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.
Python-сообщество
Один из простейших способов представления матриц (многомерных массивов) в
языке Python заключается в использовании вложенных списков.
Ниже приводится пример двухмерного массива размером 3×3, построенного на базе списков:
#4 Дек. 2, 2010 20:35:36
Python многомерные массивы
В питоне нет массивов, но есть NumPy – библиотека позволяющая работать с многомерными массивами.
#5 Дек. 3, 2010 06:00:24
Python многомерные массивы
В питоне есть списки, разница только в любом типе элементов и скорости. Но если изначально известно, что нужен массив чисел — почему бы и не numpy.
#6 Дек. 3, 2010 06:31:28
Python многомерные массивы
Про скорость — подробнее, пожалуйста
#7 Дек. 3, 2010 07:19:02
Python многомерные массивы
При использовании NumPy вычислительные алгоритмы работают быстрее.
#8 Дек. 3, 2010 07:28:04
Python многомерные массивы
Быстрее будут только те алгоритмы, которые реализованы функциями numpy/scipy.
Бегать циклами и складывать элемент с элементом занимает столько же.
Но, в целом, идею понял. Спасибо.
Как создать 2D массив с помощью списка в Python
Добавить в избранное
Главное меню » Язык программирования Python » Как создать 2D массив с помощью списка в Python
Но есть проблема. Проверьте код ниже
На самом деле, когда вы делаете [0] * m, он возвращает ссылку на список, а когда вы умножаете его на n, эта же ссылка дублируется. Следовательно, вы видите изменение таким образом, которого вы не ожидали.
Правильный способ сделать это – добавить [0] * m, n раз в массив. Вы можете закодировать это несколькими способами. Наш предпочтительный способ:
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Как работают массивы в Python?
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 .
Изучаем массивы в питоне — условия
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 .
Структуры данных 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.
Массивы в Python
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:
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 .