Перейти к содержимому

Как из списка сделать массив python

  • автор:

Как преобразовать список в массив NumPy (с примерами)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для преобразования списка в Python в массив NumPy:

import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.asarray (my_list) 

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: преобразование списка в массив NumPy

Следующий код показывает, как преобразовать список в Python в массив NumPy:

import numpy as np #create list of values my_list = [3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 16, 19] #convert list to NumPy array my_array = np.asarray (my_list) #view NumPy array print(my_array) [ 3 4 4 5 7 8 12 14 14 16 19] #view object type type (my_array) numpy.ndarray 

Обратите внимание, что вы также можете использовать аргумент dtype , чтобы указать определенный тип данных для нового массива NumPy при выполнении преобразования:

import numpy as np #create list of values my_list = [3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 16, 19] #convert list to NumPy array my_array = np.asarray (my_list, dtype=np.float64 ) #view data type of NumPy array print(my_array. dtype ) float64 

Пример 2: преобразование списка списков в массив массивов NumPy

В следующем коде показано, как преобразовать список списков в массив массивов NumPy:

import numpy as np #create list of lists my_list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] #convert list to NumPy array my_array = np.asarray (my_list_of_lists) #view NumPy array print(my_array) [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 

Затем мы можем использовать функцию формы , чтобы быстро получить размеры нового массива массивов:

print(my_array. shape ) (3, 3) 

Это говорит нам о том, что массив массивов NumPy имеет три строки и три столбца.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные преобразования данных в Python:

Переменные массива

Array Variables in Python

Официальная документация Python содержит информацию о массивах. Однако в Python встроенная структура данных, обычно используемая для представления массивов, — это список. Официальная документация в основном сосредоточена на списках, а не на отдельном типе данных массива. Списки упорядочены, изменяемы и могут содержать элементы различных типов данных. Вы можете получать доступ к элементам списка, используя их индексы, а также выполнять с списками различные операции, такие как добавление, вставка или удаление элементов. Имея это в виду, мы рассмотрим списки с точки зрения массива, скажем.

Массив в Python

Давайте посмотрим, что такое массив в Python. Массив — это структура данных, которая хранит коллекцию элементов одного типа. Это контейнер, который содержит фиксированное количество элементов, и элементы можно получать, используя их индексы. Python предлагает несколько способов работы с массивами, включая встроенные структуры данных, такие как списки, и ndarray из библиотеки NumPy.

Существует несколько способов создания массива в Python. Как мы уже упоминали, списки обычно используются как массивы в Python. Но если вы хотите улучшить производительность и сократить потребление памяти для определенных случаев использования, вы можете использовать модуль array в Python. Он предоставляет способ создания массивов, которые более эффективны и компактны по сравнению с традиционными списками, позволяя вам создавать массивы определенного типа данных.

Чтобы использовать модуль array , сначала вам нужно его импортировать:

import array 

Next, you can create an array in Python by specifying the desired data type code and initializing it with values. Here’s an example of creating an array of integers:

my_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) 

В приведенном выше примере, ‘i’ представляет код типа данных для знаковых целых чисел. Вы можете выбрать разные коды типов данных в зависимости от ваших конкретных потребностей (например, ‘f’ для чисел с плавающей запятой, ‘d’ для двойных точностей, ‘b’ для байтов и т.д.).

После создания массива вы можете получить доступ к его элементам, используя индексацию, так же как и с обычными списками. Вы также можете изменять значения в массиве или выполнять различные операции, доступные для массивов.

Примечание: модуль array особенно полезен, когда вы работаете с большим количеством числовых данных или когда вам нужно взаимодействовать с низкоуровневыми библиотеками, которые ожидают данные в определенном формате. Для общего назначения коллекций гетерогенных элементов обычно более гибким и часто используемым в Python является встроенный тип list .

Различия между терминами Массив и Список в Python

В Python термины «массив» и «список» часто используются как взаимозаменяемые, но они относятся к разным структурам данных с некоторыми отличиями. Давайте исследуем различия между ними:

  1. Выделение Памяти: Массивы в Python предоставляются модулем array и представляют собой фиксированный размер, гомогенную коллекцию элементов. Они, как правило, более эффективны с точки зрения памяти по сравнению со списками, потому что они хранят элементы одного типа последовательно в памяти. Списки, с другой стороны, являются гетерогенными и могут хранить элементы различных типов. Списки реализованы как динамические массивы, которые автоматически изменяют свой размер для размещения новых элементов.
  2. Типы Данных: Массивы ограничены определенным типом данных. Создавая массив, вы должны указать тип элементов, которые он будет содержать (например, целые числа, числа с плавающей запятой, символы). Это ограничение позволяет массивам обеспечивать более эффективное хранение и операции над их элементами. Списки, будучи гетерогенными, могут содержать элементы различных типов данных в одном и том же списке.
  3. Гибкость: Списки более гибки по сравнению с массивами. Они могут динамически увеличиваться или уменьшаться, так как элементы могут быть добавлены или удалены в любой позиции. Массивы, однажды созданные, имеют фиксированный размер и не могут быть изменены. Если вам нужно изменить размер массива, вам придется создать новый массив нужного размера и скопировать в него элементы из старого массива.
  4. Операции и Методы: И массивы, и списки предоставляют общие операции, такие как индексация, срезы и итерация. Однако, массивы имеют дополнительные методы, предоставляемые модулем array , такие как эффективные математические операции над всем массивом (например, сумма, произведение), которые могут быть быстрее по сравнению с аналогичными операциями над списками. Внешние Библиотеки: Некоторые внешние библиотеки, такие как NumPy, предоставляют многомерные массивы, которые широко используются для числовых вычислений. Массивы NumPy предлагают эффективное хранение и векторизованные операции над массивами, делая их высоко оптимизированными для числовых вычислений. Списки не имеют такой встроенной функциональности.

В итоге, массивы — это фиксированные по размеру, гомогенные коллекции элементов, которые эффективны с точки зрения памяти и предоставляют специфические операции, в то время как списки являются динамическими, гетерогенными коллекциями, которые предлагают большую гибкость и универсальность. Выбор между массивами и списками зависит от конкретных требований вашей программы, таких как использование памяти, ограничения по типу данных и необходимость динамического изменения размера или специализированных операций.

Как Создать Массив

В Python массивы могут быть созданы с использованием различных методов и библиотек. Также следует учитывать некоторые другие параметры в момент создания массива.

Простой Массив с Целыми Числами

Вы можете создать массив в Python с использованием встроенного модуля array или просто инициализировав пустой список. Вот два примера создания массивов:

  1. Инициализация массива целых чисел с использованием модуля array :
import array # Create an array of integers my_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) 
  1. Объявление списка вместо массива:
# Create a list my_list = [1, 2, 3, 4, 5] 

Чтобы создать пустой массив, вы можете следовать упомянутым выше подходам. Далее мы рассмотрим определение массива размером n .

Массив Размера n

Для создания массива определенного размера в Python вы можете использовать различные методы, включая использование генератора списка или NumPy. Вот несколько примеров объявления массивов:

Использование генератора списка:

n = 5 my_array = [0] * n print(my_array) # Output: [0, 0, 0, 0, 0] 
import numpy as np n = 5 my_array = np.zeros(n) print(my_array) # Output: [0. 0. 0. 0. 0.] 

Массив, Генерируемый Случайным Образом

Для генерации случайного массива в Python вы можете использовать модуль random из стандартной библиотеки Python или библиотеку numpy. Вот примеры, использующие оба подхода:

Использование модуля random:

import random # Generate a random array of size n n = 5 random_array = [random.randint(0, 100) for _ in range(n)] print(random_array) # Output: [47, 92, 32, 12, 80] 

Использование библиотеки numpy:

import numpy as np # Generate a random array of size n n = 5 random_array = np.random.randint(0, 100, size=n) print(random_array) # Output: [92 76 32 48 11] 

Оба подхода позволяют вам генерировать массивы случайных целых чисел. Настройте параметры ( a , b и size ) в зависимости от ваших конкретных требований, чтобы контролировать диапазон и размер случайного массива.

2D Массив в Python

Вот пример того, как инициализировать многомерный массив в Python с использованием функции np.array() :

import numpy as np # Create a 2-dimensional array arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr2) # Output: # [[1 2 3] # [4 5 6] # [7 8 9]] 

Вы также можете создать двумерный массив, используя список списков, где каждый внутренний список представляет собой строку. Вот пример создания и инициализации двумерного массива с использованием вложенных списков:

# Create a 2D array with 3 rows and 4 columns array_2d = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]] # Accessing elements print(array_2d[0][2]) # Output: 2 (element at row 0, column 2) print(array_2d[1][3]) # Output: 7 (element at row 1, column 3) # Modifying elements array_2d[2][1] = 99 # Changing element at row 2, column 1 to 99 print(array_2d[2][1]) # Output: 99 # Iterating through the array for row in array_2d: for element in row: print(element, end=' ') print() 

Как Создать Массив NumPy в Python

Чтобы создать массив NumPy в Python, вы можете использовать функцию numpy.array() . Вот пример инициализации массива np :

import numpy as np # Create a 1-dimensional array arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr1) # Output: [1 2 3 4 5] 

В приведенном выше коде import numpy as np импортирует модуль NumPy, позволяя нам использовать его функции и классы.

Массив Строк в Python

Чтобы создать массив строк в Python, вы можете использовать список, где каждый элемент списка представляет собой строку. Вот пример:

array = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'] print(array) # Output: ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'] 

В приведенном выше примере мы создаем массив строк с именем array , используя список. Каждый элемент списка представляет собой строку. Результирующий массив содержит четыре строки: ‘apple’, ‘banana’, ‘orange’ и ‘grape’.

Массив Словарей

В Python вы можете создать массив (или список) словарей, просто инициализировав список и добавив в него словари в качестве элементов. Каждый словарь может содержать пары ключ-значение, представляющие различные свойства или атрибуты. Вот пример:

# Create an array of dictionaries array_of_dictionaries = [ , , ] # Accessing values print(array_of_dictionaries[0]["name"]) # Output: John print(array_of_dictionaries[1]["age"]) # Output: 30 print(array_of_dictionaries[2]["city"]) # Output: Paris 

Массив Кортежей в Python

В Python вы можете создать массив кортежей, используя различные структуры данных. Вот несколько примеров:

  1. Список Кортежей:

Вы можете создать массив кортежей, используя список. Каждый кортеж представляет собой элемент массива. Вот пример:

# List of tuples array = [(1, 'apple'), (2, 'banana'), (3, 'orange')] # Accessing elements in the array for item in array: number, fruit = item print(f"Number: , Fruit: ") 
  1. Массив Кортежей NumPy:

Если вы работаете с массивами NumPy, вы можете создать массив кортежей, используя функцию np.array() . Вот пример:

import numpy as np # NumPy array of tuples array = np.array([(1, 'apple'), (2, 'banana'), (3, 'orange')]) # Accessing elements in the array for item in array: number, fruit = item print(f"Number: , Fruit: ") 
  1. Модуль Array:

Если вы используете встроенный модуль array , вы можете создать массив кортежей, используя конструктор array . Вот пример:

import array as arr # Array of tuples array = arr.array('i', [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]) # Accessing elements in the array for item in array: number1, number2 = item print(f"Number 1: , Number 2: ") 

Массив Байтов

В Python вы можете создать массив байтов, используя встроенные типы bytearray или bytes . Вот пример создания и работы с массивом байтов:

my_array = bytearray([0x41, 0x42, 0x43, 0x44]) # Creating a bytearray from a list of byte values print(my_array) # Output: bytearray(b'ABCD') # Accessing individual bytes print(my_array[0]) # Output: 65 print(hex(my_array[1])) # Output: 0x42 # Modifying bytes my_array[2] = 0x45 print(my_array) # Output: bytearray(b'ABED') 
my_array = bytes([0x41, 0x42, 0x43, 0x44]) # Creating a bytes object from a list of byte values print(my_array) # Output: b'ABCD' # Accessing individual bytes print(my_array[0]) # Output: 65 print(hex(my_array[1])) # Output: 0x42 

Оба типа, bytearray и bytes , представляют последовательности байтов и могут использоваться взаимозаменяемо во многих контекстах. Выберите подходящий тип в зависимости от того, нужна ли вам изменяемая или неизменяемая последовательность байтов.

Функция range() для Массива в Python

В Python вы можете создать массив или список чисел, используя функцию range() . Функция range() генерирует последовательность чисел в указанном диапазоне.

Вот несколько примеров использования функции range() для создания массивов или списков чисел:

  1. Создание диапазона чисел как списка:
my_list = list(range(5)) print(my_list) # Output: [0, 1, 2, 3, 4] 
  1. Создание диапазона чисел с указанными началом и концом:
my_list = list(range(2, 10)) print(my_list) # Output: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
  1. Создание диапазона чисел с указанными началом, концом и шагом:
my_list = list(range(1, 11, 2)) print(my_list) # Output: [1, 3, 5, 7, 9] 

Функция range() может использоваться для создания массивов или списков чисел на основе различных начальных, конечных значений и значений шага. Преобразовав объект диапазона в список с помощью функции list() , вы можете получить представление списка диапазона.

Массив Нулей

В Python вы можете создать массив нулей, используя различные библиотеки и структуры данных. Вот несколько примеров:

Если у вас установлен NumPy, вы можете использовать функцию zeros() из библиотеки NumPy для создания массива нулей. Вот пример:

import numpy as np # Create a 1-dimensional array of 5 zeros zeros_array = np.zeros(5) print(zeros_array) 

Вы также можете создать многомерные массивы нулей, указав форму как кортеж. Например:

import numpy as np # Create a 2-dimensional array of 3 rows and 4 columns, filled with zeros zeros_array = np.zeros((3, 4)) print(zeros_array) 
  1. Генератор списков:

Если вы предпочитаете работать со списками, вы можете использовать генератор списков для создания массива нулей. Вот пример:

# Create a 1-dimensional array of 5 zeros using list comprehension zeros_array = [0] * 5 print(zeros_array) 

Для многомерных массивов вы можете вложить генераторы списков. Вот пример:

# Create a 2-dimensional array of 3 rows and 4 columns, filled with zeros using nested list comprehension zeros_array = [[0] * 4 for _ in range(3)] print(zeros_array) 

Длина Массива в Python

Вы можете получить длину массива (или любой последовательности) с помощью функции len() . Функция len() возвращает количество элементов в последовательности.

Вот пример того, как использовать len() для получения длины массива:

my_array = [1, 2, 3, 4, 5] length = len(my_array) print(length) # Output: 5 

В этом примере len(my_array) подсчитывает элементы массива и возвращает длину списка my_array , которая равна 5. Переменная length хранит это значение, которое затем выводится в консоль.

Примечание: Функция len() работает не только с массивами, но и с любым итерируемым объектом, таким как списки, кортежи, строки или множества.

Индексация Массивов в Python

В Python индексируемый массив обычно представлен в виде списка. Индексы списка используются для доступа и манипуляции элементами внутри него, так что вы можете получить доступ к отдельным элементам массива (или списка) с помощью индексации. Индексация массива позволяет извлекать конкретный элемент из массива, обращаясь к его позиции или индексу в массиве.

Индексы массивов начинаются с 0, так что первый элемент массива находится по индексу 0, второй элемент — по индексу 1 и так далее.

Вот пример того, как использовать индексацию массива в Python:

my_array = [10, 20, 30, 40, 50] element = my_array[2] print(element) # Output: 30 

В этом примере my_array[2] извлекает элемент по индексу 2 из my_array , который равен 30. Значение затем сохраняется в переменной element и выводится в консоль.

Вы также можете использовать отрицательную индексацию для доступа к элементам с конца массива. При отрицательной индексации -1 относится к последнему элементу, -2 — к предпоследнему элементу и так далее.

my_array = [10, 20, 30, 40, 50] element = my_array[-1] print(element) # Output: 50 

В этом случае my_array[-1] извлекает последний элемент из my_array , который равен 50. Значение сохраняется в переменной element и выводится в консоль.

Вы также можете использовать индексацию для изменения значения элемента или для извлечения подмножества элементов из массива с помощью среза.

Итерация по Массиву с Помощью Цикла «for»

В Python вы можете использовать цикл «for» для итерации по элементам массива и выполнения операций с каждым элементом. Существуют разные способы итерации по массиву в зависимости от типа массива, с которым вы работаете. Вот несколько примеров циклов по массивам:

  1. Использование цикла for с обычным списком Python:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5] for element in my_list: print(element) 
1 2 3 4 5 
  1. Использование цикла «for» с массивом NumPy:
import numpy as np my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) for element in my_array: print(element) 
1 2 3 4 5 
  1. Использование цикла «for» с многомерным массивом NumPy:
import numpy as np my_array = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) for row in my_array: for element in row: print(element) 
1 2 3 4 5 6 

Массив в Python или DataFrame

Мы уже видели, что такое массив, давайте теперь рассмотрим DataFrame.

DataFrame (pandas) — это двумерная табличная структура данных, предоставляемая библиотекой pandas. Она очень универсальна и широко используется для манипуляций с данными и аналитических задач. DataFrames могут содержать данные разных типов (например, целые числа, числа с плавающей точкой, строки) и предоставлять мощные функции индексации, срезов, группировки и агрегации. DataFrames особенно полезны при работе с большими наборами данных, выполнении сложных операций или когда вам нужно работать с маркированными или структурированными данными.

Вот пример создания DataFrame:

import pandas as pd data = df = pd.DataFrame(data) print(df) 
 Name Age Country 0 John 25 USA 1 Alice 30 Canada 2 Bob 35 UK 

В этом примере мы создаем DataFrame df , используя словарь data , а затем печатаем полученный DataFrame.

DataFrames предлагают множество функций, таких как индексация, фильтрация, слияние и обработка отсутствующих значений, что делает их популярным выбором для задач анализа и манипуляции данными.

В заключение, если вам нужна простая структура данных для базовых числовых вычислений, массив Python может быть достаточным. Однако, если вам требуются более продвинутые манипуляции с данными, анализ и табличная структура, DataFrame (например, DataFrame из библиотеки pandas) будет лучшим выбором.

Как Вывести Массив в Python

Чтобы вывести массив в Python, вы можете использовать функцию print() . Конкретный синтаксис будет зависеть от типа массива, с которым вы работаете. Вот несколько примеров:

  1. Вывод стандартного списка Python:

«python my_list = [1, 2, 3, 4, 5] print(my_list) # Output: [1, 2, 3, 4, 5]

 2. Вывод массива NumPy: ```python import numpy as np my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(my_array) # Output: [1 2 3 4 5] 
  1. Вывод многомерного массива NumPy:
import numpy as np my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(my_array) 
[[1 2 3] [4 5 6]] 

Как Найти Элемент в Массиве

Чтобы найти элемент в массиве в Python, вы можете использовать различные методы в зависимости от типа массива, с которым вы работаете. Вот несколько примеров:

Если у вас есть стандартный список Python, вы можете использовать оператор in или метод index() для поиска элемента:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Using the 'in' operator if 3 in my_list: print("Element found") # Using the 'index()' method try: index = my_list.index(3) print("Element found at index:", index) except ValueError: print("Element not found") 
  1. Массив NumPy:

Для массива NumPy вы можете использовать булеву индексацию или функцию where() для поиска индексов или значений, которые соответствуют условию:

import numpy as np my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Using boolean indexing mask = my_array == 3 indices = np.where(mask)[0] if indices.size > 0: print("Element found at indices:", indices) else: print("Element not found") # Using 'where()' function indices = np.where(my_array == 3)[0] if indices.size > 0: print("Element found at indices:", indices) else: print("Element not found") 

Функция map()

В Python вы можете использовать функцию map() для применения заданной функции к каждому элементу массива или итерируемого объекта. Функция map() возвращает итератор, который содержит результаты применения предоставленной функции к каждому элементу. Вот пример того, как использовать map() с массивом:

my_array = [1, 2, 3, 4, 5] # Define a function to apply to each element def square(x): return x ** 2 # Apply the square function to each element of the array using map() result = map(square, my_array) # Convert the result to a list result_list = list(result) print(result_list) # Output: [1, 4, 9, 16, 25] 

В этом примере функция map() используется для применения функции square() к каждому элементу my_array . Функция square() возводит в квадрат каждое входное число, а функция map() возвращает итератор, содержащий квадратные значения. Наконец, результат преобразуется в список с помощью функции list() .

В качестве альтернативы, вы можете использовать лямбда-функцию с map() для достижения того же результата более кратким способом:

my_array = [1, 2, 3, 4, 5] # Apply the lambda function to each element of the array using map() result = map(lambda x: x ** 2, my_array) result_list = list(result) print(result_list) # Output: [1, 4, 9, 16, 25] 

В этом случае лямбда-функция lambda x: x ** 2 используется для возведения в квадрат каждого элемента массива.

Функция map() является полезным инструментом для применения функции к каждому элементу массива или итерируемого объекта в Python. Она упрощает процесс преобразования элементов и предоставляет краткий способ выполнения операций над элементами.

Работа с JSON-массивами

В Python вы можете работать с JSON-массивами с помощью модуля json , который предоставляет функции для работы с данными JSON. Вот пример того, как работать с JSON-массивом в Python:

import json # JSON array as a string json_data = '[, , ]' # Parse the JSON array string into a Python list array = json.loads(json_data) # Accessing elements in the array for item in array: name = item['name'] age = item['age'] print(f"Name: , Age: ") 

Вы также можете преобразовать список Python в JSON-массив с помощью функции json.dumps() . Вот пример:

import json # Python list array = [ , , ] # Convert the Python list to a JSON array string json_data = json.dumps(array) print(json_data) 

Как Получить Последний Элемент Массива в Python

Чтобы получить последний элемент массива в Python, вы можете использовать индексацию или встроенные функции в зависимости от структуры данных, с которой вы работаете. Вот несколько подходов:

Если у вас есть список, вы можете использовать отрицательную индексацию для доступа к последнему элементу. Вот пример:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5] last_element = my_list[-1] print(last_element) # Output: 5 
  1. Массив NumPy:

Если вы работаете с массивом NumPy, вы можете использовать индекс [-1] для доступа к последнему элементу. Вот пример:

import numpy as np my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) last_element = my_array[-1] print(last_element) # Output: 5 
  1. Модуль array:

Если вы используете встроенный модуль array, вы можете использовать индексацию для доступа к последнему элементу. Вот пример:

import array as arr my_array = arr.array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) last_element = my_array[-1] print(last_element) # Output: 5 

Как Сохранить Массив NumPy в Python

Чтобы сохранить массив NumPy в Python, вы можете использовать функцию numpy.save() или функцию numpy.savez() . Вот как вы можете использовать каждую из них:

  1. numpy.save() : Эта функция сохраняет один массив NumPy в бинарный файл с расширением .npy . Вы можете указать имя файла вместе с массивом, который хотите сохранить. Вот пример:
import numpy as np my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) np.save('my_array.npy', my_array) 
  1. numpy.savez() : Эта функция сохраняет несколько массивов NumPy в один сжатый файл .npz . Вы можете указать имя файла и передать массивы в качестве аргументов. Вот пример:
import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) np.savez('my_arrays.npz', array1=array1, array2=array2) 

Библиотека bitarray

В Python вы можете использовать библиотеку bitarray для работы с битовыми массивами. Библиотека bitarray предоставляет гибкий и эффективный способ манипулирования массивами булевых значений, где каждое булево значение представляет один бит.

Чтобы использовать библиотеку bitarray , сначала вам нужно ее установить. Вы можете установить ее с помощью pip , выполнив следующую команду:

pip install bitarray 

После установки вы можете начать работать с битовыми массивами, используя класс bitarray из библиотеки. Вот пример:

import bitarray # Create a new bit array with a specified length my_bitarray = bitarray.bitarray(10) # Set individual bits my_bitarray[0] = True my_bitarray[1] = False my_bitarray[2] = True # Access individual bits print(my_bitarray[0]) # Output: True print(my_bitarray[1]) # Output: False print(my_bitarray[2]) # Output: True # Set multiple bits at once my_bitarray[3:6] = bitarray.bitarray([True, False, True]) # Access multiple bits at once print(my_bitarray[3:6]) # Output: bitarray('101') # Perform bitwise operations other_bitarray = bitarray.bitarray([True, False, False, True]) result = my_bitarray & other_bitarray # Bitwise AND operation print(result) # Output: bitarray('1000') # Convert bitarray to a regular list of booleans bit_list = my_bitarray.tolist() print(bit_list) # Output: [True, False, True, True, False, False, False, False, False, False] 

Ассоциативные Массивы в Python

В Python ассоциативные массивы обычно реализуются с использованием словарей. Словари — это неупорядоченные коллекции пар ключ-значение, где каждый ключ уникален и ассоциирован со значением. Они предоставляют способ хранения и извлечения данных на основе конкретного ключа, а не числовых индексов. Вот пример того, как работать со словарями как с ассоциативными массивами в Python:

# Creating an associative array (dictionary) student_scores = < "John": 85, "Alice": 92, "Bob": 78, "Emily": 95 ># Accessing values using keys print(student_scores["John"]) # Output: 85 print(student_scores["Alice"]) # Output: 92 # Modifying values student_scores["Bob"] = 80 print(student_scores["Bob"]) # Output: 80 # Adding new key-value pairs student_scores["David"] = 88 # Checking if a key exists if "Emily" in student_scores: print("Emily's score:", student_scores["Emily"]) # Output: Emily's score: 95 # Removing a key-value pair del student_scores["Alice"] # Iterating over keys and values for student, score in student_scores.items(): print(student, "scored", score) 

Динамический Массив в Python

В Python вы можете использовать встроенную структуру данных list для создания динамического массива. Динамический массив в Python — это изменяемый массив, размер которого может увеличиваться или уменьшаться по мере необходимости. Структура данных list автоматически обеспечивает динамическое изменение размера, позволяя вам добавлять или удалять элементы динамически без явного управления размером массива.

Вот пример того, как создать и использовать динамический массив в Python:

# Create an empty dynamic array my_array = [] # Append elements dynamically my_array.append(1) my_array.append(2) my_array.append(3) print(my_array) # Output: [1, 2, 3] # Modify elements my_array[1] = 4 print(my_array) # Output: [1, 4, 3] # Remove elements my_array.remove(1) print(my_array) # Output: [4, 3] 

Как из целого числа сделать массив?

Как при заполнении массива, вводить консоль целое число = 12345, но он записывался в массив как [1,2,3,4,5]? Массив двумерный. Если делаю так:

for i in range(0,n): a.append([int(j) for j in input().split()]) 

приходится, то в массив сохраняется само число 12345.
Отслеживать
задан 13 авг 2021 в 21:11
59 1 1 серебряный знак 5 5 бронзовых знаков
a = [int(i) for i in input().strip()]
Commented 13 авг 2021 в 21:24

Спасибо! Если можно, можете обьяснить, как сработал стрип тут? Я думал, он предназначен для других операций)

Commented 13 авг 2021 в 21:31
‘ 12345 ‘.strip() посмотрите результат
Commented 13 авг 2021 в 21:39
Спасибо большое! Очень помогли!
Commented 13 авг 2021 в 21:48

3 ответа 3

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

n = 12345 # Вариант 1. int - функция, которую map применит к каждому символу # в итерабельной последовательности n (строка - итерабельная последовательность)) print(list(map(int, str(n)))) # -> [1, 2, 3, 4, 5] # map, filter - эти встроенные функции можно переписать # с помощью генераторов списка. Например, так: print([int(x) for x in str(n)]) # -> [1, 2, 3, 4, 5] # Вариант 2. Пройтись циклом по всем цифрам числа начиная с конца a = [] while n > 0: a.append(n % 10) # берем последнюю цифру числа и добавляем ее в список n //= 10 # убираем последнюю цифру числа a.reverse() print(a) # -> [1, 2, 3, 4, 5] 

Отслеживать
ответ дан 13 авг 2021 в 23:32
448 2 2 серебряных знака 11 11 бронзовых знаков

a = [int(x) for x in input()] print(a) b = map(int, input()) print(*b) 

Во втором случае получается не список, зато смотрится прикольно.

Отслеживать
ответ дан 13 дек 2021 в 21:04
124k 24 24 золотых знака 131 131 серебряный знак 316 316 бронзовых знаков

для разнообразия еще один способ, рекурсивный (n=int(n)):

def f(n): return [n] if n 

Отслеживать
ответ дан 19 авг 2021 в 10:33
5,665 1 1 золотой знак 7 7 серебряных знаков 17 17 бронзовых знаков

  • python
  • python-3.x
  • массивы
    Важное на Мете
Похожие

Подписаться на ленту

Лента вопроса

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

Дизайн сайта / логотип © 2024 Stack Exchange Inc; пользовательские материалы лицензированы в соответствии с CC BY-SA . rev 2024.6.14.10983

Массивы в Python

Python не имеет явной структуры данных массива. Список содержит набор элементов и поддерживает операции добавления / обновления / удаления / поиска. Вот почему в Python не так часто используется отдельная структура данных для поддержки массивов.

Массив содержит элементы одного типа, но список Python допускает элементы разных типов. Это единственное различие между массивом и списком. Но это не нарушает условий и не требует поддержки новой структуры данных.

Однако модуль массива можно использовать для создания массива, подобного объекту, для целочисленных символов, символов с плавающей запятой и символов Юникода.

Модуль массива Python

Модуль массива Python позволяет нам создавать массив с ограничением типов данных. Этот модуль поддерживает только несколько типов данных.

талица Поддерживаемого Типа Массива Python

Код типа Unicode устарел в Python 3.3 и будет удален в версии Python 4.0.

Итак, мы можем создать массив целых чисел и чисел с плавающей запятой, используя модуль массива.

1. Создание массива

Синтаксис для создания массива: array.array(typecode, values_list) .

import array # creating array int_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4]) float_array = array.array('f', [1.1, 2.2, 3.3, 4.4]) # unicode array support is deprecated and will be deleted in Python 4 unicode_array = array.array('u', ['\u0394', '\u2167', '\u007B'])

2. Вывод

Если мы печатаем объект массива, он дает нам информацию о коде типа и его элементах. Давайте распечатаем созданные выше массивы, а также распечатаем тип объекта с помощью встроенной функции type().

# printing array print(int_array) print(float_array) print(unicode_array) print(type(int_array))

array('i', [1, 2, 3, 4]) array('f', [1.100000023841858, 2.200000047683716, 3.299999952316284, 4.400000095367432]) array('u', 'ΔⅧ

3. Печать элементов массива

Мы можем печатать элементы массива с помощью цикла for.

import array int_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4]) for a in int_array: print(a)

Мы также можем получить доступ к элементу, используя его индекс. Мы можем использовать индексы для печати элементов массива.

for b in range(0, len(int_array)): print(f'int_array[] = ')
int_array[0] = 1 int_array[1] = 2 int_array[2] = 3 int_array[3] = 4

4. Вставка и добавление элементов

Мы можем использовать функцию insert() для вставки элемента по указанному индексу. Элементы из указанного индекса сдвигаются вправо на одну позицию.

int_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4]) int_array.insert(0, -1) # -1,1,2,3,4 int_array.insert(2, -2) # -1,1,-2,2,3,4 print(int_array)

Вывод: array('i', [-1, 1, -2, 2, 3, 4])

Если вам нужно добавить элемент в конец массива, используйте функцию append().

int_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4]) int_array.append(-3) print(int_array) # array('i', [1, 2, 3, 4, -3])

5. Массив поддерживает отрицательный индекс

Мы также можем получить доступ к элементам массива python через отрицательный индекс.

отрицательный индекс

int_array = array.array('i', [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]) print(int_array[-2]) # 70 print(int_array[-5]) # 40

6. Удаление элементов

Мы можем использовать метод remove() для удаления элемента массива.

int_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4]) int_array.remove(2) print(int_array) # array('i', [1, 3, 4])

Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

int_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4]) try: int_array.remove(20) except ValueError as ve: print(ve)

Вывод: array.remove(x): x not in array

Мы также можем использовать функцию pop() для удаления элемента по данному индексу. Эта функция возвращает элемент, удаляемый из массива. Если мы не указываем индекс, последний элемент удаляется и возвращается.

int_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4]) last_element = int_array.pop() print(last_element) # 4 print(int_array) # array('i', [1, 2, 3]) second_element = int_array.pop(1) print(second_element) # 2 print(int_array) # array('i', [1, 3])

7. Нарезка

Массив Python поддерживает нарезку и возвращает новый массив с подэлементами. Исходный массив остается без изменений. Нарезка также поддерживает отрицательные индексы.

int_array = array.array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5]) print(int_array[3:]) # array('i', [3, 4, 5]) print(int_array[:2]) # array('i', [0, 1]) print(int_array[1:3]) # array('i', [1, 2]) # negative index slicing print(int_array[-2:]) # array('i', [4, 5]) print(int_array[:-2]) # array('i', [0, 1, 2, 3])

8. Поиск элемента

Мы можем использовать функцию index(), чтобы найти индекс первого вхождения элемента. Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

int_array = array.array('i', [0, 1, 2, 3, 1, 2]) print(f'1 is found at index ') try: print(int_array.index(20)) except ValueError as ve: print(ve)
1 is found at index 1 array.index(x): x not in array

9. Обновление значения по указанному индексу

Мы можем использовать индекс массива с оператором присваивания для обновления значения индекса. Если индекс недействителен, возникает IndexError.

int_array = array.array('i', [0, 1, 2, 3, 1, 2]) int_array[0] = -1 int_array[1] = -2 print(int_array) try: int_array[10] = -10 except IndexError as ie: print(ie)
array('i', [-1, -2, 2, 3, 1, 2]) array assignment index out of range

10. Перевернуть элементы в обратном порядке

Мы можем использовать функцию reverse(), чтобы перевернуть элементы массива.

int_array = array.array('i', [0, 1, 2, 3]) int_array.reverse() print(int_array) # array('i', [3, 2, 1, 0])

11. Подсчет количества элементов

Мы можем использовать функцию count(), чтобы получить количество вхождений значения в массив.

int_array = array.array('i', [0, 1, 1, 0]) print(int_array.count(1)) # 2 print(int_array.count(10)) # 0

12. Расширение путем добавления объекта Iterable

Мы можем использовать функцию extend() для добавления значений из итерируемого объекта в конец массива.

array1 = array.array('i', [0, 1]) array2 = array.array('i', [2, 3, 4]) array1.extend(array2) print(array1) # array('i', [0, 1, 2, 3, 4]) print(array2) # array('i', [2, 3, 4]) array2.extend([1, 2]) print(array2) # array('i', [2, 3, 4, 1, 2]) array1 = array.array('i', [1]) array1.extend(set([0,0,0,2])) print(array1) # array('i', [1, 0, 2])

13. Преобразование массива в список

Мы можем использовать функцию tolist() для преобразования массива в список.

int_array = array.array('i', [0, 1, 2, 3]) print(int_array.tolist()) # [0, 1, 2, 3]

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *