Mảng trong python

Tất nhiên đây là một bài bác tập, không phải là 1 trong những tuim bố. Không có biện pháp nào nhằm nói vào Pyhạn hẹp "trở nên này không bao giờ đề nghị đề cùa đến bất cứ điều gì bên cạnh danh sách", vị Pyeo hẹp được gõ cồn.

Bạn đang xem: Mảng trong python

*Kiểu Pythanh mảnh tích phù hợp mặc định được điện thoại tư vấn là a danh sách , không hẳn là một trong những mảng. Nó là một trong những thùng chứa tất cả chiều nhiều năm tùy ý hoàn toàn có thể đựng một tủ chứa đồ các đối tượng người sử dụng không đồng nhất (một số loại của chúng không đặc biệt quan trọng cùng có thể được trộn trường đoản cú do). Không cần nhầm lẫn vấn đề đó với tế bào đun array , cung ứng một nhiều loại ngay gần với loại C array; văn bản đề xuất nhất quán (toàn bộ cùng loại), nhưng mà độ nhiều năm vẫn rượu cồn.


312
3 thg 10, 2009sepp2k
Quý Khách không thực thụ knhì báo phần đông lắp thêm, tuy nhiên đây là bí quyết chúng ta chế tác một mảng trong Python:

from array import arrayintarray = array("i")Để hiểu biết thêm biết tin, hãy coi mô-đun mảng: http://docs.pynhỏ.org/l Library/rayray.html

Bây giờ hoàn toàn có thể chúng ta không muốn một mảng, mà lại một danh sách, cơ mà những người khác đã vấn đáp điều này rồi. :)


110
3 thg 10, 2009Lennart Regebro
Đây là chủ đề tinh vi đáng quá bất ngờ vào Pyhẹp.

Câu vấn đáp thực tế

Mảng được thay mặt bởi vì lớp list (xem ttê mê chiếu với không trộn bọn chúng với trình chế tạo ra ).

Kiểm tra những ví dụ sử dụng:

# empty arrayarr = <> # init with values (can contain mixed types)arr = <1, "eels"># get vật phẩm by index (can be negative to lớn access end of array)arr = <1, 2, 3, 4, 5, 6>arr<0> # 1arr<-1> # 6# get lengthlength = len(arr)# supports appover & insertarr.append(8)arr.insert(6, 7)

Câu trả lời lý thuyết

Dưới mui xe cộ Pyhẹp danh mục là trình bảo phủ cho 1 mảng thực có đựng các tsay đắm chiếu mang lại những mục. Trong khi, mảng bên dưới được tạo nên với một vài không gian thêm.

Hậu quả của Việc này là:

truy cập thốt nhiên đích thực thấp (arr<6653> kiểu như cùng với arr<0>)Hoạt động appover là "miễn phí" trong những lúc gồm thêm dung lượngHoạt rượu cồn insert đắt tiền

Kiểm tra này bảng độ tinh vi của vận động tuyệt đối .

Hình như, vui vẻ xem hình họa này, khu vực tôi sẽ cố gắng thể hiện sự biệt lập đặc biệt quan trọng độc nhất vô nhị thân mảng, mảng tmê say chiếu cùng danh sách được liên kết:  

*


96
16 thg 3, 2016Anton Purin
Tôi nghĩ chúng ta (gồm nghĩa là) ước ao bao gồm một list cùng với 30 ô thứ nhất đã có được điền. Vì thế

f = <> for i in range(30): f.append(0)Một ví dụ về vị trí nhưng mà vấn đề đó có thể được thực hiện là trong chuỗi Fibonacci. Xem vụ việc 2 trong Dự án Euler


63
18 thg 12, 2010limitcracker
Đây là cách:

my_array = <1, "rebecca", "allard", 15>
36
3 thg 10, 2009canadiancreed
Quý Khách ko knhì báo bất kể điều gì vào Pykhông lớn. Quý Khách chỉ cần sử dụng nó. Tôi khuyên ổn chúng ta nên bước đầu cùng với một chiếc gì đó như http://diveintopydong dỏng.net .


15
3 thg 10, 2009bayer
để tính toán thù, hãy sử dụng numpy mảng như thế này:

import numpy as npage authority = np.ones((3,2)) # a 2D array with 3 rows, 2 columns, filled with onesb = np.array(<1,2,3>) # a 1D array initialised using a danh mục <1,2,3>c = np.linspace(2,3,100) # an array with 100 points beteen (and including) 2 và 3print(a*1.5) # all elements of a times 1.5print(a.T+b) # b added to the transpose of acác mảng numpy này rất có thể được giữ và download trường đoản cú đĩa (thậm chí được nén) với những phxay tính tinh vi cùng với số lượng lớn các thành phần y hệt như C nkhô cứng. Được thực hiện nhiều trong môi trường thiên nhiên khoa học. Xem tại trên đây để hiểu thêm ...

Xem thêm: Cung Khảm Thủy Là Gì ? Nên Dùng Cung Mệnh Hay Sinh Mệnh? Ý Nghĩa Cung Khảm Mệnh Khảm Thủy Là Gì


13
đôi mươi thg 7, 2011Remi
Tôi thường xuyên chỉ việc làm a = <1,2,3> nhưng mà thực sự là các mục nhưng mà so với arrays hãy xem có mang xác nhận này


12
3 thg 10, 2009non sequitor
Một vài ba góp sức cho thấy thêm các mảng trong pyeo hẹp được biểu hiện bằng những danh sách. Vấn đề này là sai trái. Pynhỏ nhắn tất cả một triển khai hòa bình array() vào mô-đun thư viện tiêu chuẩn chỉnh array "array.array()" cho nên vì thế không đúng mực để lầm lẫn giữa nhì. Danh sách là danh sách trong pynhỏ bé, bởi vậy hãy cẩn trọng với danh pháp được thực hiện.

list_01 = <4, 6.2, 7-2j, "flo", "cro">list_01Out<85>: <4, 6.2, (7-2j), "flo", "cro">Có một sự khác hoàn toàn siêu quan trọng thân danh sách với array.array(). Trong Khi cả nhì đối tượng này được bố trí theo trang bị trường đoản cú, mảng.array () là 1 trong những chuỗi nhất quán gồm đồ vật tự trong lúc list là 1 trong những chuỗi không đồng bộ.


12
17 thg 8, 2016hussam
Để sản xuất câu trả lời của Lennart, một mảng rất có thể được chế tạo ra như thế này:

from array import arrayfloat_array = array("f",values)trong đó quý giá rất có thể nghỉ ngơi dạng Tuple, danh mục hoặc np.array, tuy vậy không hẳn là mảng:

values = <1,2,3>values = (1,2,3)values = np.array(<1,2,3>,"f")# "i" will work here too, but if array is "i" then values have sầu to be intwrong_values = array("f",<1,2,3>)# TypeError: "array.array" object is not callablecùng áp ra output vẫn sẽ tương tự nhau:

print(float_array)print(float_array<1>)print(isinstance(float_array<1>,float))# array("f", <1.0, 2.0, 3.0>)# 2.0# TrueHầu hết các cách tiến hành mang đến list cũng hoạt động với mảng, các cách thức thông dụng là pop (), extend () với appover ().

Đánh giá bán tự các câu vấn đáp và nhấn xét, có vẻ nhỏng kết cấu tài liệu mảng không thông dụng. Mặc dù vậy, tôi ưng ý nó, giống như giải pháp người ta hoàn toàn có thể mê thích Tuple rộng một danh sách.

Cấu trúc mảng tất cả các phép tắc ngặt nghèo hơn so với danh sách hoặc np.array cùng vấn đề đó hoàn toàn có thể bớt lỗi cùng giúp gỡ lỗi tiện lợi hơn, nhất là khi thao tác làm việc cùng với tài liệu số.

Nỗ lực chèn/nối một float vào một mảng int sẽ ném TypeError:

values = <1,2,3>int_array = array("i",values)int_array.append(float(1))# or int_array.extend()# TypeError: integer argument expected, got floatDo đó, Việc giữ những cực hiếm Tức là số nguyên ổn (ví dụ: list những chỉ mục) sống dạng mảng hoàn toàn có thể ngnạp năng lượng "Chỉ số list TypeError: nên là số nguyên ổn, không nổi", vì chưng các mảng rất có thể được lặp lại, giống như như np.array cùng danh sách:

int_array = array("i",<1,2,3>)data = <11,22,33,44,55>sample = <>for i in int_array: sample.append(data)Khó Chịu đựng, bài toán thêm 1 int vào một mảng float sẽ khiến int trở nên một float, cơ mà ko giới thiệu một nước ngoài lệ.

np.array cũng giữ nguyên hình dáng tài liệu cho các mục nhập của chính nó, tuy nhiên nuốm bởi chỉ dẫn lỗi, nó đang biến hóa dạng hình tài liệu để cân xứng cùng với các mục new (hay là gấp hai hoặc str):

import numpy as npnumpy_int_array = np.array(<1,2,3>,"i")for i in numpy_int_array: print(type(i)) # numpy_int_array_2 = np.append(numpy_int_array,int(1))# still numpy_float_array = np.append(numpy_int_array,float(1))# for all valuesnumpy_str_array = np.append(numpy_int_array,"1")# for all valuesdata = <11,22,33,44,55>sample = <>for i in numpy_int_array_2: sample.append(data) # no problem here, but TypeError for the other twoNhư vậy đúng trong các quá trình chuyển nhượng là giỏi. Nếu một số loại tài liệu được chỉ định và hướng dẫn, np.array đã, bất kể khi nào hoàn toàn có thể, đã đổi khác các mục nhập thành nhiều loại tài liệu đó:

int_numpy_array = np.array(<1,2,float(3)>,"i")# 3 becomes an intint_numpy_array_2 = np.array(<1,2,3.9>,"i")# 3.9 gets truncated lớn 3 (same as int(3.9))invalid_array = np.array(<1,2,"string">,"i")# ValueError: invalid literal for int() with base 10: "string"# Same error as int("string")str_numpy_array = np.array(<1,2,3>,"str")print(str_numpy_array)print()# <"1" "2" "3"># hoặc, về bạn dạng chất:

data = <1.2,3.4,5.6>list_1 = np.array(data,"i").tolist()list_2 = print(list_1 == list_2)# Truetrong những lúc mảng đơn giản dễ dàng đang cung cấp:

invalid_array = array(<1,2,3.9>,"i")# TypeError: integer argument expected, got floatBởi vị vấn đề này, không nên sử dụng np.array cho các lệnh dành riêng cho nhiều loại. Cấu trúc mảng khôn xiết có ích ở chỗ này. list bảo tồn phong cách tài liệu của các giá trị.

Và so với một cái gì đấy tôi thấy khá pnhân từ phức: kiểu tài liệu được chỉ định và hướng dẫn làm đối số thứ nhất trong mảng (), dẫu vậy (thường) là thiết bị nhì trong np.array (). : |

Mối quan hệ nam nữ cùng với C được kể ở đây: Danh sách Pykhông lớn so với Mảng - lúc nào buộc phải sử dụng?

Hãy nao nức khám phá!

Lưu ý: Bản chất được gõ và tương đối nghiêm nhặt của mảng dựa các vào C hơn là Pykhiêm tốn cùng theo kiến tạo Pythuôn ko có không ít buộc ràng về hình dáng cụ thể trong những hàm của chính nó. Sự thịnh hành của nó cũng tạo ra một đánh giá tích cực và lành mạnh trong công việc hợp tác cùng thay thế sửa chữa nó chủ yếu tương quan mang đến một . Do đó, trọn vẹn khả thi với phải chăng nhằm làm lơ sự sống thọ của mảng. Nó không nên ngăn cản số đông bọn họ bằng đều cách. : D