Массив в Python содержит последовательность данных. В программировании на Python нет эксклюзивного объекта массива, потому что мы можем выполнять все операции с массивом, используя список. Сегодня мы узнаем о массиве и различных операциях, которые мы можем выполнять с массивом (списком).
Python поддерживает все операции, связанные с массивами, через свой объект списка. Начнем с инициализации одномерного массива.
Пример
Элементы массива в Python определяются в скобках [] и разделяются запятыми. Ниже приведен пример объявления одномерного массива.
arr = [ 1, 2 ,3, 4, 5] print (arr) print (arr[2]) print (arr[4])
Результатом приведенного выше примера программы с одномерным массивом будет:
[1, 2, 3, 4, 5] 3 5
Индексация массива начинается с 0. Значит, значение индекса 2 переменной arr равно 3.
В некоторых других языках программирования, таких как Java, когда мы определяем массив, нам также необходимо определить тип элемента, поэтому мы ограничены хранением только этого типа данных в массиве. Например, int brr [5]; может хранить только целые данные.
PYTHON массивы на ПРОСТЫХ примерах. Отличия от СПИСКОВ и принцип работы
Но python дает нам гибкость, позволяющую иметь разные типы данных в одном массиве. Посмотрим на пример.
student_marks = [‘Akkas’ , 45, 36.5] marks = student_marks[1]+student_marks[2] print(student_marks[0] + ‘ has got in total = %d + %f = %f ‘ % (student_marks[1], student_marks[2], marks ))
Это дает следующий результат:
Akkas has got in total = 45 + 36.500000 = 81.500000 marks
В приведенном выше примере вы можете видеть, что массив student_marks имеет три типа данных – строку, int и float.
Многомерный массив
Двухмерный массив в Python можно объявить следующим образом.
arr2d = [ [1,3,5] ,[2,4,6] ] print(arr2d[0]) # prints elements of row 0 print(arr2d[1]) # prints elements of row 1 print(arr2d[1][1]) # prints element of row = 1, column = 1
Он выдаст следующий результат:
[1, 3, 5] [2, 4, 6] 4
Точно так же мы можем определить трехмерный массив или многомерный массив в python.
Теперь, когда мы знаем, как определять и инициализировать массив в python. Мы рассмотрим различные операции, которые мы можем выполнять с массивом.
Обход массива с использованием цикла for
Массивы (матрицы) в Python
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.
Массив строк в Python:
Prime = [‘string1’, ‘string2’, ‘string3’] Prime[1] = ‘string2’; //true
Чтобы возвратить число элементов внутри списка, используют функцию len() :
Уроки Python — Списки (Массивы)
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»!
Источник: otus.ru
Массивы в Python
Массив — это структура данных, в которой хранятся значения одного типа. В Python это основное различие между массивами и списками.
Хотя списки Python могут содержать значения, соответствующие разным типам данных, массивы в Python могут содержать только значения, соответствующие одному и тому же типу данных. В этом уроке мы разберемся с массивами Python на нескольких примерах.
Если вы новичок в Python, начните со статьи Введение в Python.
Для использования массивов в языке Python, вам нужно импортировать стандартный array модуль. Это потому , что массив не является основным типом данных , как строки, целое число и т.д. Вот как вы можете импортировать array модуля в Python:
from array import *
После того, как вы импортировали array модуль, вы можете объявить массив. Вот как вы это делаете:
arrayIdentifierName = array(typecode, [Initializers])
В приведенном выше объявлении, arrayIdentifierName этого имя массива, typecode позволяет питону знать тип массива и Initializers являются значением , с которыми массив инициализируется.
Typecodes — это коды, которые используются для определения типа значений массива или типа массива. Таблица в разделе параметров показывает возможные значения, которые вы можете использовать при объявлении массива, и его тип.
Вот реальный пример объявления массива python:
my_array = array(‘i’,[1,2,3,4])
В приведенном выше примере, используется TypeCode i .Этот тип-тип представляет целое число со знаком, размер которого составляет 2 байта.
Вот простой пример массива, содержащего 5 целых чисел
Доступ к отдельным элементам через индексы
Отдельные элементы могут быть доступны через индексы. Массивы Python индексируются нулем. Вот пример:
Добавить любое значение в массив с помощью метода append()
Заметим , что значение 6 был приложен к существующим значениям массива.