Как массивы и списки работают на Python

18.8K

Массивы и списки являются одними из наиболее полезных структур данных в программировании. Сегодня я расскажу вам основы, а также покажу несколько простых примеров Python массивов.

Чтобы изучить рассматриваемые в этой статье концепции, вам не требуется заранее много знать. Базовые знания парадигмы программирования и Python желательны, но это не обязательно.

Рассматриваемые в этой статье принципы могут быть применены в любом языке программирования. Я буду демонстрировать примеры на Python. Это простой для изучения язык предоставляет превосходную платформу для понимания того, что происходит. В дополнение к этому существует отличный онлайн-интерпретатор Python.

Структура данных — это способ эффективного хранения данных. Легко запутаться, потому что структуры данных не являются типом данных, которые сообщают компилятору (или в случае Python интерпретатору), как их использовать. Структуры данных определяют операции, которые могут выполняться и реализуют конкретные правила и положения.

Возможно, вы слышали о линейных типах данных (элементы последовательны):

  • Массив;
  • Матрица;
  • Таблица поиска.

Аналогичным образом, списки часто содержат правила и методы для регулирования того, как они работают. Типы списков:

  • Связный список;
  • Двойной связный список;
  • Список массивов или динамический массив.

Существует множество различных структур данных. Возможно, вы слышали о бинарных деревьях, графах или хэшах.

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

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

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому [0] будет обращаться к первому элементу (2):

Вам наверно интересно, для чего используется «i». Это typecode, который сообщает Python, что массив будет хранить целые числа. Обычно подобные вещи в Python не нужны. Причина этого проста. Массивы в Python основаны на базовых C-массивах операционной системы. Это означает, что они быстрые и стабильные, но не всегда могут придерживаться синтаксиса Python.

Нельзя хранить элементы разных типов в этих массивах. Допустим, вы захотели сохранить строку «makeuseof.com»:

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

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

Вот как можно вывести все элементы:

Этот метод доступа к элементам массива работает хорошо, и идеально подходит для решения задачи. Плохо то, что это — доступ ко всему массиву.

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом. Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

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

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

Теперь, когда вы знаете, как работают Python двумерные массивы, давайте посмотрим на список. Иногда он может сбивать с толку, поскольку люди используют различные взаимозаменяемые термины, но списки — это массивы … отчасти.

Список — это особый тип массива. Различие состоит в том, что списки могут содержать смешанные типы данных. Помните, массивы должны содержать элементы одного типа. Списки в Python просты:

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

Этот синтаксис объявляет список под названием cars. В квадратных скобках объявляется каждый элемент списка. Каждый элемент является строкой, поэтому их объявляют внутри кавычек. Python знает, что это объект, поэтому оператор print выводит содержимое списка:

Как и в случае с массивом, можно осуществлять Python сортировку массива с помощью циклов:

for car in cars:
    print car

Настоящий фокус со списками — их смешанный тип. Добавьте дополнительные данные:

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

Это даже не вызвало исключения:

Также просто добавить новые элементы в список (что невозможно с массивами):

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

Можно объединить два списка в один:

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

Также легко удалить элементы Python ассоциативного массива, используя синтаксис remove:

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

Вы узнали что-нибудь новое? Поделитесь с нами своими мыслями в комментариях!

Данная публикация представляет собой перевод статьи «How Arrays and Lists Work in Python» , подготовленной дружной командой проекта Интернет-технологии.ру

www.internet-technologies.ru

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:


Массив строк в Python:

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

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


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


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)]

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:


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:


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.

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.

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().

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:


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»!

otus.ru

Python работа с массивами двумерными и многомерными — создание, поиск, добавление, сортировка и другие

Массивом в языке Python называется упорядоченная структура данных, которая используется для хранения однотипных объектов. По своему функциональному назначению они схожи со списками, однако обладают некоторыми ограничениями на тип входных данных, а также их размер. Несмотря на такую особенность, массивы являются достаточно функциональным инструментом по работе с наборами данных в языке программирования Python.

Создание и заполнение

Перед тем как добавить (создать) новый массив в Python 3, необходимо произвести импорт библиотеки, отвечающей за работу с таким объектом. Для этого потребуется добавить строку from array import * в файл программы. Как уже было сказано ранее, массивы ориентированы на взаимодействие с одним постоянным типом данных, вследствие чего все их ячейки имеют одинаковый размер. Воспользовавшись функцией array, можно создать новый набор данных. В следующем примере демонстрируется заполнение массива Python — запись целых чисел при помощи метода, предложенного выше.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])

Как можно заметить, функция array принимает два аргумента, первым из которых становится тип создаваемого массива, а на месте второго стоит начальный список его значений. В данном случае i представляет собой целое знаковое число, занимающее 2 байта памяти. Вместо него можно использовать и другие примитивы, такие как 1-байтовый символ (c) или 4-байтовое число с плавающей точкой (f).

При этом важно помнить, что массив способен хранить только данные одного типа, иначе вызов программы завершится ошибкой.

Обратиться к элементу можно при помощи квадратных скобок, к примеру, data[2].

Добавление элемента

Чтобы добавить новый элемент в массив Python необходимо воспользоваться методом insert. Для этого потребуется вызвать его через созданный ранее объект и ввести в качестве аргументов два значения. Первое (4) отвечает за индекс нового элемента в массиве, то есть место, куда его следует поместить, а второе (3) представляет собой само значение.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])
data.insert(4, 3)

Стоит помнить, что добавить в массив можно только данные того типа, к которому относится ранее созданный объект. При выполнении подобной операции количество доступных ячеек увеличивается согласно текущим потребностям программы.

Удаление элемента

В Python удалить ненужные элементы из массива можно при помощи метода pop, аргументом которого является индекс ячейки (3). Как и в случае с добавлением нового элемента, метод необходимо вызвать через ранее созданный объект, как это показано в примере.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])
data.pop(3)

После выполнения данной операции содержимое массива сдвигается так, чтобы количество доступных ячеек памяти совпадало с текущим количеством элементов.

Вывод

При работе с любыми данными в программе время от времени возникает необходимость в их проверке, что можно легко осуществить с помощью вывода на экран. Выполнить подобное действие поможет функция под названием print. Она принимает в качестве аргумента один из элементов созданного и заполненного ранее массива. В следующем примере его обработка производится при помощи цикла for, где каждый элемент массива data получает временный идентификатор i для передачи в упомянутый ранее метод print.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])
for i in data:
    print(i)

Результатом работы приведенного выше кода является вывод массива Python — перебор всех присвоенных ранее целочисленных значений и поочередный вывод в один столбец.

Получение размера

Поскольку размерность массива может меняться во время выполнения программы, иногда бывает полезным узнать текущее количество элементов, входящих в его состав. Функция len служит для получения длины (размера) массива в Python в виде целочисленного значения. Чтобы отобразить в Python количество элементов массива на экране стоит воспользоваться методом print.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])
print(len(data))

Как видно из представленного выше кода, функция print получает в качестве аргумента результат выполнения len, что позволяет ей вывести числовое значение в консоль.

Двумерный массив

В некоторых случаях для правильного представления определенного набора информации обычного одномерного массива оказывается недостаточно. В языке программирования Python 3 двумерных и многомерных массивов не существует, однако базовые возможности этой платформы легко позволяют построить двумерный список. Элементы подобной конструкции располагаются в столбцах и строках, заполняемых как это показано на следующем примере.

d1 = []
for j in range(5):
    d2 = []
    for i in range(5):
        d2.append(0)
    d1.append(d2)

Здесь можно увидеть, что основная идея реализации двумерного набора данных заключается в создании нескольких списков d2 внутри одного большого списка d1. При помощи двух циклов for происходит автоматическое заполнение нулями матрицы с размерностью 5×5. С этой задачей помогают справляться методы append и range, первый из которых добавляет новый элемент в список (0), а второй позволяет устанавливать его величину (5). Нельзя не отметить, что для каждого нового цикла for используется собственная временная переменная, выполняющая представление текущего элемента внешнего (j) или внутренних (i) списков. Обратиться к нужной ячейке многомерного списка можно при помощи указания ее координат в квадратных скобках, ориентируясь на строки и столбцы: d1[1][2].

Многомерный массив

Как и в случае с двумерным массивом, представленным в виде сложного списка, многомерный массив реализуется по принципу «списков внутри списка». Следующий пример наглядно демонстрирует создание трехмерного списка, который заполняется нулевыми элементами при помощи трех циклов for. Таким образом, программа создает матрицу с размерностью 5×5×5.

d1 = []
for k in range(5):
    d2 = []
    for j in range(5):
        d3 = []
        for i in range(5):
            d3.append(0)
        d2.append(d3)
    d1.append(d3)

Аналогично двумерному массиву, обратиться к ячейке построенного выше объекта можно с помощью индексов в квадратных скобках, например, d1[4][2][3].

Заключение

Для взаимодействия с наборами данных одного типа в языке программирования Python, как правило, используются массивы. Стандартная библиотека платформы позволяет достаточно эффективно работать с подобной структурой, предоставляя возможность манипулировать ее содержимым при помощи соответствующих функций. Кроме того, в Python поддерживается многомерное представление списков без ограничений на количество уровней.

all-python.ru

Модуль array. Массивы в python

Модуль array определяет массивы в python. Массивы очень похожи на списки, но с ограничением на тип данных и размер каждого элемента.

Размер и тип элемента в массиве определяется при его создании и может принимать следующие значения:

Код типа Тип в C Тип в python Минимальный размер в байтах
‘b’ signed char int 1
‘B’ unsigned char int 1
‘h’ signed short int 2
‘H’ unsigned short int 2
‘i’ signed int int 2
‘I’ unsigned int int 2
‘l’ signed long int 4
‘L’ unsigned long int 4
‘q’ signed long long int 8
‘Q’ unsigned long long int 8
‘f’ float float 4
‘d’ double float 8

Класс array.array(TypeCode [, инициализатор]) — новый массив, элементы которого ограничены TypeCode, и инициализатор, который должен быть списком, объектом, который поддерживает интерфейс буфера, или итерируемый объект.

array.typecodes — строка, содержащая все возможные типы в массиве.

Массивы изменяемы. Массивы поддерживают все списковые методы (индексация, срезы, умножения, итерации), и другие методы.

Методы массивов (array) в python

array.typecode — TypeCode символ, использованный при создании массива.

array.itemsize — размер в байтах одного элемента в массиве.

array.append(х) — добавление элемента в конец массива.

array.buffer_info() — кортеж (ячейка памяти, длина). Полезно для низкоуровневых операций.

array.byteswap() — изменить порядок следования байтов в каждом элементе массива. Полезно при чтении данных из файла, написанного на машине с другим порядком байтов.

array.count(х) — возвращает количество вхождений х в массив.

array.extend(iter) — добавление элементов из объекта в массив.

array.frombytes(b) — делает массив array из массива байт. Количество байт должно быть кратно размеру одного элемента в массиве.

array.fromfile(F, N) — читает N элементов из файла и добавляет их в конец массива. Файл должен быть открыт на бинарное чтение. Если доступно меньше N элементов, генерируется исключение EOFError , но элементы, которые были доступны, добавляются в массив.

array.fromlist(список) — добавление элементов из списка.

array.index(х) — номер первого вхождения x в массив.

array.insert(n, х) — включить новый пункт со значением х в массиве перед номером n. Отрицательные значения рассматриваются относительно конца массива.

array.pop(i) — удаляет i-ый элемент из массива и возвращает его. По умолчанию удаляется последний элемент.

array.remove(х) — удалить первое вхождение х из массива.

array.reverse() — обратный порядок элементов в массиве.

array.tobytes() — преобразование к байтам.

array.tofile(f) — запись массива в открытый файл.

array.tolist() — преобразование массива в список.

Вот и всё, что можно было рассказать про массивы. Они используются редко, когда нужно достичь высокой скорости работы. В остальных случаях массивы можно заменить другими типами данных: списками, кортежами, строками.

pythonworld.ru

Массивы в python

Массивы в Python.

Зачастую в программах необходимо хранить и обрабатывать большое количество данных об объектах одного типа. В этом случае удобно использовать массивы.Массив — это набор объектов одного типа под общим именем (названием массива). Каждый объект (элемент массива) имеет свой номер (индекс), с помощью которого мы обращаемся к этому элементу массива.

Работа с массивами сзаданным размером  в Python

Объявление массива в Python известного размера

Массив с определенным числом элементов N  в Python объявляется так
Название массива = [0]*N
Задание значений элементов массива в python.

Задать значение элементов массива можно при объявлении массива. Это делается так
Название массива = [элемент №1, элемент №2, элемент №3,…]

Название массива[индекс элемента массива] = значение элемента

При этом массив будет иметь фиксированный размер согласно количеству элементов.

Пример. Задание значений элементов массива двумя способами.

Способ №1.
a = [0, 1, 2, 3, 4]

Способ №2.
a[0] = 0

a[1] = 1

a[2] = 2

a[3] = 3

a[4] = 4

Таблица основных типов данных в Python. 



При работе с массивами удобно использовать цикл for для перебора всех элементов массива.
a = [0] * размер массива

for i in range(размер массива):

    a[i] = выражение

Размер массива в Питон можно узнать с помощью команды len(имя массива)

Пример. С клавиатуры вводятся все элементы массива, значения элементов увеличиваются в два раза. Выводим все значения элементов в консоль.
a = [0] * 4

for i in range(len(a)):

    i = str(i + 1)

    print(«Введите элемент массива » + i, end = «»)

    i = int(i)

    i = i — 1

    a[i] = int(input())

print(«»)

for i in range(len(a)):

    a[i] = a[i] * 2

for i in range(len(a)):

    print(a[i])
Алгоритм поиска минимального значения массива в python

Нужно перебрать все элементы массива и каждый элемент сравнить с текущим минимумом. Если текущий элемент меньше текущего минимума, то этот элемент становится текущим минимумом.
Алгоритм поиска максимального значения массива в python.

Аналогично, для поиска максимального значения нужно перебрать и сравнить каждый элемент с текущим максимумом. Если текущий элемент больше текущего максимума, то текущий максимум приравнивается к этому элементу.

Пример. Программа запрашивает значения элементов массива и выводит минимальное и максимальное значения на экран.
a = [0] * 9

for i in range(len(a) — 1):

    i = str(i + 1)

    print(«Введите элемент массива » + i, end = «»)

    i = int(i)

    a[i] = int(input())

    

min = a[0]

max = a[0]

for i in range(len(a)):

    if (i < min):

        min = a[i]

        

    if (i > max):

        max = a[i]

        

min = str(min)

max = str(max)

print(«Минимальное значение = » + min)

print(«Максимальное значение = » + max)

Работа с массивами с изменяемым размером в python

Как правило в пргораммах Python размер массива не четко задан, может вводиться с клавиатуры, может изменяться и размер массива, элементы могут добавляться и удаляться.

Для работы с массивами изменяемого размера в Python используется специальное объявление массива и команды
Объявление  массива с неизвестным числом элементов в python
Имя массива=[]
Задание массива явно
Имя массива=[значение первого элемента, значение второго,….]
Вывод всего массива в python
print(имя массива)

Например
a=[]

a=[10,2,3]

print(a)

[10, 2, 3]
Добавление элемента в конец массива вpython
Имя массива.append(значение)

Например
a=[]

a=[10,2,3]

print(a)

a.append(7)

print(a)

будет выведено на экран
[10, 2, 3]

[10, 2, 3, 7]
Ввод массива с клавиатуры в python

Для ввода массива с неизвестным числом элементов в python в программе запрашивается чилсо элементов, а затем в цикле for добавляется элементы с помощью команды имямассива.append()
a=[]

n=int(input())

for i in range(n):

    a.append(int(input()))

print(a)
Для определения длины массива в python используется команда len(имя массива)
Вывод поэлементно массива на экран в Python

Вывод массива неизвестной длины осуществляется в цикле for, верхняя граница цикла определятся с помощью команды len(имя массива)
for i in range(len(a)):

    print(a[i])
Для удаления элемента массива в python используется команда
Имя массива.remove(номер элемента который нужно удалить)

Например
a=[]

a=[1,2,3]

print(a)

a.remove(1)

print(a)

выведет на экран
[1, 2, 3]

[2, 3]
Сортировка массива в python

Для сортировки числового массива по возрастанию в python используется команда
имя массива.sort()

Пример программы на Python ввода массива, вывода массива и сортировки массива
a=[]

n=int(input())

for i in range(n):

    a.append(int(input()))

print(‘массив’)

for i in range(len(a)):

    print(a[i])

a.sort()

print(‘отсортированный массив’)

for i in range(len(a)):

    print(a[i])

 

Вернуться к содержанию Следующая тема Работа с модулями в Питон 

Полезно почитать по теме массивы в python:
Матрицы в pyhton
Работа с матрицами в python в библиотеке numpy

Поделиться: 

 

 

itrobo.ru

python — Как создать динамический массив

Как я понимаю, тип list в Python — это динамический массив указателей, который увеличивает его емкость при добавлении элементов к нему. И массив в NumPy использует область непрерывной памяти для хранения всех данных массива.

Существуют ли типы, которые динамически увеличивают его емкость как список и сохраняют значение в виде массива NumPy? Что-то вроде List in С#. И это здорово, если тип имеет тот же интерфейс, что и массив NumPy.

Я могу создать класс, который обертывает массив NumPy внутри и изменяет размер массива при его заполнении, например:

class DynamicArray(object):
    def __init__(self):
        self._data = np.zeros(100)
        self._size = 0

    def get_data(self):
        return self._data[:self._size]

    def append(self, value):
        if len(self._data) == self._size:
            self._data = np.resize(self._data, int(len(self._data)*1.25))
        self._data[self._size] = value
        self._size += 1

но DynamicArray не может использоваться как массив NumPy, и я думаю, что все представления, возвращаемые get_data(), прежде чем np.resize() будет содержать старый массив.

Изменить: тип массива в массиве — это динамический массив. Следующая программа проверяет коэффициент увеличения списка и массива:

from array import array
import time
import numpy as np
import pylab as pl

def test_time(func):
    arrs = [func() for i in xrange(2000)]
    t = []
    for i in xrange(2000):
        start = time.clock()
        for a in arrs:
            a.append(i)
        t.append(time.clock()-start)
    return np.array(t)

t_list = test_time(lambda:[])
t_array = test_time(lambda:array("d"))
pl.subplot(211)
pl.plot(t_list, label="list")
pl.plot(t_array, label="array")
pl.legend()
pl.subplot(212)
pl.plot(np.where(t_list>2*np.median(t_list))[0])
pl.plot(np.where(t_array>2*np.median(t_array))[0])
pl.show()

из графика: коэффициент увеличения списка больше, чем массив.

qaru.site

В Python Как объявить динамический массив Ru Python

В Python list представляет собой динамический массив. Вы можете создать такой способ:

 lst = [] # Declares an empty list named lst 

Или вы можете заполнить его предметами:

 lst = [1,2,3] 

Вы можете добавлять элементы, используя «append»:

 lst.append('a') 

Вы можете перебирать элементы списка с помощью цикла for :

 for item in lst: # Do something with item 

Или, если вы хотите отслеживать текущий индекс:

 for idx, item in enumerate(lst): # idx is the current idx, while item is lst[idx] 

Чтобы удалить элементы, вы можете использовать команду del или функцию удаления, как в:

 del lst[0] # Deletes the first item lst.remove(x) # Removes the first occurence of x in the list 

Обратите внимание, однако, что нельзя перебирать список и изменять его одновременно; для этого вам следует вместо этого перебирать фрагмент списка (который в основном является копией списка). Как в:

  for item in lst[:]: # Notice the [:] which makes a slice # Now we can modify lst, since we are iterating over a copy of it 

В python динамический массив является «массивом» из модуля массива. Например

 from array import array x = array('d') #'d' denotes an array of type double x.append(1.1) x.append(2.2) x.pop() # returns 2.2 

Этот тип данных по существу является перекрестком между встроенным типом «список» и типом «ndarray» numpy. Как и ndarray, элементы в массивах являются типами C, указанными при инициализации. Они не являются указателями на объекты python; это может помочь избежать некоторых злоупотреблений и семантических ошибок и скромно повысить производительность.

Однако этот тип данных имеет, по существу, те же методы, что и список python, за исключением нескольких методов преобразования строк и файлов. Ему не хватает всех дополнительных числовых функций ndarray.

Подробнее см. https://docs.python.org/2/library/array.html .

www.rupython.com