как узнать размерность 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:
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 |
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.
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:
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.
Номер станции | 1-й день | 2-й день | 3-й день | 4-й день |
---|---|---|---|---|
1 | -8 | -14 | -19 | -18 |
2 | 25 | 28 | 26 | 20 |
3 | 11 | 18 | 20 | 25 |
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]
Количество элементов в списке Python с условиями или критериями
В этом посте мы рассмотрим, как узнать число элементов в списке Python, удовлетворяющих определенным условиям или критериям.
Существует несколько способов такого подсчета, и мы изучим каждый из них с помощью примеров. Итак, давайте начнем.
1. Использование цикла for для подсчета в списке Python
В этом фрагменте кода мы используем цикл for для подсчета элементов списка Python, удовлетворяющих условиям или критериям. Мы перебираем каждый элемент списка и проверяем условие, если оно истинно, то мы увеличиваем счетчик на 1. Это простой процесс сопоставления и подсчета для получения интересующего нас количества.
2. Применение len() со списковыми включениями для подсчета в списке Python
В представленном ниже фрагменте кода, мы используем списковые включения (list comprehension), чтобы создать новый список, элементы которого соответствует заданному условию, после чего мы получаем длину собранного списка. Это намного легче понять на примере, поэтому давайте перейдем к нему.
Подсчет ненулевых элементов
3. sum() и выражение-генератор для подсчета в списке Python
4. sum() и map() для подсчета элементов списка Python с условиями или критериями
Функция map(fun, iterable) принимает два аргумента: итерируемый объект (это может быть строка, кортеж, список или словарь) и функцию, которая применяется к каждому его элементу, — и возвращает map-объект (итератор). Для применения одной функции внутри другой идеально подходит лямбда-функция. Таким образом, map() примет первый аргумент в виде лямбда-функции.
Давайте разберемся на примере, в котором переданная лямбда-функция предназначена для фильтрации членов списка, не кратных 5.
5. reduce() с лямбда-функцией для подсчета элементов списка Python с условием или критериями
Приведенный ниже код наглядно демонстрирует это.
Надеюсь, что вы узнали о различных подходах к подсчету элементов в списке Python с помощью условия или критериев для фильтрации данных.
Массивы в Python
Введение
Примеры
Основное введение в массивы
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.
После того, как вы импортировали array модуль, вы можете объявить массив. Вот как вы это делаете:
Вот реальный пример объявления массива python:
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 ()
Вставить значение в массив с помощью метода insert ()
В приведенном выше примере значение 0 было вставлено в индекс 0. Обратите внимание, что первый аргумент является индексом, а второй аргумент является значением.
Расширение массива python с помощью метода extend ()
Массив Python может быть расширен с более чем одно значение с помощью extend() метод. Вот пример:
Добавить элементы из списка в массив, используя метод fromlist ()
Удалите любой элемент массива, используя метод remove ()
Мы видим, что элемент 4 был удален из массива.
Удалить последний элемент массива методом pop ()
pop удаляет последний элемент из массива. Вот пример:
Получить любой элемент через его индекс с помощью метода index ()
index() возвращает первый индекс значения соответствия. Помните, что массивы с нулевой индексацией.
Обратите внимание, что во втором примере был возвращен только один индекс, хотя в массиве значение существует дважды
Обратный массив Python, используя метод reverse ()
Получить информацию о буфере массива с помощью метода buffer_info ()
Этот метод предоставляет вам начальный адрес буфера массива в памяти и количество элементов в массиве. Вот пример:
Проверьте количество вхождений элемента с помощью метода count ()
Преобразовать массив в строку, используя метод tostring ()
tostring() преобразует массив в строку.
Преобразовать массив в список Python с теми же элементами, используя метод tolist ()
Добавить строку в массив char с помощью метода fromstring ()
Синтаксис
Параметры
Примечания
Научим основам Python и Data Science на практике
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.
Строковые представления экземпляров класса: методы __str__ и __repr__
Введение Примеры мотивация Итак, вы только что создали свой первый класс в Python, аккуратный маленький класс, который инкапсулирует игральную карту: class Card: def __init__(self, suit, pips):
Приоритеты операторов
Введение Примеры Простые примеры приоритетов операторов в python. Python следует правилу PEMDAS. PEMDAS означает круглые скобки, экспоненты, умножение и деление, а также сложение и вычитание. Пример: >>> a, b, c, d = 2, 3, 5,