Нежное введение в n-мерные массивы в python с numpy
Содержание:
Python lists vs arrays
| Lists | Arrays |
| Python lists are flexible and can hold arbitrary data. | Python arrays are just a thin wrapper on C arrays. |
| The list is part of python, so they do not need to be declared first. | Arrays need to be imported or declared first from other libraries(i.e. numpy). |
| It cannot directly handle arithmetic operations. | Can directly handle arithmetic operations. |
| Preferred for shorter sequences of data items. | Preferred for longer sequences of data items. |
| Greater flexibility allows easy modification of data. | Less flexibility since addition, deletion has to be done element-wise. |
| Consume larger memory for easy addition of elements. | Comparatively more compact in memory size. |
Reversing an Array of Array Module in Python
Even though Python doesn’t support arrays, we can use the Array module to create array-like objects of different data types. Though this module enforces a lot of restrictions when it comes to the array’s data type, it is widely used to work with array data structures in Python.
Now, let us see how we can reverse an array in Python created with the Array module.
1. Using reverse() Method
Similar to lists, the method can also be used to directly reverse an array in Python of the Array module. It reverses an array at its original location, hence doesn’t require extra space for storing the results.
import array
#The original array
new_arr=array.array('i',)
print("Original Array is :",new_arr)
#reversing using reverse()
new_arr.reverse()
print("Reversed Array:",new_arr)
Output:
Original Array is : array('i', )
Resultant new reversed Array: array('i', )
2. Using reversed() Method
Again, the method when passed with an array, returns an iterable with elements in reverse order. Look at the example below, it shows how we can reverse an array using this method.
import array
#The original array
new_arr=array.array('i',)
print("Original Array is :",new_arr)
#reversing using reversed()
res_arr=array.array('i',reversed(new_arr))
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)
Output:
Original Array is : array('i', )
Resultant Reversed Array: array('i', )
Syntax to Create an Array in Python
You can declare an array in Python while initializing it using the following syntax.
arrayName = array.array(type code for data type, )
The following image explains the syntax.
Array Syntax
- Identifier: specify a name like usually, you do for variables
- Module: Python has a special module for creating array in Python, called “array” – you must import it before using it
- Method: the array module has a method for initializing the array. It takes two arguments, type code, and elements.
- Type Code: specify the data type using the type codes available (see list below)
- Elements: specify the array elements within the square brackets, for example
Ways to print NumPy Array in Python
As mentioned earlier, we can also implement arrays in Python using the NumPy module. The module comes with a pre-defined array class that can hold values of same type.
These NumPy arrays can also be multi-dimensional. So, let us see how can we print both 1D as well as 2D NumPy arrays in Python.
Using print() method
Similar to the case of arrays implemented using lists, we can directly pass NumPy array name to the method to print the arrays.
import numpy as np
arr_2d = np.array(,,])
arr = np.array()
print("Numpy array is: ", arr) #printing the 1d numpy array
print("Numpy 2D-array is: ", arr_2d) #printing the 2d numpy array
Output:
Numpy array is: Numpy 2D-array is: ]
Here, and are one 1D and one 2D NumPy arrays respectively. We pass their names to the method and print both of them. Note: this time also the arrays are printed in the form of NumPy arrays with brackets.
Using for loops
Again, we can also traverse through NumPy arrays in Python using loop structures. Doing so we can access each element of the array and print the same. This is another way to print an array in Python.
Look at the example below carefully.
import numpy as np
arr = np.array()
arr_2d = np.array(,,,])
#printing the numpy array
print("The Numpy Array is : ")
for i in arr:
print(i, end = ' ')
#printing the numpy 2D-Array
print("\nThe Numpy 2D-Array is:")
for i in arr_2d:
for j in i:
print(j, end=" ")
print()
Output:
The Numpy Array is : 11 22 33 44 The Numpy 2D-Array is: 90 20 76 45 44 87 73 81
Here also we print the NumPy array elements in our desired way(without brackets) by accessing the elements of the 1D and 2D array individually.
Алгоритм быстрой сортировки
Этот алгоритм также использует разделяй и стратегию завоюйте, но использует подход сверху вниз вместо первого разделения массива вокруг шарнирного элемента (здесь, мы всегда выбираем последний элемент массива будут стержень).
Таким образом гарантируется, что после каждого шага точка поворота находится в назначенной позиции в окончательном отсортированном массиве.
Убедившись, что массив разделен вокруг оси поворота (элементы, меньшие точки поворота, находятся слева, а элементы, которые больше оси поворота, находятся справа), мы продолжаем применять функцию к остальной части, пока все элементы находятся в соответствующих позициях, когда массив полностью отсортирован.
def quicksort(a, arr_type):
def do_partition(a, arr_type, start, end):
# Performs the partitioning of the subarray a
# We choose the last element as the pivot
pivot_idx = end
pivot = a
# Keep an index for the first partition
# subarray (elements lesser than the pivot element)
idx = start - 1
def increment_and_swap(j):
nonlocal idx
idx += 1
a, a = a, a
< pivot]
# Finally, we need to swap the pivot (a with a)
# since we have reached the position of the pivot in the actual
# sorted array
a, a = a, a
# Return the final updated position of the pivot
# after partitioning
return idx+1
def quicksort_helper(a, arr_type, start, end):
if start < end:
# Do the partitioning first and then go via
# a top down divide and conquer, as opposed
# to the bottom up mergesort
pivot_idx = do_partition(a, arr_type, start, end)
quicksort_helper(a, arr_type, start, pivot_idx-1)
quicksort_helper(a, arr_type, pivot_idx+1, end)
quicksort_helper(a, arr_type, 0, len(a)-1)
Здесь метод выполняет шаг подхода Divide and Conquer, в то время метод разделяет массив вокруг точки поворота и возвращает позицию точки поворота, вокруг которой мы продолжаем рекурсивно разбивать подмассив до и после точки поворота, пока не будет весь массив отсортирован.
Прецедент:
b = array.array('i', )
print('Before QuickSort ->', b)
quicksort(b, 'i')
print('After QuickSort ->', b)
Вывод:
Before QuickSort -> array('i', )
After QuickSort -> array('i', )
Ways to Print an Array in Python
Now, let us look at some of the ways to print both 1D as well as 2D arrays in Python. Note: these arrays are going to be implemented using lists.
Directly printing using the print() method
We can directly pass the name of the array(list) containing the values to be printed to the method in Python to print the same.
But in this case, the array is printed in the form of a list i.e. with brackets and values separated by commas.
arr =
arr_2d = ,]
print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array
Output:
The Array is: The 2D-Array is: , ]
Here, is a one-dimensional array. Whereas, is a two-dimensional one. We directly pass their respective names to the method to print them in the form of a list and list of lists respectively.
Using for loops in Python
We can also print an array in Python by traversing through all the respective elements using loops.
Let us see how.
arr =
arr_2d = ,]
#printing the array
print("The Array is : ")
for i in arr:
print(i, end = ' ')
#printing the 2D-Array
print("\nThe 2D-Array is:")
for i in arr_2d:
for j in i:
print(j, end=" ")
print()
Output:
The Array is : 2 4 5 7 9 The 2D-Array is: 1 2 3 4
In the code above we traverse through the elements of a 1D as well as a 2D Array using for loops and print the corresponding elements in our desired form.
Обратитесь в массив списка в Python
Как мы уже обсуждали Списки и Массивы похожи в Python. Там, где основное различие между ними, в том, что массивы позволяют только элементы одного и того же типа данных, в то время как списки позволяют им быть разными.
Поскольку Python не поддерживает обычные массивы, мы можем использовать списки, чтобы изобразить то же самое и попытаться отменить их. Давайте посмотрим на разные методы, следующие, которые мы можем достичь этой задачи,
1. Использование списка нарезка, чтобы изменить массив в Python
Мы можем изменить массив списка, используя нарезка методы. Таким образом, мы фактически создаем новый список в обратном порядке как у оригинального. Давайте посмотрим, как:
#The original array
arr =
print("Array is :",arr)
res = arr #reversing using list slicing
print("Resultant new reversed array:",res)
Выход :
Array is : Resultant new reversed array:
2. Использование метода обратного ()
Python также предоставляет встроенный метод Это непосредственно меняет порядок элементов списка прямо на исходном месте.
Примечание : Таким образом, мы меняем порядок фактического списка. Следовательно, исходный порядок потерян.
#The original array
arr =
print("Before reversal Array is :",arr)
arr.reverse() #reversing using reverse()
print("After reversing Array:",arr)
Выход :
Before reversal Array is : After reversing Array:
3. Использование обратного () метода
У нас еще один метод, Что при прохождении со списком возвращает намерение имеющих только элементы списка в обратном порядке. Если мы используем Метод на этом намечном объекте мы получаем новый список, который содержит наш обратный массив.
#The original array
arr =
print("Original Array is :",arr)
#reversing using reversed()
result=list(reversed(arr))
print("Resultant new reversed Array:",result)
Выход :
Original Array is : Resultant new reversed Array:
Добро пожаловать в NumPy!
NumPy (NumericalPython) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется практически во всех областях науки и техники. Это универсальный стандарт для работы с числовыми данными в Python, и он лежит в основе научных экосистем Python и PyData. В число пользователей NumPy входят все — от начинающих программистов до опытных исследователей, занимающихся самыми современными научными и промышленными исследованиями и разработками. API-интерфейс NumPy широко используется в пакетах Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image и в большинстве других научных и научных пакетов Python.
Библиотека NumPy содержит многомерный массив и матричные структуры данных (дополнительную информацию об этом вы найдете в следующих разделах). Он предоставляет ndarray, однородный объект n-мерного массива, с методами для эффективной работы с ним. NumPy может использоваться для выполнения самых разнообразных математических операций над массивами. Он добавляет мощные структуры данных в Python, которые гарантируют эффективные вычисления с массивами и матрицами, и предоставляет огромную библиотеку математических функций высокого уровня, которые работают с этими массивами и матрицами.
Узнайте больше о NumPy здесь!
GIF черезgiphy
Установка NumPy
Чтобы установить NumPy, я настоятельно рекомендую использовать научный дистрибутив Python. Если вам нужны полные инструкции по установке NumPy в вашей операционной системе, вы можетенайти все детали здесь,
Если у вас уже есть Python, вы можете установить NumPy с помощью
conda install numpy
или
pip install numpy
Если у вас еще нет Python, вы можете рассмотреть возможность использованияанаконда, Это самый простой способ начать. Преимущество этого дистрибутива в том, что вам не нужно слишком беспокоиться об отдельной установке NumPy или каких-либо основных пакетов, которые вы будете использовать для анализа данных, таких как pandas, Scikit-Learn и т. Д.
Если вам нужна более подробная информация об установке, вы можете найти всю информацию об установке наscipy.org,
фотоАдриеннотPexels
Если у вас возникли проблемы с установкой Anaconda, вы можете ознакомиться с этой статьей:
Как импортировать NumPy
Каждый раз, когда вы хотите использовать пакет или библиотеку в своем коде, вам сначала нужно сделать его доступным.
Чтобы начать использовать NumPy и все функции, доступные в NumPy, вам необходимо импортировать его. Это можно легко сделать с помощью этого оператора импорта:
import numpy as np
(Мы сокращаем «numpy» до «np», чтобы сэкономить время и сохранить стандартизированный код, чтобы любой, кто работает с вашим кодом, мог легко его понять и запустить.)
В чем разница между списком Python и массивом NumPy?
NumPy предоставляет вам огромный выбор быстрых и эффективных числовых опций. Хотя список Python может содержать разные типы данных в одном списке, все элементы в массиве NumPy должны быть однородными. Математические операции, которые должны выполняться над массивами, были бы невозможны, если бы они не были однородными.
Зачем использовать NumPy?
фотоPixabayотPexels
Массивы NumPy быстрее и компактнее, чем списки Python. Массив потребляет меньше памяти и намного удобнее в использовании. NumPy использует гораздо меньше памяти для хранения данных и предоставляет механизм задания типов данных, который позволяет оптимизировать код еще дальше.
Что такое массив?
Массив является центральной структурой данных библиотеки NumPy. Это таблица значений, которая содержит информацию о необработанных данных, о том, как найти элемент и как интерпретировать элемент. Он имеет сетку элементов, которые можно проиндексировать в Все элементы имеют одинаковый тип, называемыймассив dtype(тип данных).
Массив может быть проиндексирован набором неотрицательных целых чисел, логическими значениями, другим массивом или целыми числами.рангмассива это количество измерений.формамассива — это кортеж целых чисел, дающий размер массива по каждому измерению.
Одним из способов инициализации массивов NumPy является использование вложенных списков Python.
a = np.array(, , ])
Мы можем получить доступ к элементам в массиве, используя квадратные скобки. Когда вы получаете доступ к элементам, помните, чтоиндексирование в NumPy начинается с 0, Это означает, что если вы хотите получить доступ к первому элементу в вашем массиве, вы получите доступ к элементу «0».
print(a)
Выход:
Массив нарезки
Все идет нормально; Создание и индексация массивов выглядит знакомо.
Теперь мы подошли к нарезке массивов, и это одна из функций, которая создает проблемы для начинающих массивов Python и NumPy.
Структуры, такие как списки и массивы NumPy, могут быть нарезаны. Это означает, что подпоследовательность структуры может быть проиндексирована и извлечена.
Это наиболее полезно при машинном обучении при указании входных и выходных переменных или разделении обучающих строк из строк тестирования.
Нарезка задается с помощью оператора двоеточия ‘:’ с ‘от’ а также ‘в‘Индекс до и после столбца соответственно. Срез начинается от индекса «от» и заканчивается на один элемент перед индексом «до».
Давайте рассмотрим несколько примеров.
Одномерная нарезка
Вы можете получить доступ ко всем данным в измерении массива, указав срез «:» без индексов.
При выполнении примера печатаются все элементы в массиве.
Первый элемент массива можно разрезать, указав фрагмент, который начинается с индекса 0 и заканчивается индексом 1 (один элемент перед индексом «до»)
Выполнение примера возвращает подмассив с первым элементом.
Мы также можем использовать отрицательные индексы в срезах. Например, мы можем нарезать последние два элемента в списке, начав срез с -2 (второй последний элемент) и не указав индекс «до»; это берет ломтик до конца измерения.
Выполнение примера возвращает подмассив только с двумя последними элементами.
Двумерная нарезка
Давайте рассмотрим два примера двумерного среза, которые вы, скорее всего, будете использовать в машинном обучении.
Разделение функций ввода и вывода
Распространено загруженные данные на входные переменные (X) и выходную переменную (y).
Мы можем сделать это, разрезая все строки и все столбцы до, но перед последним столбцом, затем отдельно индексируя последний столбец.
Для входных объектов мы можем выбрать все строки и все столбцы, кроме последнего, указав ‘:’ в индексе строк и: -1 в индексе столбцов.
Для выходного столбца мы можем снова выбрать все строки, используя ‘:’, и индексировать только последний столбец, указав индекс -1.
Собрав все это вместе, мы можем разделить 3-колоночный 2D-набор данных на входные и выходные данные следующим образом:
При выполнении примера печатаются разделенные элементы X и y
Обратите внимание, что X — это двумерный массив, а y — это одномерный массив
Сплит поезд и тестовые ряды
Обычно загруженный набор данных разбивают на отдельные наборы поездов и тестов.
Это разделение строк, где некоторая часть будет использоваться для обучения модели, а оставшаяся часть будет использоваться для оценки мастерства обученной модели.
Для этого потребуется разрезать все столбцы, указав «:» во втором индексе измерения. Набор обучающих данных будет содержать все строки от начала до точки разделения.
Тестовым набором данных будут все строки, начиная с точки разделения до конца измерения.
Собрав все это вместе, мы можем разделить набор данных в надуманной точке разделения 2.
При выполнении примера выбираются первые две строки для обучения и последняя строка для набора тестов.
Массив нарезки
Python Поддерживает нарезание массивов. Это создание нового подпараса из данного массива на основе пользовательских начальных и окончательных индексов. Мы можем нарезать массивы по любому из следующих способов.
Нарезка массива можно легко сделать после метода нарезки Python. Для которого синтаксис приведен ниже.
arr
Опять же, Python также предоставляет функцию имени ломтик () который возвращает ломтик Объект, содержащий индексы, которые нужно нарезать. Синтаксис для использования этого метода приведен ниже.
slice(start, stop)
Для обоих случаев,
- Начать Начальный индекс, из которого нам нужно нарезать массив ARR. По умолчанию установлен на 0,
- Стоп Является ли окончательный индекс, прежде чем закончится операция нарезки. По умолчанию равен длине массива,
- шаг Это шаги, которые процесс нарезки потребуется от начала, чтобы остановиться. По умолчанию установлен на 1.
Массив Python
Python поддерживает все операции, связанные с массивом через объект своего списка. Начнем с одномерного инициализации массива.
Пример массива Python
Элементы массива Python определены в скобках И они разлучены запятыми. Ниже приведен пример объявления одномерного массива Python.
arr = print (arr) print (arr) print (arr)
Выход из двухмерного массива пример программы будет:
3 5
Индексирование массива начинается от 0. Таким образом, значение индекса 2 переменной ARR составляет 3.
В некоторых других языках программирования, такие как Java, когда мы определяем массив, нам также нужно определить тип элемента, поэтому мы ограничиваем хранение только в том виде данных в массиве. Например, умеет хранить только целые данные.
Но Python дает нам гибкость иметь различные данные данных в том же массиве. Это круто, верно? Давайте посмотрим пример.
student_marks = marks = student_marks+student_marks print(student_marks + ' has got in total = %d + %f = %f ' % (student_marks, student_marks, marks ))
Он дает следующий выход:
Akkas has got in total = 45 + 36.500000 = 81.500000 marks
В приведенном выше примере вы можете увидеть это, Массив имеют три типа данных – строка, int и float.
Python многомерный массив
Двухмерный массив в Python может быть объявлен следующим образом.
arr2d = , ] print(arr2d) # prints elements of row 0 print(arr2d) # prints elements of row 1 print(arr2d) # prints element of row = 1, column = 1
Это даст следующий вывод:
4
Точно так же мы можем определить трехмерный массив или многомерный массив в Python.
Примеры массива Python
Теперь, когда мы знаем, как определить и инициализировать массив в Python. Мы рассмотрим разные операции, которые мы можем выполнить на массиве Python.
Массив Python, проходящая с использованием для петли
Мы можем использовать для петли для прохождения сквозь элементы массива. Ниже приведен простой пример для цикла для прохождения через массив.
arrayElement = for i in range(len(arrayElement)): print(arrayElement)
Ниже изображения показывает вывод, создаваемый вышеупомянутым примером примера массива.
Пересекающий 2D-массив, используя для петли
Следующий код распечатает элементы ROW-WISE, а затем следующая часть печатает каждый элемент данного массива.
arrayElement2D = , ]
for i in range(len(arrayElement2D)):
print(arrayElement2D)
for i in range(len(arrayElement2D)):
for j in range(len(arrayElement2D)):
print(arrayElement2D)
Это выведет:
Python Array Append
arrayElement =
arrayElement.append('Four')
arrayElement.append('Five')
for i in range(len(arrayElement)):
print(arrayElement)
Новый элемент четыре и пять будут добавлены в конце массива.
One 2 Three Four Five
Вы также можете добавить массив на другой массив. Следующий код показывает, как вы можете сделать это.
arrayElement = newArray = arrayElement.append(newArray); print(arrayElement)
]
Теперь наш одномерный массив наращивания превращается в многомерное массив.
Массив Python размер
Мы можем использовать Функция для определения размера массива. Давайте посмотрим на простой пример для длины массива Python.
arr = arr2d = ,] print(len(arr)) print(len(arr2d)) print(len(arr2d)) print(len(arr2d))
Нарезание массива Python
Python предоставляет особый способ создания массива из другого массива, используя нотацию среза. Давайте посмотрим на несколько примеров ломтиков наращиваний Python.
arr = #python array slice arr1 = arr #start to index 2 print(arr1) arr1 = arr #index 2 to end of arr print(arr1) arr1 = arr #start to index 2 print(arr1) arr1 = arr #copy of whole arr print(arr1) arr1 = arr # from index 1 to index 5 with step 2 print(arr1)
Ниже приведены изображение Python Array Slice Program Example.
Мы можем вставить элемент в массиве, используя функция.
arr = arr.insert(3,10) print(arr)
Python Array POP.
Мы можем вызвать функцию POP на массиве, чтобы удалить элемент из массива по указанному индексу.
arr = arr.insert(3,10) print(arr) arr.pop(3) print(arr)
Это все о массиве Python и разных операций, которые мы можем выполнить для массивов в Python.
Использование sorted() для итерируемых объектов Python
Python использует несколько чрезвычайно эффективных алгоритмов сортировки. Например, метод использует алгоритм под названием Timsort (который представляет собой комбинацию сортировки вставкой и сортировки слиянием) для выполнения высокооптимизированной сортировки.
С помощью этого метода можно отсортировать любой итерируемый объект Python, например список или массив.
import array
# Declare a list type object
list_object =
# Declare an integer array object
array_object = array.array('i', )
print('Sorted list ->', sorted(list_object))
print('Sorted array ->', sorted(array_object))
Вывод:
Sorted list -> Sorted array ->
Преобразовать список списков с разным количеством элементов
Проблема : Учитывая Список списков Отказ Внутренние списки имеют различное количество элементов. Как преобразовать их в Numpy Array?
Пример : Скажем, у вас есть следующий список списков:
, , ]
Каковы различные подходы для преобразования этого списка списков в Numpy Array?
Решение : Есть три разных стратегиях, которые вы можете использовать. ( Источник )
(1) Используйте стандарт np.array () функция.
# Import the NumPy library import numpy as np # Create the list of lists lst = , , ] # Convert it to a NumPy array a = np.array(lst) # Print the resulting array print(a) ''' ) list() list()] '''
Это создает Numpy Array с тремя элементами – каждый элемент – это тип списка. Вы можете проверить тип вывода, используя встроенный Функция:
>>> type(a)
(2) Сделайте массив массивов.
# Import the NumPy library import numpy as np # Create the list of lists lst = , , ] # Convert it to a NumPy array a = np.array() # Print the resulting array print(a) ''' ) array() array()] '''
Это более логично, чем предыдущая версия, потому что она создает Numpy Array 1D Numpy Armays (а не 1D списков Python).
(3) Сделайте списки равными по длине.
# Import the NumPy library import numpy as np # Create the list of lists lst = , , ] # Calculate length of maximal list n = len(max(lst, key=len)) # Make the lists equal in length lst_2 = *(n-len(x)) for x in lst] print(lst_2) # , , ] # Convert it to a NumPy array a = np.array(lst_2) # Print the resulting array print(a) ''' ] '''
Вы используете Понимание списка на «подушку» Значения каждому внутреннему списку с меньшей максимальной длины.
Списки (list)
Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:
Создание
Создание пустого списка:
names = []
names = list()
Создание списка с элементами:
names =
Создание списка на основе другого списка:
names = new_names = list(names)
Создание списка повторением какого-либо элемента или другого списка:
names = new_names = names * 2
Создание списка с помощью конструкции range():
numbers = list(range(10))
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:
names
Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».
Элементы списка можно обходить циклами for и while:
for name in names:
print(name)
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:
list1 = list2 = list(range(10))
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:
names = ,
,
]
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:
names = ,
,
]
names
Преобразование
Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:
names = ,
,
]
new_dict = dict(names)
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.
Индексирование массивов
Когда ваши данные представлены с помощью массива NumPy, вы можете получить к ним доступ с помощью индексации.
Давайте рассмотрим несколько примеров доступа к данным с помощью индексации.
Одномерное индексирование
Как правило, индексирование работает так же, как вы ожидаете от своего опыта работы с другими языками программирования, такими как Java, C # и C ++.
Например, вы можете получить доступ к элементам с помощью оператора скобок [], указав индекс смещения нуля для значения, которое нужно получить.
При выполнении примера печатаются первое и последнее значения в массиве.
Задание целых чисел, слишком больших для границы массива, приведет к ошибке.
При выполнении примера выводится следующая ошибка:
Одно из ключевых отличий состоит в том, что вы можете использовать отрицательные индексы для извлечения значений, смещенных от конца массива.
Например, индекс -1 относится к последнему элементу в массиве. Индекс -2 возвращает второй последний элемент вплоть до -5 для первого элемента в текущем примере.
При выполнении примера печатаются последний и первый элементы в массиве.
Двумерное индексирование
Индексация двумерных данных аналогична индексации одномерных данных, за исключением того, что для разделения индекса для каждого измерения используется запятая.
Это отличается от языков на основе C, где для каждого измерения используется отдельный оператор скобок.
Например, мы можем получить доступ к первой строке и первому столбцу следующим образом:
При выполнении примера печатается первый элемент в наборе данных.
Если нас интересуют все элементы в первой строке, мы можем оставить индекс второго измерения пустым, например:
Это печатает первый ряд данных.
Нарезка массива NumPy
Опять же, подобно стандартной библиотеке Python, NumPy также предоставляет нам операцию среза для массивов numpy, с помощью которой мы можем получить доступ к срезу массива элементов, чтобы получить соответствующий подмассив.
>>> b
array(,
])
>>> b
array()
На самом деле, это широко рекомендуемый способ использования массивов NumPy из-за высоко оптимизированного характера операций numpy. Поскольку собственные методы python довольно медленны по сравнению с ними, мы должны использовать только методы numpy для манипулирования массивами numpy. В результате чистые итерационные циклы Python и другие понимания списков не используются с numpy.
Заметили, что вам не нужно импортировать модуль array?
Этот синтаксис объявляет список под названием cars. В квадратных скобках объявляется каждый элемент списка. Каждый элемент является строкой, поэтому их объявляют внутри кавычек. Python знает, что это объект, поэтому оператор print выводит содержимое списка:
print cars
Как и в случае с массивом, можно осуществлять Python сортировку массива с помощью циклов:
for car in cars:
print car
Настоящий фокус со списками — их смешанный тип. Добавьте дополнительные данные:
cars =
Это даже не вызвало исключения:
Также просто добавить новые элементы в список (что невозможно с массивами):
cars =
print cars
cars.append('Lancia')
print cars
Можно объединить два списка в один:
cars = print cars other_cars = cars.extend(other_cars) print cars
Также легко удалить элементы Python ассоциативного массива, используя синтаксис remove:
cars =
print cars
cars.remove('Ford')
print cars
Массив нарезки в Python с методом ломтика ()
Способ в Python возвращает последовательность индексов, начиная от Начать к Стоп-1 с данным шаг значение.
Похоже на предыдущие случаи, здесь также значения по умолчанию начать и остановки равно 0, а этап равен 1.
import array
import numpy as np
#array initialisation
array_arr = array.array('i',)
np_arr = np.array()
s = slice(3,9,3)
#slicing array with slice()
print("Sliced array: ", array_arr)
print("Sliced NumPy array: ", np_arr)
Выход :
Sliced array: array('i', )
Sliced NumPy array:
Здесь, во-первых, мы инициализировали две массивы, один из модуль и другой от модуль. Метод называется с запуском, остановкой и шагом, упомянутым как 3 , 9 и 3 соответственно. Следовательно, когда мы передаем эту последовательность Для массивов мы получаем нарезанные массивы со значениями, содержащими элементы по индексам 3 и 6 Отказ
Следовательно, вывод оправдан.
Примечание : Всегда оригинальный массив сохраняется неповрежденным и остается нетронутым. При необходимости нарезанный массив может храниться в некоторой переменной.
Introduction
In this tutorial, we’ll go over the different methods to reverse an array in Python. The Python language does not come with array data structure support. Instead, it has in-built list structures that are easy to use as well as provide some methods to perform operations.
We can continue to use the typical Arrays in Python by import a module like Array or NumPy. Our tutorial is going to be divided into three parts, each dealing with reversing individual Array types in Python. They are,
- Reversing an Array List in Python,
- Reversing an Array of Array Module in Python,
- Reversing a NumPy Array in Python.
Now let us get right into the topic.
