Tìm hiểu list (array) trong python

Tất nhiên đây là một bài xích tập, không phải là một trong những tuyên bố. Không có phương pháp làm sao nhằm nói trong Pythanh mảnh "phát triển thành này không lúc nào phải đề cập đến bất kể điều gì xung quanh danh sách", vì chưng Pyeo hẹp được gõ rượu cồn.

Bạn đang xem: Tìm hiểu list (array) trong python

*Kiểu Python thả tích thích hợp khoác định được điện thoại tư vấn là a danh sách , chưa phải là 1 mảng. Nó là một trong những thùng đựng bao gồm chiều nhiều năm tùy ý hoàn toàn có thể đựng một tủ chứa đồ các đối tượng ko đồng hóa (các loại của bọn chúng không đặc biệt cùng có thể được trộn từ do). Không cần lầm lẫn vấn đề đó cùng với mô đun array , cung cấp một loại sát với các loại C array; nội dung yêu cầu đồng hóa (toàn bộ cùng loại), tuy vậy độ dài vẫn động.


312
3 thg 10, 2009sepp2k
quý khách hàng ko đích thực khai báo phần đông đồ vật, tuy vậy đây là giải pháp các bạn tạo nên một mảng vào Python:

from array import arrayintarray = array("i")Để hiểu biết thêm thông báo, hãy xem mô-đun mảng: http://docs.pykhông lớn.org/l Library/rayray.html

Bây giờ đồng hồ rất có thể chúng ta không thích một mảng, tuy vậy một list, tuy nhiên những người dân khác đã vấn đáp điều ấy rồi. :)


110
3 thg 10, 2009Lennart Regebro
Đây là chủ đề phức hợp đáng quá bất ngờ trong Python thả.

Câu vấn đáp thực tế

Mảng được thay mặt đại diện do lớp menu (xem tmê say chiếu với không trộn chúng cùng với trình chế tạo ra ).

Kiểm tra những ví dụ sử dụng:

# empty arrayarr = <> # init with values (can contain mixed types)arr = <1, "eels"># get tác phẩm by index (can be negative sầu khổng lồ access over of array)arr = <1, 2, 3, 4, 5, 6>arr<0> # 1arr<-1> # 6# get lengthlength = len(arr)# supports appkết thúc & insertarr.append(8)arr.insert(6, 7)

Câu trả lời lý thuyết

Dưới mui xe Pybé nhỏ danh sách là trình phủ bọc cho một mảng thực có đựng những tmê say chiếu mang đến những mục. Dường như, mảng bên dưới được tạo thành với một số không gian thêm.

Hậu trái của bài toán này là:

truy cập bất chợt đích thực thấp (arr<6653> giống với arr<0>)Hoạt hễ append là "miễn phí" trong những lúc tất cả thêm dung lượngHoạt cồn insert đắt tiền

Kiểm tra này bảng độ tinh vi của hoạt động tuyệt vời và hoàn hảo nhất .

Hình như, vui miệng coi hình ảnh này, chỗ tôi sẽ nỗ lực miêu tả sự khác hoàn toàn quan trọng đặc biệt độc nhất giữa mảng, mảng tđắm say chiếu và danh sách được liên kết:  

*


96
16 thg 3, 2016Anton Purin
Tôi suy nghĩ bạn (tất cả nghĩa là) hy vọng tất cả một danh sách cùng với 30 ô trước tiên đã được điền. Vì thế

f = <> for i in range(30): f.append(0)Một ví dụ về địa điểm cơ mà vấn đề đó rất có thể được áp dụng là trong chuỗi Fibonacci. Xem vấn đề 2 vào Dự án Euler


63
18 thg 12, 2010limitcracker
Đây là cách:

my_array = <1, "rebecca", "allard", 15>
36
3 thg 10, 2009canadiancreed
quý khách ko khai báo bất cứ điều gì trong Python. quý khách hàng chỉ cần thực hiện nó. Tôi khuim bạn nên bước đầu cùng với một cái gì đó như http://diveintopybé nhỏ.net .


15
3 thg 10, 2009bayer
nhằm tính tân oán, hãy sử dụng numpy mảng như vậy này:

import numpy as npa = np.ones((3,2)) # a 2D array with 3 rows, 2 columns, filled with onesb = np.array(<1,2,3>) # a 1D array initialised using a danh mục <1,2,3>c = np.linspace(2,3,100) # an array with 100 points beteen (và including) 2 and 3print(a*1.5) # all elements of a times 1.5print(a.T+b) # b added lớn the transpose of acác mảng numpy này có thể được lưu lại cùng tải từ bỏ đĩa (thậm chí được nén) cùng các phép tính phức hợp với số lượng phệ các phần tử giống hệt như C nkhô cứng. Được áp dụng các trong môi trường thiên nhiên khoa học. Xem trên trên đây để hiểu thêm ...

Xem thêm: Cách Khắc Phục Lỗi Âm Thanh No Audio Output Device Is Installed &Ndash; Sửa Máy Nhanh


13
20 thg 7, 2011Remi
Tôi hay chỉ việc có tác dụng a = <1,2,3> nhưng mà thực sự là list tuy nhiên đối với arrays hãy xem định nghĩa đồng ý này


12
3 thg 10, 2009non sequitor
Một vài ba góp phần cho biết thêm các mảng trong pykhông lớn được diễn đạt bởi các list. Vấn đề này là không ổn. Pyhẹp có một triển khai hòa bình array() vào mô-đun thư viện tiêu chuẩn array "array.array()" cho nên vì vậy không đúng mực để nhầm lẫn giữa nhị. Danh sách là list vào pythuôn, vì chưng vậy hãy cẩn trọng với danh pháp được thực hiện.

list_01 = <4, 6.2, 7-2j, "flo", "cro">list_01Out<85>: <4, 6.2, (7-2j), "flo", "cro">Có một sự khác hoàn toàn siêu đặc trưng giữa danh sách cùng array.array(). Trong khi cả nhì đối tượng này được thu xếp theo thứ từ bỏ, mảng.array () là một chuỗi đồng hóa có thứ từ bỏ trong những khi danh sách là một chuỗi ko đồng nhất.


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

from array import arrayfloat_array = array("f",values)trong đó giá trị có thể sống dạng Tuple, danh sách hoặc np.array, mà lại chưa hẳn là mảng:

values = <1,2,3>values = (1,2,3)values = np.array(<1,2,3>,"f")# "i" will work here too, but if array is "i" then values have to be intwrong_values = array("f",<1,2,3>)# TypeError: "array.array" object is not callablevà cổng output vẫn đang giống nhau:

print(float_array)print(float_array<1>)print(isinstance(float_array<1>,float))# array("f", <1.0, 2.0, 3.0>)# 2.0# TrueHầu hết các cách thức mang lại list cũng hoạt động cùng với mảng, những phương thức thông dụng là pop (), extkết thúc () với append ().

Đánh giá bán từ những câu trả lời với nhận xét, dường như nlỗi cấu tạo dữ liệu mảng không phổ cập. Mặc mặc dù vậy, tôi thích nó, y như cách người ta hoàn toàn có thể ưa thích Tuple rộng một list.

Cấu trúc mảng gồm các quy tắc ngặt nghèo hơn so với danh sách hoặc np.array cùng vấn đề đó hoàn toàn có thể bớt lỗi và góp gỡ lỗi dễ dàng hơn, đặc biệt là Khi thao tác cùng với dữ liệu số.

Nỗ lực chèn/nối một float vào một trong những mảng int đang nỉm TypeError:

values = <1,2,3>int_array = array("i",values)int_array.append(float(1))# or int_array.extend()# TypeError: integer argument expected, got floatDo đó, vấn đề duy trì những quý giá Có nghĩa là số nguyên (ví dụ: danh sách những chỉ mục) ở dạng mảng có thể ngăn uống "Chỉ số danh sách TypeError: đề xuất là số ngulặng, ko nổi", vị những mảng rất có thể được lặp lại, tương tự như nhỏng np.array cùng danh sách:

int_array = array("i",<1,2,3>)data = <11,22,33,44,55>sample = <>for i in int_array: sample.append(data)Khó chịu, bài toán thêm 1 int vào một trong những mảng float đang khiến int biến hóa một float, nhưng mà ko giới thiệu một ngoại lệ.

np.array cũng giữ nguyên phong cách dữ liệu cho những mục nhập của chính nó, nhưng lại cố gắng bởi chỉ dẫn lỗi, nó đã chuyển đổi kiểu dáng tài liệu nhằm cân xứng với những mục mới (thường xuyên là gấp hai hoặc str):

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

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

data = <1.2,3.4,5.6>list_1 = np.array(data,"i").tolist()list_2 = print(list_1 == list_2)# Truetrong khi mảng dễ dàng sẽ cung cấp:

invalid_array = array(<1,2,3.9>,"i")# TypeError: integer argument expected, got floatBởi do điều đó, không nên thực hiện np.array cho những lệnh dành riêng cho một số loại. Cấu trúc mảng vô cùng bổ ích ở chỗ này. danh sách bảo tồn mẫu mã dữ liệu của những giá trị.

Và so với một cái nào đấy tôi thấy tương đối phiền phức: mẫu mã tài liệu được hướng dẫn và chỉ định làm cho đối số trước tiên vào mảng (), dẫu vậy (thường) là vật dụng nhị trong np.array (). : |

Mối quan hệ nam nữ với C được đề cập sinh sống đây: Danh sách Python so với Mảng - bao giờ đề nghị sử dụng?

Hãy vui mắt khám phá!

Lưu ý: Bản chất được gõ cùng tương đối ngặt nghèo của mảng dựa nhiều vào C rộng là Pyhẹp với theo xây cất Pythanh mảnh không có nhiều ràng buộc về mẫu mã rõ ràng trong số hàm của nó. Sự thông dụng của chính nó cũng tạo thành một ý kiến tích cực và lành mạnh trong công việc cộng tác cùng thay thế nó đa số tương quan đến một . Do đó, trọn vẹn khả thi cùng hợp lí nhằm bỏ qua mất sự vĩnh cửu của mảng. Nó không nên ngăn cản phần nhiều bọn họ bởi hầu như bí quyết. : D