Как перебрать массив в python

Массивы в python

Массивы в Python.

Работа с массивами с заданным размером в Python

Объявление массива в Python известного размера
Массив с определенным числом элементов N в Python объявляется так, при этом всем элементам массива присваивается нулевое значение
Название массива = [0]*N
Задание значений элементов массива в python.
Задать значение элементов массива можно при объявлении массива. Это делается так
Название массива = [элемент №1, элемент №2, элемент №3,…]
Название массива[индекс элемента массива] = значение элемента
При этом массив будет иметь фиксированный размер согласно количеству элементов.
Пример. Задание значений элементов массива в Python двумя способами.
Способ №1.
a = [0, 1, 2, 3, 4]
Способ №2.
a[0] = 0
a[1] = 1
a[2] = 2
a[3] = 3
a[4] = 4
Таблица основных типов данных в Python.

При работе с массивами удобно использовать цикл for для перебора всех элементов массива.
a = [0] * размер массива
for i in range(размер массива):
a[i] = выражение

for i in range(len(a)):
if (a[i ] max):
max = a[i]
min = str(min)
max = str(max)

print(«Минимальное значение = » + min)
print(«Максимальное значение = » + max)

Работа с массивами с изменяемым размером в python

Как правило в программах Python размер массива не четко задан, может вводиться с клавиатуры, может изменяться и размер массива, элементы могут добавляться и удаляться.
Для работы с массивами изменяемого размера в Python используется специальное объявление массива
Объявление массива с неизвестным числом элементов в python
Имя массива=[]
Задание массива явно
Имя массива=[значение первого элемента, значение второго,….]
Вывод всего массива в python
print(имя массива)
Например
a=[]
a=[10,2,3]
print(a)
[10, 2, 3]
Добавление элемента в конец массива вpython
Имя массива.append(значение)
Например
a=[]
a=[10,2,3]
print(a)
a.append(7)
print(a)
будет выведено на экран
[10, 2, 3]
[10, 2, 3, 7]
Ввод массива с клавиатуры в python
Для ввода массива с неизвестным числом элементов в python в программе запрашивается чилсо элементов, а затем в цикле for добавляется элементы с помощью команды имямассива.append()
a=[]
n=int(input())
for i in range(n):
a.append(int(input()))
print(a)
Для определения длины массива в python используется команда len(имя массива)
Вывод поэлементно массива на экран в Python
Вывод массива неизвестной длины осуществляется в цикле for, верхняя граница цикла определятся с помощью команды len(имя массива)
for i in range(len(a)):
print(a[i])
Для удаления элемента массива в python используется команда
Имя массива.remove(номер элемента который нужно удалить)
Например
a=[]
a=[1,2,3]
print(a)
a.remove(1)
print(a)
выведет на экран
[1, 2, 3]
[2, 3]
Сортировка массива в python
Для сортировки числового массива по возрастанию в python используется команда
имя массива.sort()

Пример программы на Python ввода массива, вывода массива и сортировки массива
a=[]
n=int(input())
for i in range(n):
a.append(int(input()))
print(‘массив’)
for i in range(len(a)):
print(a[i])
a.sort()
print(‘отсортированный массив’)
for i in range(len(a)):
print(a[i])

Источник

Цикл for и функция range в Python

В программирование часто сталкиваются с вопросом перебрать весь список и извлечь из него необходимые данные. Цикл for позволяет перебрать любой итерируемый объект, то есть объект, из которого команда for сможет брать элементы по одному, пока не будет обработан последний элемент, не зависимо от его длины.

1. Цикл for в Python.

>>> cars = [‘ford’, ‘opel’, ‘audi’, ‘land rover’, ‘bmw’]
>>> for brend in cars :
. print(brend) # отступ в 4 пробела
.
ford
opel
audi
land rover
bmw

Функция print выводит свой аргумент, после чего курсор перемещает на следующую строку, но при большом количестве элементов в списке, не всегда это удобно. Можно воспользоваться аргументом end, записав его после переменной.

>>> cars = [‘ford’, ‘opel’, ‘audi’, ‘land rover’, ‘bmw’]
>>> for brend in cars :
. print(brend, end=’ ‘) # отступ в 4 пробела
.
ford opel audi land rover bmw

Во время цикла for помимо вывода элементов, с ними можно выполнять различные действия. К примеру, можно выводить сообщения с каждым проходом цикла, для этого воспользуемся f-строками.

>>> cars = [‘ford’, ‘opel’, ‘audi’, ‘land rover’, ‘bmw’]
>>> for brend in cars :
. print(f»Автомобили торговой марки очень надежные»)
.
Автомобили торговой марки Ford очень надежные
Автомобили торговой марки Opel очень надежные
Автомобили торговой марки Audi очень надежные
Автомобили торговой марки Land Rover очень надежные
Автомобили торговой марки Bmw очень надежные

Со строками цикл for работает также как и со списком.

В Python связь одной строки кода с предшествующей строкой обозначается отступами. В больших программах встречаются блоки кода с отступами в несколько разных уровней. Благодаря отступам, сильно упрощается чтение кода. Основные ошибки как раз и складываются из ошибок в пропущенных или лишних отступах.

>>> mesage = ‘Hello World!’
>>> for i in mesage :
. print(i * 5, end=’ ‘) # нет отступа в 4 пробела
File » «, line 2
print(i * 5, end=’ ‘)
^
IndentationError: expected an indented block

Для устранения этой ошибки, достаточно поставить в следующей строке после команды for 4 пробела. В основном, если вы работаете в любом современном текстовом редакторе, то после двоеточия он сам поставит отступы на следующей строке.

Встроенная функция range() используется для построения числовых последовательностей. В примере используем команду for и функцию range для выполнения ровно 10 итераций с выводом значения от 0 до 10.

>>> for x in range(10) :
. print(x, end=’ ‘)
.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

При передаче только одного аргумента, последовательность будет начинаться с 0 и до значения аргумента (10), не включая его. Одна из самых распространённых ошибок, это когда разработчик предполагает, что значение аргумента функции range включается в сгенерированную последовательность.

Приведем пример с двумя аргументами. Выведем последовательность от 20 до 30.

>>> for x in range(20, 30) :
. print(x, end=’ ‘)
.
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

>>> numbers = list( range(5, 25) )
>>> print(numbers)
[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]

>>> numbers = list( range(0, 100, 15) )
>>> print(numbers)
[0, 15, 30, 45, 60, 75, 90]

>>> a = []
>>> for i in range(1, 11) :
. a.append(i**2)
.
>>> print(a)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

На каждом цикле переменная возводится в квадрат и добавляется в список.

2.4. Перебор списка по индексам с помощью функции range

С помощью цикла for и функции range список можно перебирать по индексам и с каждым значением в списки, производить любые операции. Приведем пример, перебора списка по индексам, с помощью функции range и функции len, которая определяет длину списка.

>>> list_1 = [1, 3, 5, 10, 12, 20]
>>> for index in range ( len (list_1)):
. list_1[ index ] += 100
.
>>> print(list_1)
[101, 103, 105, 110, 112, 120]

С помощью индексов и функции range мы можем объединять информацию из разных списков. В примере ниже мы имеем список с именами, а второй список с фамилиями. Выведем на экран имя и фамилию:

>>> list_4 = [‘Artem’, ‘Serg’, ‘Georgy’, ‘Petr’]
>>> list_5 = [‘Ivanov’, ‘Petrov’, ‘Sidorov’, ‘Ulyanov’]
>>> for index in range ( len (list_4)):
. print(list_4[ index ], list_5[ index ])
.
Artem Ivanov
Serg Petrov
Georgy Sidorov
Petr Ulyanov

В результате получили общие данные на экране.

Аналогично можно создавать новые списки из двух или трех списков. Приведем пример перемножения трех списков:

В начале мы создадим пустой новый список вне цикла, куда будем добавлять результат с помощью функции append. В результате мы получим новый список с результатом перемножения предыдущих списков по индексам.

Состоящий выше пример построения квадратов чисел в разделе 2.2 состоял из нескольких строк кода. Генератор списка позволяет сгенерировать тот же список, но всего в одной строке. Определите название списка, после откройте квадратные скобки. Запишите выражение для значений, в нашем случает i ** 2. Затем напишите цикл for для генерирования чисел, которые будут передаваться выражению и закройте квадратные скобки.

>>> a = [i ** 2 for i in range(1,11)]
>>> print(a)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

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

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

Перебор массива в Python. Использование NumPy для перебора массива

В этой статье поговорим о способах перебора массива в Python. Для выполнения этой задачи воспользуемся возможностями, которые предоставляет библиотека NumPy.

NumPy — библиотека для языка программирования Python с открытым исходным кодом. В пакете NumPy содержится объект итератора numpy.nditer. Речь идёт об эффективном многомерном объекте-итераторе, посредством которого вы сможете осуществлять итерации по массиву, то есть выполнять перебор массива в Питоне. При этом каждый элемент массива «посещается» с применением стандартного интерфейса Python-итератора.

Пример № 1

В итоге получим следующий вывод:

Пример № 2

Здесь порядок итерации (перебора) массива подбирается таким образом, дабы соответствовать макету памяти массива, не учитывая конкретный порядок. Вы можете в этом убедиться, реализовав перебор по транспонированному массиву.

В итоге получим следующий результат:

Порядок перебора массива в Python

Когда одни и те же элементы сохраняются в порядке F-стиля, итератор подбирает наиболее эффективный способ перебора Python-массива.

Пример № 1

В итоге получим следующий вывод::

Пример № 2

Кроме того, мы можем заставить объект nditer применять определенный порядок, если явно упомянем его.

В итоге получим следующий вывод:

Вот и всё. Помните, что повысить свою компетенцию в области Python-разработки вы всегда можете на наших курсах:

Источник