как узнать размер массива python

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:

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

Методы массивов (array) в python

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.

Источник

Как работают массивы в Python?

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.

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 ):

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

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):

Источник

NumPy, часть 2: базовые операции над массивами

Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.

В прошлой части мы научились создавать массивы и их печатать. Однако это не имеет смысла, если с ними ничего нельзя делать.

Сегодня мы познакомимся с операциями над массивами.

Базовые операции

Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора.

Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.

Также можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число.

NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:

Полный список можно посмотреть здесь.

Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray.

По умолчанию, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis, можно применить операцию для указанной оси массива:

Индексы, срезы, итерации

Одномерные массивы осуществляют операции индексирования, срезов и итераций очень схожим образом с обычными списками и другими последовательностями Python (разве что удалять с помощью срезов нельзя).

У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми (то бишь, кортежами):

Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:

Например, если x имеет ранг 5 (то есть у него 5 осей), тогда

Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:

Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat:

Манипуляции с формой

Как уже говорилось, у массива есть форма (shape), определяемая числом элементов вдоль каждой оси:

Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:

Порядок элементов в массиве в результате функции ravel() соответствует обычному «C-стилю», то есть, чем правее индекс, тем он «быстрее изменяется»: за элементом a[0,0] следует a[0,1]. Если одна форма массива была изменена на другую, массив переформировывается также в «C-стиле». Функции ravel() и reshape() также могут работать (при использовании дополнительного аргумента) в FORTRAN-стиле, в котором быстрее изменяется более левый индекс.

Метод reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:

Объединение массивов

Несколько массивов могут быть объединены вместе вдоль разных осей с помощью функций hstack и vstack.

hstack() объединяет массивы по первым осям, vstack() — по последним:

Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:

Аналогично для строк имеется функция row_stack().

Разбиение массива

Используя hsplit() вы можете разбить массив вдоль горизонтальной оси, указав либо число возвращаемых массивов одинаковой формы, либо номера столбцов, после которых массив разрезается «ножницами»:

Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.

Копии и представления

При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы. Возможно 3 случая:

Вообще никаких копий

Простое присваивание не создает ни копии массива, ни копии его данных:

Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий.

Представление или поверхностная копия

Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.

Срез массива это представление:

Глубокая копия

Метод copy() создаст настоящую копию массива и его данных:

Источник

Python Урок 8. Матрицы (двумерный массив)

Создание, вывод и ввод матрицы в Питоне

Для работы с матрицами в Python также используются списки. Каждый элемент списка-матрицы содержит вложенный список.

Рассмотрим пример матрицы размера 4 х 3:

Данный оператор можно записать в одну строку:

def printMatrix ( matrix ): for i in range ( len(matrix) ): for j in range ( len(matrix[i]) ): print ( «<:4d>«.format(matrix[i][j]), end = «» ) print ()

В примере i – это номер строки, а j – номер столбца;
len(matrix) – число строк в матрице.

def printMatrix ( matrix ): for row in matrix: for x in row: print ( «<:4d>«.format(x), end = «» ) print ()

Внешний цикл проходит по строкам матрицы (row), а внутренний цикл проходит по элементам каждой строки (x).

from random import randint n, m = 3, 3 a = [[randint(1, 10) for j in range(m)] for i in range(n)] print(a)

Обработка элементов двумерного массива

Нумерация элементов двумерного массива, как и элементов одномерного массива, начинается с нуля.
Т.е. matrix[2][3] — это элемент третьей строки четвертого столбца.

p = 1 for i in range(N): for j in range(M): p *= matrix[i][j] print (p)

s = 0 for row in matrix: s += sum(row) print (s)

Для поиска суммы существует стандартная функция sum.

Т.е. запись показаний в двумерном массиве выглядела бы так:

for i in range(N): # работаем с matrix[i][i]

for i in range(N): # работаем с matrix[i][N-1-i]

for i in range(N): c = A[i][2] A[i][2] = A[i][4] A[i][4] = c

for i in range(N): A[i][2], A[i][4] = A[i][4], A[i][2]

Источник

Массивы в Python

В Python нет встроенного типа «массив», но вместо него можно использовать встроенный тип «список» (list). Также при использовании библиотеки NumPy можно создавать объект типа «массив» (Ndarray). Далее о каждом из этих двух вариантов подробнее.

Списки (list)

Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:

Создание

Функция range(10) возвращает числа от 0 до 9, на основе которых создаётся новый список.

Обращение к элементу

Обращение к элементу списка производится по индексу элемента:

Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».

Обход элементов

Элементы списка можно обходить циклами for и while:

Сравнение

Списки можно сравнивать между собой. Для того, чтобы два списка считались равными, они должны иметь одинаковый состав. К примеру, следующие два списка будут равны, не смотря на разные способы их создания:

Размерность

Список в Python может быть как одномерным, так и многомерным. Выше были приведены примеры одномерных списков. Чтобы список был многомерным, например, двухмерным, каждый элемент списка должен представлять собой другой список:

В данном примере список состоит из трёх списков, каждый из которых содержит имя и возраст. Аналогично можно создавать списки с большим количеством измерений — с большим количеством уровней вложенности.

Для получения элемента многомерного списка, нужно указывать столько индексов, сколько измерений необходимо использовать для описания элемента:

Преобразование

Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:

Матрицы

Двумерный список является матрицей, которую визуально можно представить в следующем виде:

В данном примере переменная А содержит двумерный список, т.е. список списков, каждый из которых состоит из трёх элементов. Тип list в Python не поддерживает работу со списками как с матрицами, но, тем не менее, позволяет матрицы хранить.

Массивы NumPy (Ndarray)

Создание

Для использования класса Ndarray предварительно необходимо импортировать библиотеку numpy:

Для создания массива используется функция модуля numpy — array():

В первый параметр функции array() передаётся список, поэтому способов создания столько же, сколько способов создания списков. При передаче в параметр многомерного списка будет создан многомерный массив:

Тип значения элементов

В данном примере элементы массива были приведены к строковому типу, так как каждый список главного списка содержал строковое значение. Тип значения элементов массива можно переопределять при создании массива, указывая его вторым параметром функции array():

Обращение к элементам

Обращение к элементам массива Ndarray производится аналогично получение элемента в многомерном списке.

Атрибуты класса Ndarray

Далее рассмотрим атрибуты класса Ndarray:

Изменение размерности

Размерность массива darray в Python можно изменять методом reshape():

При этом количество элементов должно позволять это сделать, т.е. произведение элементов атрибута shape до и после изменения размера должно быть одинаковым. К примеру, нельзя изменить размерность массива с (3, 4) на (2, 5), но можно изменить её на (2, 6).

Источник