши условия использования, куки-файлы и политика конфиденциальности.

Copyright 1999-2022 Refsnes Data. Все права защищены.
W3Schools работает на основе W3.CSS.

python — Как определить двумерный массив?

Задавать вопрос

Спросил

Изменено 3 месяца назад

Просмотрено 2,8 м умножить на

Я хочу определить двумерный массив без инициализированной длины следующим образом:

 Матрица = [][]

Но выдает ошибку:

IndexError: индекс списка вне допустимого диапазона

  • python
  • список
  • многомерный массив

3

Технически вы пытаетесь индексировать неинициализированный массив. Вы должны сначала инициализировать внешний список списками перед добавлением элементов; Python называет это «понимание списка».

 # Создает список, содержащий 5 списков, каждый из 8 элементов, все установлены на 0
ш, ч = 8, 5
Матрица = [[0 для x в диапазоне (w)] для y в диапазоне (h)]

#Теперь вы можете добавлять элементы в список:

 Matrix[0][0] = 1
Matrix[6][0] = 3 # ошибка! диапазон...
Matrix[0][6] = 3 # действительно

Обратите внимание, что матрица является старшим адресом «y», другими словами, «индекс y» предшествует «индексу x».

 print Matrix[0][0] # печатает 1
х, у = 0, 6
print Matrix[x][y] # печатает 3; будьте осторожны с индексацией!

Хотя вы можете называть их как хотите, я смотрю на это таким образом, чтобы избежать некоторой путаницы, которая может возникнуть с индексацией, если вы используете «x» как для внутреннего, так и для внешнего списков и хотите неквадратную матрицу.

14

Если вам действительно нужна матрица, вам лучше использовать numpy . Матричные операции в numpy чаще всего используют тип массива с двумя измерениями. Есть много способов создать новый массив; одна из самых полезных — функция zeros , которая принимает параметр формы и возвращает массив заданной формы со значениями, инициализированными нулем:

 >>> import numpy
>>> numpy.zeros ((5, 5))
массив([[ 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [ 0., 0., 0., 0., 0.]])

Вот несколько других способов создания двумерных массивов и матриц (с удаленным выводом для компактности):

 numpy.arange(25).reshape((5, 5)) # создать одномерный диапазон и изменить форму
numpy.array(range(25)).reshape((5, 5)) # передать диапазон Python и изменить форму
numpy.array([5] * 25).reshape((5, 5)) # передать список Python и изменить форму
numpy.empty((5, 5)) # размещаем, но не инициализируем
numpy.ones((5, 5)) # инициализируем единицами

число также предоставляет тип матрицы , но он больше не рекомендуется для любого использования и может быть удален из numpy в будущем.

6

Вот более короткая запись для инициализации списка списков:

 матрица = [[0]*5 для i в диапазоне (5)]

К сожалению, сокращение до чего-то вроде 5*[5*[0]] на самом деле не работает, потому что вы получаете 5 копий одного и того же списка, поэтому, когда вы изменяете одну из них, все они меняются, например:

 >>> матрица = 5*[5*[0]]
>>> матрица
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0]]
>>> матрица[4][4] = 2
>>> матрица
[[0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [ 0, 0, 0, 0, 2]]

11

Если вы хотите создать пустую матрицу, правильный синтаксис:

 matrix = [[]]

И если вы хотите создать матрицу размера 5, заполненную 0,

 матрица = [[0 для i в xrange(5)] для i в xrange(5)]

3

Если все, что вам нужно, это двумерный контейнер для хранения некоторых элементов, вместо этого вы можете удобно использовать словарь:

 Matrix = {}

Тогда вы можете сделать:

 Matrix[1,2] = 15
печатать Матрица[1,2]

Это работает, потому что 1,2 — это кортеж, и вы используете его как ключ для индексации словаря. Результат подобен тупой разреженной матрице.

Как указали osa и Josap Valls, вы также можете использовать Matrix = collections.defaultdict(lambda:0) , чтобы отсутствующие элементы имели значение по умолчанию 0 .

Ватсал также указывает, что этот метод, вероятно, не очень эффективен для больших матриц и должен использоваться только в некритичных к производительности частях кода.

8

В Python вы будете создавать список списков. Вам не нужно объявлять размеры заранее, но вы можете. Например:

 матрица = []
матрица.дополнение([])
матрица.дополнение([])
матрица [0].append(2)
матрица[1].append(3)

Теперь matrix[0][0] == 2 и matrix[1][0] == 3. Вы также можете использовать синтаксис понимания списка. В этом примере он используется дважды для построения «двумерного списка»:

 из itertools import count, takewhile
матрица = [[i для i в takewhile (лямбда j: j < (k + 1) * 10, count (k * 10))] для k в диапазоне (10)]

1

 строк = int(input())
столбцы = интервал (ввод ())
матрица = []
для я в диапазоне (строки):
  строка = []
  для j в диапазоне (столбцы):
    строка. добавлять(0)
  matrix.append(строка)
печать (матрица)

Почему такой длинный код, который тоже в Python спросите вы?

Давным-давно, когда мне не нравился Python, я увидел однострочные ответы для написания 2D-матрицы и сказал себе, что больше не буду использовать 2-D матрицу в Python. (Эти отдельные строки были довольно пугающими, и они не дали мне никакой информации о том, что делает Python. Также обратите внимание, что я не знаю об этих сокращениях.)

В любом случае, вот код для новичка, который исходит из C, CPP и фон Java

Примечание для любителей и экспертов Python: пожалуйста, не голосуйте против только потому, что я написал подробный код.

0

Принятый ответ хороший и правильный, но мне потребовалось некоторое время, чтобы понять, что я также могу использовать его для создания совершенно пустого массива.

 л = [[] для _ в диапазоне (3)]

приводит к

 [[], [], []]

0

Вы должны составить список из списков, и лучше всего использовать вложенные включения:

 >>> matrix = [[0 для i в диапазоне (5)] для j в диапазоне (5)]
>>> pprint. pprint(матрица)
[[0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0]]

В вашем примере [5][5] вы создаете список с целым числом «5» внутри и пытаетесь получить доступ к его 5-му элементу, и это, естественно, вызывает IndexError, потому что 5-го элемента нет:

 >>> л = [5]
>>> л[5]
Traceback (последний последний вызов):
  Файл "", строка 1, в 
IndexError: индекс списка вне допустимого диапазона

1

Использование:

 матрица = [[0]*5 для i в диапазоне (5)]

*5 для первого измерения работает, потому что на этом уровне данные неизменяемы.

1

Так я обычно создаю 2D-массивы в Python.

 столбец = 3
ряд = 4
массив = [[0] * столбец для _ в диапазоне (строка)]

Я нахожу этот синтаксис легко запоминающимся по сравнению с использованием двух циклов for в анализе списка.

Переписать для удобства чтения: 

 # 2D массив/матрица
# 5 рядов, 5 столбцов
количество_строк = 5
cols_count = 5
# Создайте
# создание выглядит наоборот
# создать массив столбцов "cols_count" для каждой из строк "rows_count"
# все элементы инициализируются 0
two_d_array = [[0 для j в диапазоне (cols_count)] для i в диапазоне (rows_count)]
# индекс от 0 до 4
# для строк и столбцов
# начиная с 5 строк, 5 столбцов
# использовать
two_d_array[0][0] = 1
print two_d_array[0][0] # печатает 1 # 1-я строка, 1-й столбец (верхний левый элемент матрицы)
two_d_array[1][0] = 2
print two_d_array[1][0] # печатает 2 # 2-я строка, 1-й столбец
two_d_array[1][4] = 3
print two_d_array[1][4] # печатает 3 # 2-я строка, последний столбец
two_d_array[4][4] = 4
print two_d_array[4][4] # печатает 4 # последняя строка, последний столбец (справа, нижний элемент матрицы)

0

Чтобы объявить матрицу нулей (единиц):

 numpy. zeros((x, y))

напр.

 >>> numpy.zeros ((3, 5))
    массив([[ 0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 0., 0., 0.],
   [ 0., 0., 0., 0., 0.]])

или numpy.ones ((х, у)) например

 >>> np.ones((3, 5))
массив([[ 1., 1., 1., 1., 1.],
   [1., 1., 1., 1., 1.],
   [ 1., 1., 1., 1., 1.]])

Возможно даже трехмерное изображение. (http://www.astro.ufl.edu/~warner/prog/python.html см. --> Многомерные массивы)

Я работаю над своим первым скриптом Python, и меня немного смутил пример с квадратной матрицей, поэтому я надеюсь, что приведенный ниже пример поможет вам сэкономить время:

 # Создает матрицу 2 x 5
 Матрица = [[0 для y в xrange(5)] для x в xrange(2)]

, так что

 Matrix[1][4] = 2 # Действительно
Matrix[4][1] = 3 # IndexError: индекс списка вне допустимого диапазона

Вы можете создать пустой двумерный список, вложив две или более квадратных скобок или третью скобку ( [] , разделенные запятой) с квадратной скобкой, как показано ниже:

 Матрица = [[], []]

Теперь предположим, что вы хотите добавить 1 к Matrix[0][0] , затем введите:

 Matrix[0]. append(1)

Теперь введите Matrix и нажмите Enter. Вывод будет:

 [[1], []]

Если вы ввели следующий оператор вместо

 Matrix[1].append(1)

, тогда Матрица будет

 [[], [1]]

Используя NumPy, вы можете инициализировать пустую матрицу следующим образом:

 импортировать numpy как np
мм = np.matrix([])

А позже добавьте данные следующим образом:

 мм = np.append(мм, [[1,2]], ось=1)

1

Я читаю файлы, разделенные запятыми, следующим образом:

 data=[]
для l в файле:
    л = разделить (',')
    data.append(l)

Список "данные" представляет собой список списков с индексом data[row][col]

0

Вот для чего создан словарь

!
 матрица = {}

Можно определить ключи и значения двумя способами:

 матрица[0,0] = значение

или

 матрица = {(0,0) : значение}

Результат:

 [значение, значение, значение, значение, значение],
   [значение, значение, значение, значение, значение],
   . ..

Использование:

 импортная копия
def ndlist(*args, init=0):
    дп = инициализация
    для x в обратном (аргументы):
        dp = [copy.deepcopy(dp) для _ в диапазоне(x)]
    вернуть дп
l = ndlist(1,2,3,4) # 4-х мерный список, инициализированный нулями
л[0][1][2][3] = 1

Я думаю, что NumPy — это то, что нужно. Вышеприведенное является общим, если вы не хотите использовать NumPy.

1

Если вы хотите иметь возможность думать об этом как о двумерном массиве, а не думать как о списке списков (на мой взгляд, гораздо более естественно), вы можете сделать следующее:

 import numpy
Nx=3; Ню=4
my2Dlist= numpy.zeros((Nx,Ny)).tolist()

Результатом является список (не массив NumPy), и вы можете перезаписывать отдельные позиции числами, строками и т. д.

1

 l=[[0]*(L) для _ в диапазоне(W)]

Будет быстрее, чем:

 l = [[0 для x в диапазоне (L)] для y в диапазоне (W)]

1

с помощью списка:

 matrix_in_python = [['Рой',80,75,85,90,95],['Джон',75,80,75,85,100],['Дэйв',80,80, 80,90,95]]

с помощью dict: вы также можете сохранить эту информацию в хеш-таблице для быстрого поиска, например

 matrix = { '1':[0,0] , '2':[0,1],'3':[0,2],' 4' : [1,0],'5':[1,1],'6':[1,2],'7':[2,0],'8':[2,1],' 9':[2,2]};

matrix['1'] даст вам результат за время O(1)

*nb : вам нужно справиться с коллизией в хеш-таблице

Если у вас нет информации о размере перед запуском, создайте два одномерных списка.

 список 1: для хранения строк
список 2: Фактическая двумерная матрица

Сохранить всю строку в 1-м списке. После этого добавьте список 1 в список 2:

 из случайного импорта randint
координаты=[]
темп=[]
points=int(raw_input("Введите количество координат >"))
для i в диапазоне (0, баллы):
    случайный x = случайный (0,1000)
    случайный = случайный (0,1000)
    темп=[]
    temp.append(randomx)
    temp.append(случайный)
    координаты.append(temp)
распечатать координаты

Вывод:

 Введите количество координат >4
[[522, 96], [378, 276], [349, 741], [238, 439]]
 
 # Создает список, содержащий 5 списков, инициализированных до 0
Матрица = [[0]*5]*5

Будьте осторожны с этим коротким выражением, см. полное объяснение в ответе @FJ

6

Вот фрагмент кода для создания матрицы в Python:

 # получить входные строки и столбцы
строки = интервал (ввод ("строки:"))
cols = int(input("Cols : "))
# инициализируем список
l=[[0]*столбцы для i в диапазоне (строки)]
# заполняем его случайными значениями
для я в диапазоне (0, строки):
    для j в диапазоне (0, столбцы):
        л [я] [j] = я + j
# распечатать список
для я в диапазоне (0, строки):
    Распечатать()
    для j в диапазоне (0, столбцы):
        распечатать (л [я] [j], конец = " ")

Пожалуйста, подскажите, если я что-то пропустил.

Обычно переходным модулем является NumPy:

 импортировать numpy как np
   
# Генерируем случайную матрицу чисел с плавающей запятой
np.random.rand (столбцы, строки)
# Генерируем случайную матрицу целых чисел
np.random.randint (1, 10, размер = (столбцы, строки))

Попробуйте так:

 rows = int(input('Введите строки\n'))
мой_список = []
для я в диапазоне (строки):
    my_list.append(список(карта(int, input().split())))

Если вам нужна матрица с предопределенными числами, вы можете использовать следующий код:

 матрица определения (строки, столбцы, начало = 0):
    return [[c + start + r * cols для c в диапазоне (столбцы)] для r в диапазоне (строки)]
утверждать матрицу (2, 3, 1) == [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

Пользовательская функция для ввода матрицы и печати

 def inmatrix(m,n):
    #Запустить функцию и передать строку и столбец в качестве параметра
    a=[] #создать пустую матрицу
    для i в диапазоне (м): # Row input
        b=[]#пустой список
        для j в диапазоне (n): # ввод столбца
            elm=int(input("Введите число в Pocket ["+str(i)+"]["+str(j)+"] ")) #Показать номер строки и столбца
            b. append(elm) # добавить значение в список b
        a.append(b)# Добавить список в матрицу
    вернуть матрицу #return
def Matrix(a): #функция для матрицы печати
    для i в диапазоне (len (a)): #row
        для j в диапазоне (len (a [0])): # столбец
            print(a[i][j],end=" ") #вывести значение с пробелом
        print()#печатать строку После печати строки
m=int(input("Введите номер строки")) #input row
n=int(input("Введите номер столбца"))
a=inmatrix(m,n) #вызвать входную матричную функцию
print("Матрица это...")
Matrix(a) #print матричная функция

Если вы хотите создать двумерную матрицу, размерность которой определяется двумя переменными, и инициализировать ее значением по умолчанию для всех ее элементов. Вы можете использовать этот простой синтаксис

 n_rows=3
n_cols=4
aux_matrix= [[1]*n_cols]*n_rows

Массив Python — определить, создать

Что такое массив Python?

A Python Array представляет собой набор общих типов структур данных, имеющих элементы с одинаковым типом данных. Он используется для хранения коллекций данных. В программировании на Python массивы обрабатываются модулем «array». Если вы создаете массивы с помощью модуля массива, элементы массива должны быть одного и того же числового типа.

 

Когда использовать массив в Python?

Массивы Python используются, когда вам нужно использовать много переменных одного типа. Его также можно использовать для хранения набора данных. Массивы особенно полезны, когда вам нужно динамически обрабатывать данные. Массивы Python намного быстрее списка, поскольку они используют меньше памяти.

Синтаксис для создания массива в Python

Вы можете объявить массив в Python при его инициализации, используя следующий синтаксис.

 имя_массива = массив.массив(код типа для типа данных, [массив,элементы])

На следующем рисунке поясняется синтаксис.

Синтаксис массива
  1. Идентификатор : укажите имя, как обычно, для переменных
  2. Модуль : Python имеет специальный модуль для создания массива в Python, называемый «массивом» — вы должны импортировать его перед использованием
  3. Метод : модуль массива имеет метод для инициализации массива. Он принимает два аргумента, код типа и элементы.
  4. Код типа : укажите тип данных, используя доступные коды типов (см. список ниже)
  5. Элементы : укажите элементы массива в квадратных скобках, например [130,450,103]

Как создавать массивы в Python?

В Python мы используем следующий синтаксис для создания массивов:

 Класс array.array(код типа[инициализатор])

Например,

 импортировать массив как myarray
abc = myarray.array('d', [2.5, 4.9, 6.7])

Приведенный выше код создает массив целочисленного типа. Буква «д» — это код типа.

В следующих таблицах показаны коды типов:

Код типа Питон типа C Тип Минимальный размер (байты)
‘у’ Символ Юникода Py_UNICODE 2
«б» Международный Подписанный символ 1
«Б» Международный Символ без знака 1
‘ч’ Международный Короткая подпись 2
л Международный Длинная подпись 4
L Международный Длинный без знака 4
«к» Международный Подпись длинная длинная 8
'Q' Международный Длинный без знака длинный 8
‘Н’ Международный Беззнаковый короткий 2
"ф" Поплавок Поплавок 4
«д» Поплавок Двойной 8
«и» Международный Подписано 2
«Я» Международный Целое число без знака 2

Как получить доступ к элементам массива?

Вы можете получить доступ к любому элементу массива, используя его индекс.

Синтаксис:

 arrayName[indexNum]

Например,

 импорт массива
баланс = массив.массив('i', [300,200,100])
print(balance[1])

Вывод: 

 200

На следующем рисунке показана основная концепция доступа к элементам массива по их индексу.

Доступ к элементу массива

Здесь мы получили доступ ко второму значению массива, используя его индекс, который равен 1. Результатом этого будет 200, что в основном является вторым значением сбалансированного массива.

Индекс массива начинается с 0. Вы также можете получить доступ к последнему элементу массива, используя индекс -1.

Пример: 

 импортировать массив как myarray
abc = myarray.array('d', [2.5, 4.9, 6.7])
print("Первый элемент массива:",abc[0])
print("Последний элемент массива:",abc[-1])

Вывод: 

 Первый элемент массива: 2.5
Последний элемент массива: 6.7

Вы также можете получить доступ к элементам с помощью оператора «:», как показано в приведенных ниже примерах массивов Python.

Пример: 

 импортировать массив как myarray
abc= моймассив.массив('q',[3,9,6,5,20,13,19,22,30,25])
печать (abc [1: 4])
print(abc[7:10])

Вывод: 

 массив('q', [9, 6, 5])
array('q', [22, 30, 25])

Эта операция называется операцией нарезки .

Как вставлять элементы?

Операция вставки массива Python позволяет вам вставлять один или несколько элементов в массив в начале, конце или любом заданном индексе массива. Этот метод ожидает два аргумента index и value.

Синтаксис:

 имя_массива.вставка(индекс, значение)

Пример:

Добавим новое значение сразу после второго элемента массива. В настоящее время в нашем массиве баланса есть три элемента 300, 200 и 100. Рассмотрим второй элемент массива со значением 200 и индексом 1.

Чтобы вставить новое значение сразу «после» индекса 1, вам нужно сослаться на индекс 2 в методе вставки, как показано в приведенном ниже примере массива Python:

 import array
баланс = массив. массив('i', [300,200,100])
balance.insert(2, 150)
печать(баланс)

Вывод: 

 массив('i', [300,200,150,100])

Пример 2: 

 импортировать массив как myarr
a=myarr.массив('b',[2,4,6,8,10,12,14,16,18,20])
а. вставить (2,56)
print(a)

Вывод: 

 array('b', [2, 4, 56, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])

Как изменить элементы?

Массивы в Python изменяемы. Их можно изменить с помощью следующего синтаксиса:

 Имя_объекта[индекс]=значение;

Пример: 

 импортировать массив как myarr
a=myarr.массив('b',[3,6,4,8,10,12,14,16,18,20])
а[0]=99
print(a)

Вывод: 

 array('b', [99, 6, 4, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])

Мы также можем выполнять операции конкатенации над массивами в Питоне.

Пример: 

 импортировать массив как myarr
первый = myarr.array('b', [4, 6, 8])
второй = myarr. array('b', [9, 12, 15])
числа = myarr.array('b')
числа = первое + второе
печать(числа)

Выходные данные: 

 array('b', [4, 6, 8, 9, 12, 15])

Приведенный выше пример кода массива Python объединяет две переменные, называемые «first» и «second». Результат сохраняется в переменной с именем «число».

Последняя строка кода используется для печати двух массивов.

Как извлечь элемент из массива в Python?

В Python разработчик может использовать метод pop() для извлечения элемента из массива Python. Ниже приведен пример метода pop() в Python.

Массив Python pop Пример: 

 импортировать массив как myarr
первый = myarr.array('b', [20, 25, 30])
первый.поп(2)
print(first)

Вывод: 

 array('b', [20, 25])

Вы также можете использовать оператор Python del.

Пример 

 импортировать массив как myarr
нет = myarr.array('b', [10, 4, 5, 5, 7])
дель нет[4]
print(no)

Вывод: 

 array('b', [10, 4, 5, 5])

Как удалить элементы?

С помощью этой операции вы можете удалить один элемент из массива по значению. Этот метод принимает только один аргумент, значение. После запуска этого метода элементы массива переупорядочиваются, а индексы переназначаются.

Синтаксис:

 arrayName.remove(value)

Пример:

Удалим значение «3» из массива 

 импортируем массив как myarray
сначала = myarray.array('b', [2, 3, 4])
первый.удалить(3)
печать (первая)

Вывод: 

 array('b', [2, 4])

Как найти и получить индекс значения в массиве

С помощью этой операции вы можете искать элемент в массиве на основе на его стоимости. Этот метод принимает только один аргумент, значение. Это неразрушающий метод, то есть он не влияет на значения массива.

Синтаксис:

 имя_массива.индекс(значение)

Пример:

Давайте найдем значение «3» в массиве. Этот метод возвращает индекс искомого значения.

 импортировать массив как myarray
число = моймассив. массив('b', [2, 3, 4, 5, 6])
print(number.index(3))

Вывод: 

 1

Эта операция вернет индекс первого вхождения упомянутого элемента.

Как реверсировать массив в Python

Эта операция реверсирует весь массив.

Синтаксис: array.reverse()

 импортировать массив как myarray
число = моймассив.массив('b', [1,2, 3])
номер.обратный()
печать (число)

Вывод: 

 array('b', [3, 2, 1])

Преобразование массива в Unicode:

Массив Python можно преобразовать в Unicode. Чтобы удовлетворить эту потребность, массив должен быть типа «u»; в противном случае вы получите «ValueError».

Пример: 

 из массива импортировать массив
р = массив ('и',[и'\u0050',и'\и0059',и'\и0054',и'\и0048',и'\и004F',и'\и004E'])
печать (р)
q = p.tounicode()
print(q)

Вывод: 

 массив('u', 'PYTHON')
ПИТОН

Подсчет появления значения в массиве

Вы также можете подсчитать количество вхождений элементов в массиве, используя синтаксис array. count(x).

Пример: 

 импортировать массив как myarr
число = myarr.array('b', [2, 3, 5, 4,3,3,3])
print(number.count(3))

Вывод: 

 4

Обход массива

Вы можете обходить массив Python с помощью циклов, подобных этому:

 import array
баланс = массив.массив('i', [300,200,100])
для x в балансе:
напечатать (х)

Выход: 

 200
300
100

Резюме:

  • Массив — это распространенный тип структуры данных, в котором все элементы должны быть одного типа данных.
  • Программирование на Python, массив, может обрабатываться модулем «массив».
  • Массивы Python используются, когда вам нужно использовать много переменных одного типа.
  • В Python доступ к элементам массива осуществляется через индексы.
  • Элементы массива могут быть вставлены с использованием синтаксиса array.insert(i,x).
  • В Python массивы изменяемы.

    No related posts.