Python урок 4. списки или массивы в питоне

Содержание

2.4.5. Двумерные массивы¶

Выше везде элементами массива были числа. Но на самом деле элементами массива может быть что угодно, в том числе другие массивы. Пример:

a = 10, 20, 30
b = -1, -2, -3
c = 100, 200
z = a, b, c

Что здесь происходит? Создаются три обычных массива , и , а потом создается массив , элементами которого являются как раз массивы , и .

Что теперь получается? Например, — это элемент №1 массива , т.е. . Но — это тоже массив, поэтому я могу написать — это то же самое, что , т.е. (не забывайте, что нумерация элементов массива идет с нуля). Аналогично, и т.д.

То же самое можно было записать проще:


z = , -1, -2, -3], 100, 200]]

Получилось то, что называется двумерным массивом. Его можно себе еще представить в виде любой из этих двух табличек:

Первую табличку надо читать так: если у вас написано , то надо взять строку № и столбец №. Например, — это элемент на 1 строке и 2 столбце, т.е. -3. Вторую табличку надо читать так: если у вас написано , то надо взять столбец № и строку №. Например, — это элемент на 2 столбце и 1 строке, т.е. -3. Т.е. в первой табличке строка — это первый индекс массива, а столбец — второй индекс, а во второй табличке наоборот. (Обычно принято как раз обозначать первый индекс и — второй.)

Когда вы думаете про таблички, важно то, что питон на самом деле не знает ничего про строки и столбцы. Для питона есть только первый индекс и второй индекс, а уж строка это или столбец — вы решаете сами, питону все равно

Т.е. и — это разные вещи, и питон их понимает по-разному, а будет 1 номером строки или столбца — это ваше дело, питон ничего не знает про строки и столбцы. Вы можете как хотите это решить, т.е. можете пользоваться первой картинкой, а можете и второй — но главное не запутайтесь и в каждой конкретной программе делайте всегда всё согласованно. А можете и вообще не думать про строки и столбцы, а просто думайте про первый и второй индекс.

Обратите, кстати, внимание на то, что в нашем примере (массив, являющийся вторым элементом массива ) короче остальных массивов (и поэтому на картинках отсутствует элемент в правом нижнем углу). Это общее правило питона: питон не требует, чтобы внутренние массивы были одинаковой длины

Вы вполне можете внутренние массивы делать разной длины, например:

x = , 5, 6], 7, 8, 9], [], 10]]

здесь нулевой массив имеет длину 4, первый длину 2, второй длину 3, третий длину 0 (т.е. не содержит ни одного элемента), а четвертый длину 1. Такое бывает надо, но не так часто, в простых задачах у вас будут все подмассивы одной длины.

Вложенные списки: обработка и печать

матрицами

None
a = , ]
print(a)
print(a)
b = a
print(b)
print(a)
a = 7
print(a)
print(b)
b = 9
print(a)
print(b)

Первый элемент здесь — — это список чисел . Первый элемент этого нового списка — ; кроме того, , , , , .

Для обработки двумерного массива обычно используются вложенные циклы. Первый цикл повторяется через номер строки, второй цикл проходит через элементы внутри строки. Например, так вы показываете двумерный численный список на экране по строкам, разделяя числа пробелами:

None
a = , , ]
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(a)):
        print(a, end=' ')
    print()

Мы уже пытались объяснить, что переменная for-loop в Python может выполнять итерацию не только по , но обычно по всем элементам любой последовательности. Последовательности в Python — это списки и строки (и некоторые другие объекты, которые мы еще не встретили). Посмотрите, как вы можете печатать двумерный массив, используя эту удобную функцию цикла :

None
a = , , ]
for row in a:
    for elem in row:
        print(elem, end=' ')
    print()

Естественно, для вывода одной строки вы можете использовать метод :

for row in a:
    print(' '.join())

Так вы можете использовать 2 вложенных цикла для вычисления суммы всех чисел в двумерном списке:

None
a = , , ]
s = 0
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(a)):
        s += a
print(s)

Или то же самое с итерацией элементами, а не переменными и :

None
a = , , ]
s = 0
for row in a:
    for elem in row:
        s += elem
print(s)

Basic Operations

Following are the basic operations supported by an array.

  • Traverse − print all the array elements one by one.

  • Insertion − Adds an element at the given index.

  • Deletion − Deletes an element at the given index.

  • Search − Searches an element using the given index or by the value.

  • Update − Updates an element at the given index.

Array is created in Python by importing array module to the python program. Then the array is declared as shown eblow.


from array import *

arrayName = array(typecode, )

Typecode are the codes that are used to define the type of value the array will hold. Some common typecodes used are:

Typecode Value
b Represents signed integer of size 1 byte/td>
B Represents unsigned integer of size 1 byte
c Represents character of size 1 byte
i Represents signed integer of size 2 bytes
I Represents unsigned integer of size 2 bytes
f Represents floating point of size 4 bytes
d Represents floating point of size 8 bytes

Before lookign at various array operations lets create and print an array using python.

The below code creates an array named array1.

from array import *

array1 = array('i', )

for x in array1:
 print(x)

When we compile and execute the above program, it produces the following result −

Транспонирование и изменение формы матриц в numpy

Нередки случаи, когда нужно повернуть матрицу. Это может потребоваться при вычислении скалярного произведения двух матриц. Тогда возникает необходимость наличия совпадающих размерностей. У массивов NumPy есть полезное свойство под названием , что отвечает за транспонирование матрицы.

Некоторые более сложные ситуации требуют возможности переключения между размерностями рассматриваемой матрицы. Это типично для приложений с машинным обучением, где некая модель может запросить определенную форму вывода, которая является отличной от формы начального набора данных. В таких ситуациях пригодится метод из NumPy. Здесь от вас требуется только передать новые размерности для матрицы. Для размерности вы можете передать , и NumPy выведет ее верное значение, опираясь на данные рассматриваемой матрицы:

Еще больше размерностей NumPy

NumPy может произвести все вышеперечисленные операции для любого количества размерностей. Структура данных, расположенных центрально, называется , или n-мерным массивом.

В большинстве случаев для указания новой размерности требуется просто добавить запятую к параметрам функции NumPy:

Shell

array(, , ],

, , ],

, , ],

, , ]])

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

array(1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.,

1.,1.)

Агрегирование в NumPy

Дополнительным преимуществом NumPy является наличие в нем функций агрегирования:

Функциями , и дело не ограничивается.

К примеру:

  • позволяет получить среднее арифметическое;
  • выдает результат умножения всех элементов;
  • нужно для среднеквадратического отклонения.

Это лишь небольшая часть довольно обширного списка функций агрегирования в NumPy.

Использование нескольких размерностей NumPy

Все перечисленные выше примеры касаются векторов одной размерности. Главным преимуществом NumPy является его способность использовать отмеченные операции с любым количеством размерностей.

Форматирование строк

Рассмотрим пример использования в коде на Python метода format:

Одна подстановка:

'Hello, {}!'.format('Vasya') # 'Hello, Vasya!'

Аргументом метода является текст-подстановка, который при исполнении программы подставляется на место фигурных скобок.

Несколько подстановок:

'{0}{1}{0}'.format('abra', 'cad') # 'abracadabra'

Подстановки нумеруются, аргументы метода format заполняют позиции для подстановок согласно их порядковым номерам, указанным в фигурных скобках.

другой вариант форматирования с множественными подстановками:

'Coordinates: {latitude}, {longitude}'.format(latitude='37.24N', longitude='-115.81W')
'Coordinates: 37.24N, -115.81W'

Аргументы метода format заполняются согласно указанным именам заполнителей.

У метода есть больше возможностей, которые выходят за рамки рассмотрения темы на данном уроке.

Срезы


Часто приходится работать не с целым массивом, а только с некоторыми его элементами. Для этих целей в «Пайтоне» существует метод «Срез» (слайс). Он пришел на замену перебору элементов циклом for.

Метод открывает широкие возможности для получения копии массива в «Питоне». Все манипуляции осуществляются в таком виде . Здесь значение start обозначает индекс элемента, от которого начинается отсчет, значение stop — последний элемент, размер шага — количество пропускаемых элементов при каждой итерации. По умолчанию start равняется нулю, то есть отсчет начинается от нулевого элемента списка, stop равняется индексу последнего элемента в списке, шаг — равен единице, то есть перебирает каждый поочередно. Если передать в функцию без аргументов, список копируется полностью от начала до конца.

Например, у нас есть массив:

mas =

Чтобы его скопировать, используем mas. Функция вернет последовательность элементов . Если аргументом будет отрицательное значение, например -3, функция вернет элементы с индексами от третьего до последнего.

mas; //

После двойного двоеточия указывается шаг элементов, копируемых в массиве. Например, mas вернет массив . Если указано отрицательное значение, например, отсчет будет начинаться с конца, и получим .

Методом среза можно гибко работать с вложенными списками. Для двумерного массива в «Питоне» означает, что вернется каждый третий элемент всех массивов. Если указать — вернутся первые два.

Создание списков на Python

  • Создать список можно несколькими способами. Рассмотрим их.

1. Получение списка через присваивание конкретных значений

Так выглядит в коде Python пустой список:

s =   # Пустой список

Примеры создания списков со значениями:

l = 25, 755, -40, 57, -41   # список целых чисел
l = 1.13, 5.34, 12.63, 4.6, 34.0, 12.8   # список из дробных чисел
l = "Sveta", "Sergei", "Ivan", "Dasha"   # список из строк
l = "Москва", "Иванов", 12, 124   # смешанный список
l = , , , 1, , 1, 1, 1,    # список, состоящий из списков
l = 's', 'p', 'isok', 2 # список из значений и списка

2. Списки при помощи функции List()

Получаем список при помощи функции List()

empty_list = list() # пустой список
l = list ('spisok')  # 'spisok' - строка
print(l) # - результат - список

4. Генераторы списков

  • В python создать список можно также при помощи генераторов, — это довольно-таки новый метод:
  • Первый простой способ.

Сложение одинаковых списков заменяется умножением:

# список из 10 элементов, заполненный единицами
l = 1*10
# список l = 

Второй способ сложнее.

l = i for i in range(10)
# список l = 

или такой пример:

c = c * 3 for c in 'list'
print (c) # 

Пример: Заполнить список квадратами чисел от 0 до 9, используя генератор списка.

Решение: 

l = i*i for i in range(10)

еще пример:

l = (i+1)+i for i in range(10)
print(l) # 

Случайные числа в списке:

from random import randint 
l = randint(10,80) for x in range(10)
# 10 чисел, сгенерированных случайным образом в диапазоне (10,80)

Задание Python 4_1: Создайте список целых чисел от -20 до 30 (генерация).

Результат:

Задание Python 4_2: Создайте список целых чисел от -10 до 10 с шагом 2 (генерация list).

Результат:

Задание Python 4_3: Создайте список из 20 пятерок (генерация).

Результат:

Задание Python 4_4: Создайте список из сумм троек чисел от 0 до 10, используя генератор списка (0 + 1 + 2, 1 + 2 + 3, …).

Результат:

Задание Python 4_5 (сложное): Заполните массив элементами арифметической прогрессии. Её первый элемент, разность и количество элементов нужно ввести с клавиатуры.    * Формула для получения n-го члена прогрессии: an = a1 + (n-1) * d

Простейшие операции над списками

  • Списки можно складывать (конкатенировать) с помощью знака «+»:
l = 1, 3 + 4, 23 + 5
 
# Результат:
# l = 
33, -12, 'may' + 21, 48.5, 33 # 

или так:

a=33, -12, 'may'
b=21, 48.5, 33
print(a+b)# 

Операция повторения:

,,,1,1,1 * 2 # , , , , , ]

Пример: Для списков операция переприсваивания значения отдельного элемента списка разрешена!:

a=3, 2, 1
a1=;
print(a) # 

Можно!

Задание 4_6: В строке записана сумма натуральных чисел: ‘1+25+3’. Вычислите это выражение. Работать со строкой, как со списком.

Начало программы:

s=input('введите строку')
l=list(str(s));

Как узнать длину списка?

Обработка двумерного массива: пример

Предположим, вам задан квадратный массив (массив из строк и столбцов). Предположим, вы должны установить элементы главной диагонали, равные 1 (т. Е. Те элементы для которых ), чтобы установить элементы выше, чем диагональ, равная 0, и установить элементы ниже этой диагонали, равной 2. То есть вам нужно создать такой массив (пример для ):

 
1 0 0 0
2 1 0 0
2 2 1 0
2 2 2 1

Мы стремимся показать вам несколько способов решения этой проблемы

Во-первых, обратите внимание, что элементы, лежащие над главной диагональю, — это элементы для которых , а для элементов ниже главной диагонали. Таким образом, мы можем сравнить значения и , определяющие значение

Мы получаем следующий алгоритм:

None
n = 4
a =  * n for i in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(n):
        if i < j:
            a = 0
        elif i > j:
            a = 2
        else:
            a = 1
for row in a:
    print(' '.join())

Этот алгоритм медленный: он использует два цикла и для каждой пары выполняет одну или две команды . Если мы усложним алгоритм, мы сможем сделать это без условного оператора.

Сначала заполните основную диагональ, для которой нам понадобится один цикл:

for i in range(n):
    a = 1

Затем заполните нулями все элементы над главной диагональю. Чтобы сделать это, для каждой строки с номером вам нужно присвоить значение для = , …, . Для этого вам нужны вложенные циклы:

for i in range(n):
    for j in range(i + 1, n):
        a = 0

По аналогии, для = , …, задайте элементы равными :

for i in range(n):
    for j in range(0, i):
        a = 2

Вы можете комбинировать весь этот код и получить другое решение:

None
n = 4
a =  * n for i in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(0, i):
        a = 2
    a = 1
    for j in range(i + 1, n):
        a = 0
for row in a:
    print(' '.join())

Вот еще одно решение, которое повторяет списки для создания следующих строк списка. строка списка состоит из чисел , за которым следует одно целое число , за которым следуют нули:

None
n = 4
a =  * n
for i in range(n):
    a =  * i +  +  * (n - i - 1)
for row in a:
    print(' '.join())    

Как обычно, вы можете заменить петлю генератором:

None
n = 4
a =  * n
a =  * i +  +  * (n - i - 1) for i in range(n)]
for row in a:
    print(' '.join())    

Обработка элементов двумерного массива

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

Пример обработки элементов матрицы: Найти произведение элементов двумерного массива.

Решение: 

1
2
3
4
5
p = 1 
for i in range(N): 
    for j in range(M): 
       p *= matrixij 
print (p)

Пример: Найти сумму элементов двумерного массива.


Решение: 

Более подходящий вариант для Python:

1
2
3
4
s =  
for row in matrix: 
   s += sum(row) 
print (s)

Для поиска суммы существует стандартная функция sum.

Задание Python 8_0: Получены значения температуры воздуха за 4 дня с трех метеостанций, расположенных в разных регионах страны:

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:

t:=-8; t:=-14; t:=-19; t:=-18;
t:=25; t:=28; t:=26; t:=20;
t:=11; t:=18; t:=20; t:=25;
  1. Распечатать температуру на 2-й метеостанции за 4-й день и на 3-й метеостанции за 1-й день.
  2. Распечатать показания термометров всех метеостанций за 2-й день.
  3. Определить среднюю температуру на 3-й метеостанции.
  4. Распечатать, в какие дни и на каких метеостанциях температура была в диапазоне 24-26 градусов тепла.

Задание Python 8_1: Написать программу поиска минимального и максимального элементов матрицы и их индексов.

Задание Python 8_2: Написать программу, выводящую на экран строку матрицы, сумма элементов которой максимальна.

Для обработки элементов квадратной матрицы (размером N x N): Для элементов главной диагонали достаточно использовать один цикл:

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

Для элементов побочной диагонали:

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

Пример:Переставить 2-й и 4-й столбцы матрицы. Использовать два способа.

Решение: 

  1. for i in range(N): 
      c = Ai2 
      Ai2 = Ai4 
      Ai4 = c
  2. for i in range(N): 
      Ai2, Ai4 = Ai4, Ai2

Задание Python 8_3: Составить программу, позволяющую с помощью датчика случайных чисел сформировать матрицу размерностью N. Определить: минимальный элемент, лежащий ниже побочной диагонали; произведение ненулевых элементов последней строки.

Обработка текста в NumPy на примерах

Когда дело доходит до текста, подход несколько меняется. Цифровое представление текста предполагает создание некого , то есть инвентаря всех уникальных слов, которые бы распознавались моделью, а также векторно  (embedding step). Попробуем представить в цифровой форме цитату из стихотворения арабского поэта Антара ибн Шаддада, переведенную на английский язык:

“Have the bards who preceded me left any theme unsung?” 

Перед переводом данного предложения в нужную цифровую форму модель должна будет проанализировать огромное количество текста. Здесь можно обработать небольшой набор данный, после чего использовать его для создания словаря из 71 290 слов.

Предложение может быть разбито на массив токенов, что будут словами или частями слов в зависимости от установленных общих правил:

Затем в данной таблице словаря вместо каждого слова мы ставим его :

Однако данные все еще не обладают достаточным количеством информации о модели как таковой. Поэтому перед передачей последовательности слов в модель токены/слова должны быть заменены их векторными представлениями. В данном случае используется 50-мерное векторное представление Word2vec.

Здесь ясно видно, что у массива NumPy есть несколько размерностей . На практике все выглядит несколько иначе, однако данное визуальное представление более понятно для разъяснения общих принципов работы.

Для лучшей производительности модели глубокого обучения обычно сохраняют первую размерность для пакета. Это происходит из-за того, что тренировка модели происходит быстрее, если несколько примеров проходят тренировку параллельно. Здесь особенно полезным будет . Например, такая модель, как BERT, будет ожидать ввода в форме: .

Теперь мы получили числовой том, с которым модель может работать и делать полезные вещи. Некоторые строки остались пустыми, однако они могут быть заполнены другими примерами, на которых модель может тренироваться или делать прогнозы.

(На заметку: Поэма, строчку из которой мы использовали в примере, увековечила своего автора в веках. Будучи незаконнорожденным сыном главы племени от рабыни, Антара ибн Шаддан мастерски владел языком поэзии. Вокруг исторической фигуры поэта сложились мифы и легенды, а его стихи стали частью классической арабской литературы).

2.4.2. Обход массива¶

Но обычно вам надо работать сразу со всеми элементами массива. Точнее, сразу со всеми как правило не надо, надо по очереди с каждым (говорят: «пробежаться по массиву»). Для этого вам очень полезная вещь — это цикл . Если вы знаете, что в массиве элементов (т.е. если у вас есть переменная и в ней хранится число элементов в массиве), то это делается так:

for i in range(n):
    ... что-то сделать с элементом a

например, вывести все элементы массива на экран:

for i in range(n):
    print(ai])

или увеличить все элементы массива на единицу:

for i in range(n):
    ai += 1

и т.п. Конечно, в цикле можно и несколько действий делать, если надо. Осознайте, что это не магия, а просто полностью соответствует тому, что вы знаете про работу цикла .

Если же у вас нет переменной , то вы всегда можете воспользоваться специальной функцией , которая возвращает количество элементов в массиве:

for i in range(len(a)):
    ...

Арифметические операции над массивами NumPy

Создадим два массива NumPy и продемонстрируем выгоду их использования.

Массивы будут называться и :

При сложении массивов складываются значения каждого ряда. Это сделать очень просто, достаточно написать :

Новичкам может прийтись по душе тот факт, что использование абстракций подобного рода не требует написания циклов for с вычислениями. Это отличная абстракция, которая позволяет оценить поставленную задачу на более высоком уровне.

Помимо сложения, здесь также можно выполнить следующие простые арифметические операции:

Довольно часто требуется выполнить какую-то арифметическую операцию между массивом и простым числом. Ее также можно назвать операцией между вектором и скалярной величиной. К примеру, предположим, в массиве указано расстояние в милях, и его нужно перевести в километры. Для этого нужно выполнить операцию :

Как можно увидеть в примере выше, NumPy сам понял, что умножить на указанное число нужно каждый элемент массива. Данный концепт называется трансляцией, или broadcating. Трансляция бывает весьма полезна.

Basic Operations

Following are the basic operations supported by an array.

  • Traverse − print all the array elements one by one.

  • Insertion − Adds an element at the given index.

  • Deletion − Deletes an element at the given index.


  • Search − Searches an element using the given index or by the value.

  • Update − Updates an element at the given index.

Array is created in Python by importing array module to the python program. Then the array is declared as shown eblow.


from array import *

arrayName = array(typecode, )

Typecode are the codes that are used to define the type of value the array will hold. Some common typecodes used are:

Typecode Value
b Represents signed integer of size 1 byte/td>
B Represents unsigned integer of size 1 byte
c Represents character of size 1 byte
i Represents signed integer of size 2 bytes
I Represents unsigned integer of size 2 bytes
f Represents floating point of size 4 bytes
d Represents floating point of size 8 bytes

Before lookign at various array operations lets create and print an array using python.

The below code creates an array named array1.

from array import *

array1 = array('i', )

for x in array1:
 print(x)

When we compile and execute the above program, it produces the following result −

Базовые операции NumPy

Любые действия над элементами массива в «Питоне» предполагают создание нового массива.

Созданный массив содержит элементы, полученные в результате выполнения некоторых действий над ними. Массивы могут взаимодействовать только в том случае, когда имеют одинаковый размер. Например:

  • array1 = np.array(, ])
  • array2 = np.array(, , ])

При выполнении array1 + array2 компилятор выведет ошибку, потому что размер первого массива — 2, а второго — 3.

  • array1 = np.array()
  • array2 = arange()

Array1 + array2 вернет массив с элементами 2, 4, 8, 11. Ошибка не возникнет, потому что размер обоих одинаковый.

Вместо ручного сложения можно использовать функцию, которая входит в класс ndarray sum().

np.array(array1 + array1) == array1 + array2

Класс ndarray предоставляет большую библиотеку методов для математических операций. Они задаются в виде np.имя метода (имя переменной).

Поиск в массиве

  • Используем цикл while:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
import random # подключение библиотеки
from random import randint 
n=10; x=5
mas = randint(1,10) for i in range(n) # инициализируем массив
 
i = 
while i < n and masi != x: # если элемент не равен
      i += 1
if i < n:
      print ( "mas=", x, sep = "" )
else:
      print ( "Не нашли!" )

Используем цикл for:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
import random
from random import randint 
n=10;x=5
mas = randint(1,10) for i in range(n)
 
for i in range (n):
     if masi == x:
             nomer = i
             break
if nomer >= :
     print ( "mas=", x, sep = "" )
else:
     print ( "Не нашли!" )

В данном случае в переменной nomer сохраняется номер элемента массива с найденным значением.

Поэтому рассмотрим второй способ поиска, более простой:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
import random
from random import randint 
n=10;x=5
mas = randint(1,10) for i in range(n)
 
nomer = -1
for i in range (n):
     if masi == x:
             print ( "mas=", x, sep = "" )
             break
 
else:
     print ( "Не нашли!" )

Задание Python 7_1: Дан массив. Необходимо подтвердить, что в массиве есть числа, кратные трем.

Задание Python 7_2: Заполните массив случайными числами в диапазоне 0..4 и выведите на экран номера всех элементов, равных значению X (оно вводится с клавиатуры).

Создание массива в NumPy

Вам будет интересно:Как замедлить музыку: простейшие методы

Для создания и модификации массивов в «Питоне» используется библиотека NumPy.

Она поддерживает многомерный массив и матрицы, обладает большим набором пакетов для решения математических задач. А также обеспечивает работу с однородными многомерными массивами и матрицами. Чтобы получить возможность пользоваться функциями этого пакета, его необходимо импортировать.

import numpy as np

Один из наиболее простых способов, как задать массив в «Питоне» — воспользоваться функцией array(). Она создает объект типа ndarray.

array = np.array(/* множество элементов */)

Теперь array обладает типом ndarray. Это можно проверить функцией array.type(). Она приняла в качестве аргумента имя созданного массива. Вернется ответ — .

Чтобы переопределить тип, нужно использовать dtype=np.complex на этапе создания.

array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)

Если нужно задать массив, но его элементы на этом этапе неизвестны, он заполняется нулями функцией zeros(). Можно создать массив из единиц функцией ones(). В качестве аргументов принимается количество вложенных массивов и количество элементов внутри.

np.zeros(2, 2, 2)

Создаст два массива внутри, которые содержат по 2 элемента.

  • array([
  • ]
  • ]]
  • )

Чтобы вывести массив на экран, используется функция print(). Если массив слишком большой для печати, NumPy скрывает центральную часть и выводит только крайние значения.

Чтобы увидеть весь массив, применяется функция set_printoptions(). По умолчанию выводятся только первые 1000 элементов. Это значение указывается как аргумент с ключевым словом threshold.

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random Random Intro Data Distribution Random Permutation Seaborn Module Normal Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution Uniform Distribution Logistic Distribution Multinomial Distribution Exponential Distribution Chi Square Distribution Rayleigh Distribution Pareto Distribution Zipf Distribution

NumPy ufunc ufunc Intro ufunc Create Function ufunc Simple Arithmetic ufunc Rounding Decimals ufunc Logs ufunc Summations ufunc Products ufunc Differences ufunc Finding LCM ufunc Finding GCD ufunc Trigonometric ufunc Hyperbolic ufunc Set Operations

2.4.1. Общее представление о массиве¶

Массив — это переменная, в которой хранится много значений. (В питоне еще принято название «список», это то же самое, хотя в других языках программирования «список» и «массив» — это разные вещи.) Массив можно представлять себе в виде такой последовательности ячеек, в каждой из которых записано какое-то число:

Значения, хранящиеся в массиве (говорят: элементы массива) нумеруются последовательно, начиная с нуля

На картинке выше числа внутри квадратиков — это значения, хранящиеся в массиве, а числа под квадратиками — номера этих элементов (еще говорят «индексы» элементов). Обратите внимание, что в массиве 6 элементов, но последний имеет номер 5, т.к. нумерация начинается с нуля

Это важно!

Соответственно, переменная теперь может хранить целиком такой массив. Создается такой массив, например, путем перечисления значений в квадратных скобках:

a = 7, 5, -3, 12, 2, 

Теперь переменная хранит этот массив. К элементам массива можно обращаться тоже через квадратные скобки: — это элемент номер 2, т.е. в нашем случае это . Аналогично, — это . В квадратных скобках можно использовать любые арифметические выражения и даже другие переменные: — это , обозначает «возьми элемент с номером, равным значению переменной », аналогично обозначает «возьми элемент с номером, равным », или даже обозначает «возьми элемент с номером, равным четвертому элементу нашего массива» (в нашем примере — это , поэтому — это , т.е. ).

Если указанный номер слишком большой (больше длины массива), то питон выдаст ошибку (т.е. в примере выше будет ошибкой, да и даже тоже). Если указан отрицательный номер, то тут действует хитрое правило. Отрицательные номера обозначают нумерацию массива с конца: — это всегда последний элемент, — предпоследний и т.д. В нашем примере равно 7. Слишком большой отрицательный номер тоже дает ошибку (в нашем примере уже ошибка).

Creating Python Arrays

To create an array of numeric values, we need to import the module. For example:

Output

array('d', )

Here, we created an array of type. The letter is a type code. This determines the type of the array during creation.

Commonly used type codes are listed as follows:

Code C Type Python Type Min bytes
signed char int 1
unsigned char int 1
Py_UNICODE Unicode 2
signed short int 2
unsigned short int 2
signed int int 2
unsigned int int 2
signed long int 4
unsigned long int 4
float float 4
double float 8

We will not discuss different C types in this article. We will use two type codes in this entire article: for integers and for floats.

Note: The type code for Unicode characters is deprecated since version 3.3. Avoid using as much as possible.

1.2. Заполнение данными

Создает массив NumPy.
Преобразует последовательность в массив NumPy.
Преобразует последовательность в массив NumPy, пропуская подклассы ndarray.
Возвращает непрерывный массив в памяти с организацией порядка элементов в С-стиле.
Интерпретирует входные данные как матрицу.
Возвращает копию массива.
Преобразует буфер в одномерный массив.
Создает массив из текстового или двоичного файла.
Создает массив с выполнением указанной функции над каждым элементом.
Создает одномерный массив из итерируемого объекта.
Создает одномерный массив из строки.
Создает массив из данных в текстовом файле.

1.1. Автозаполнение массивов

Возвращает новый массив заданной формы и типа без инициированных записей.
Возвращает новый массив с формой и типом данных указанного массива без инициированных записей.
Возвращает новый массив в котором диагональные элементы равны единице, а все остальные равны нулю.
Возвращает новый квадратный массив с единицами по главной диагонали.
Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный единицами.
Возвращает новый массив с формой и типом данных указанного массива, заполненный единицами.
Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.
Возвращает новый массив с формой и типом данных указанного массива, заполненный нулями.
Возвращает новый массив заданной формы и типа все элементы которого равны указанному значению.
Возвращает новый массив с формой и типом данных указанного массива, все элементы которого равны указанному значению.

Создание, вывод и ввод матрицы в Питоне

  • Таким образом, получается структура из вложенных списков, количество которых определяет количество строк матрицы, а число элементов внутри каждого вложенного списка указывает на количество столбцов в исходной матрице.

Рассмотрим пример матрицы размера 4 х 3:

matrix = -1, , 1, 
    -1, , 1, 
    , 1, -1,
    1, 1, -1

Данный оператор можно записать в одну строку:

matrix = -1, , 1, -1, , 1, , 1, -1, 1, 1, -1

Вывод матрицы можно осуществить одним оператором, но такой простой способ не позволяет выполнять какой-то предварительной обработки элементов:

print(matrix)

Результат: 

Для вывода матрицы в виде таблицы можно использовать специально заготовленную для этого процедуру:

  1. способ:
1
2
3
4
5
def printMatrix ( matrix ): 
   for i in range ( len(matrix) ): 
      for j in range ( len(matrixi) ): 
          print ( "{:4d}".format(matrixij), end = "" ) 
      print ()

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

способ:

1
2
3
4
5
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).

Для инициализации элементов матрицы случайными числами используется алгоритм:

1
2
3
4
5
6
import random 
for i in range(N): 
    for j in range(M): 
       matrixij = random.randint ( 30, 60 )
       print ( "{:4d}".format(matrixij), end = "" ) 
    print()

С этим читают