Как вывести часть массива python

№18 Массивы / Уроки по Python для начинающих

Примечание: Python не имеет встроенной поддержки массивов, но вместо этого можно использовать списки (list) Python.

Массивы используются для хранения нескольких значений в одной переменной:

Что такое массив?

Массив — это специальная переменная, которая может содержать более чем одно значение.
Если у вас есть список предметов (например, список марок авто), то хранение автомобилей в отдельных переменных может выглядеть так:

Однако, что, если вы хотите проскочить через все машины и найти конкретную? А что, если у вас было бы не 3 автомобиля а 300?

Решение представляет собой массив!
Массив может содержать много значений под одним именем, и вы так же можете получить доступ к значениям по индексу.

Доступ к элементам массива

Вы ссылаетесь на элемент массива, ссылаясь на индекс.
Получим значение первого элемента массива:

Изменим значение первого элемента массива:

Длина массива

Используйте метод len() чтобы вернуть длину массива (число элементов массива).
Выведем число элементов в массиве cars :

Примечание: Длина массива всегда больше, чем индекс последнего элемента.

Циклы элементов массива

Вы можете использовать цикл for для прохода по всем элементам массива.
Выведем каждый элемент из цикла cars :

Добавление элементов массива

Вы можете использовать метод append() для добавления элементов в массив.
Добавим еще один элемент в массив cars :

Удаление элементов массива

Используйте метод pop() для того, чтобы удалить элементы из массива.
Удалим второй элемент из массива cars :

Так же вы можете использовать метод remove() для того, чтобы убрать элемент массива.
Удалим элемент со значением “Volvo”:

Примечание: Метод remove() удаляет только первое вхождение указанного значения.

Методы массива

В Python есть набор встроенных методов, которые вы можете использовать при работе с lists/arrays.

Примечание: В Python нет встроенной поддержки для массивов, вместо этого можно использовать Python List.

Источник

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.

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

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().

3. Печать элементов массива

Мы можем печатать элементы массива с помощью цикла for.

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

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.

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

5. Массив поддерживает отрицательный индекс

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

6. Удаление элементов

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

Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

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.

7. Нарезка

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

8. Поиск элемента

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

9. Обновление значения по указанному индексу

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

10. Перевернуть элементы в обратном порядке

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

11. Подсчет количества элементов

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

12. Расширение путем добавления объекта Iterable

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

13. Преобразование массива в список

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

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

Индексы, срезы и итерация / np 4

В прошлых разделах вы узнали, как создавать массив и выполнять операции с ним. В этом — речь пойдет о манипуляции массивами: о выборе элементов по индексам и срезам, а также о присваивании для изменения отдельных значений. Наконец, узнаете, как перебирать их.

Индексы

При работе с индексами массивов всегда используются квадратные скобки ( [ ] ). С помощью индексирования можно ссылаться на отдельные элементы, выделяя их или даже меняя значения.

При создании нового массива шкала с индексами создается автоматически.

Для получения доступа к одному элементу на него нужно сослаться через его индекс.

NumPy также принимает отрицательные значения. Такие индексы представляют собой аналогичную последовательность, где первым элемент будет представлен самым большим отрицательным значением.

Для выбора нескольких элементов в квадратных скобках можно передать массив индексов.

Двухмерные массивы, матрицы, представлены в виде прямоугольного массива, состоящего из строк и колонок, определенных двумя осями, где ось 0 представлена строками, а ось 1 — колонками. Таким образом индексация происходит через пару значений; первое — это значение ряда, а второе — колонки. И если нужно получить доступ к определенному элементу матрицы, необходимо все еще использовать квадратные скобки, но уже с двумя значениями.

Если нужно удалить элемент третьей колонки во второй строке, необходимо ввести пару [1, 2].

Срезы

Срезы позволяют извлекать части массива для создания новых массивов. Когда вы используете срезы для списков Python, результирующие массивы — это копии, но в NumPy они являются представлениями одного и того же лежащего в основе буфера.

В зависимости от части массива, которую необходимо извлечь, нужно использовать синтаксис среза; это последовательность числовых значений, разделенная двоеточием ( : ) в квадратных скобках.

Если нужно извлечь элемент из предыдущего отрезка и пропустить один или несколько элементов, можно использовать третье число, которое представляет собой интервал последовательности. Например, со значением 2 результат будет такой.

Чтобы лучше понять синтаксис среза, необходимо рассматривать и случаи, когда явные числовые значения не используются. Если не ввести первое число, NumPy неявно интерпретирует его как 0 (то есть, первый элемент массива). Если пропустить второй — он будет заменен на максимальный индекс, а если последний — представлен как 1. То есть, все элементы будут перебираться без интервалов.

В случае с двухмерными массивами срезы тоже работают, но их нужно определять отдельно для рядов и колонок. Например, если нужно получить только первую строку:

Как видно по второму индексу, если оставить только двоеточие без числа, будут выбраны все колонки. А если нужно выбрать все значения первой колонки, то необходимо писать обратное.

Если же необходимо извлечь матрицу меньшего размера, то нужно явно указать все интервалы с соответствующими индексами.

Если индексы рядов или колонок не последовательны, нужно указывать массив индексов.

Итерация по массиву

В Python для перебора по элементам массива достаточно использовать такую конструкцию.

Если необходимо перебирать элемент за элементом можно использовать следующую конструкцию, применив цикл for для A.flat :

Она принимает три аргумента: функцию, ось, для которой нужно применить перебор и сам массив. Если ось равна 0, тогда функция будет применена к элементам по колонкам, а если 1 — то по рядам. Например, можно посчитать среднее значение сперва по колонкам, а потом и по рядам.

В этом случае функция ufunct делит значение каждого элемента надвое вне зависимости от того, был ли применен перебор к ряду или колонке.

Источник

Массивы Python

В Питоне нет структуры данных, полностью соответствующей массиву. Однако, есть списки, которые являются их надмножеством, то есть это те же массивы, но с расширенным функционалом. Эти структуры удобнее в использовании, но цена такого удобства, как всегда, производительность и потребляемые ресурсы. И массив, и список – это упорядоченные коллекции, но разница между ними заключается в том, что классический массив должен содержать элементы только одного типа, а список Python может содержать любые элементы.

Создание массива

Существует несколько способ создать массив. Ниже приведены примеры как это можно сделать.

Многомерный массив

Двухмерный массив в Python можно объявить следующим образом.

Операции с массивами

Давайте теперь рассмотрим операции, которые Пайтон позволяет выполнять над массивами.

Обход массива с использованием цикла for

Мы можем использовать цикл for для обхода элементов массива.

Обход многомерного массива

Для того чтоб получить элементы многомерного массива придётся использовать вложенные циклы.

Добавление

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

Определение размера

Используйте метод len() чтобы вернуть длину массива (число элементов массива).
Не стоит путать размер массива с его размерностью!

Срез Python предоставляет особый способ создания массива из другого массива.

Функция pop

В Python удалить ненужные элементы из массива можно при помощи метода pop, аргументом которого является индекс ячейки. Как и в случае с добавлением нового элемента, метод необходимо вызвать через ранее созданный объект.

Методы массива

В Python есть набор встроенных методов, которые вы можете использовать при работе с list.

Модуль array

Если Вам всё-таки нужен именно классический массив, вы можете использовать встроенный модуль array. Он почти не отличается от структуры list, за исключением, пожалуй, объявления.
Вот небольшая демонстрация:

Типы элементов массива

Элементы массива в модуле array могут быть следующих типов:

Как Вы можете видеть, со строками модуль не работает.

Источник