Python урок 4. списки или массивы в питоне

Операции с матрицами

Выше мы привели пример сложение, умножение матриц и транспонирование матрицы. Мы использовали вложенные списки, прежде чем создавать эти программы. Рассмотрим, как выполнить ту же задачу, используя массив NumPy.

Сложение двух матриц или сумма элементов массива Python

Мы используем оператор +, чтобы сложить соответствующие элементы двух матриц NumPy.

import numpy as np

A = np.array(, ])
B = np.array(, ])
C = A + B      # сложение соответствующих элементов
print(C)

''' 
Вывод:

 ]
 '''

Умножение двух матриц Python

Чтобы умножить две матрицы, мы используем метод dot(). Узнайте больше о том, как работает numpy.dot .

Примечание: * используется для умножения массива (умножения соответствующих элементов двух массивов), а не умножения матрицы.

import numpy as np

A = np.array(, ])
B = np.array(, , ])
C = a.dot(B)
print(C)

''' 
Вывод:

 ]
'''

Транспонирование матрицы питон

Мы используем numpy.transpose для вычисления транспонирования матрицы.

import numpy as np

A = np.array(, , ])
print(A.transpose())

''' 
Вывод:

 ]
'''

Как видите, NumPy значительно упростил нашу задачу.

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:

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', )

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.

1. Identifier: specify a name like usually, you do for variables
2. Module: Python has a special module for creating array in Python, called «array» – you must import it before using it
3. Method: the array module has a method for initializing the array. It takes two arguments, type code, and elements.
4. Type Code: specify the data type using the type codes available (see list below)
5. Elements: specify the array elements within the square brackets, for example

Из списка в массивы

В общем, я рекомендую загружать ваши данные из файла с помощью функций Pandas или даже NumPy.

Для примера, смотрите пост:

Как загрузить данные машинного обучения в Python

В этом разделе предполагается, что вы загрузили или сгенерировали свои данные другими способами, и теперь они представлены в виде списков Python.

Давайте посмотрим на преобразование ваших данных в списках в массивы NumPy.

Одномерный список в массив

Вы можете загрузить свои данные или сгенерировать свои данные и иметь доступ к ним в виде списка.

Вы можете преобразовать одномерный список данных в массив, вызвав функцию array () NumPy.

Выполнение примера преобразует одномерный список в массив NumPy.

Двумерный список списков для массива

В машинном обучении более вероятно, что у вас будут двумерные данные.

Это таблица данных, в которой каждая строка представляет новое наблюдение, а каждый столбец — новую особенность.

Возможно, вы сгенерировали данные или загрузили их, используя собственный код, и теперь у вас есть список списков. Каждый список представляет новое наблюдение.

Вы можете преобразовать свой список списков в массив NumPy так же, как описано выше, вызвав функцию array ().

Выполнение примера показывает, что данные успешно преобразованы.

Массивы в Python

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

from array import array
numbers = array('i', )
print numbers

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому будет обращаться к первому элементу (2):

itypecodePythonPythonPythonC-массивахPython

Нельзя хранить элементы разных типов в этих массивах. Допустим, вы захотели сохранить строку «makeuseof.com»:

numbers = array('i', )

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

print numbers

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом

Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

for i in range(len(numbers)):
    print numbers

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

Перестройка массива

После нарезки данных вам может понадобиться изменить их.

Например, некоторые библиотеки, такие как scikit-learn, могут требовать, чтобы одномерный массив выходных переменных (y) был сформирован как двумерный массив с одним столбцом и результатами для каждого столбца.

Некоторые алгоритмы, такие как рекуррентная нейронная сеть с короткой кратковременной памятью в Keras, требуют ввода данных в виде трехмерного массива, состоящего из выборок, временных шагов и функций.

Важно знать, как изменить ваши массивы NumPy, чтобы ваши данные соответствовали ожиданиям конкретных библиотек Python. Мы рассмотрим эти два примера

Форма данных

Массивы NumPy имеют атрибут shape, который возвращает кортеж длины каждого измерения массива.

Например:

При выполнении примера печатается кортеж для одного измерения.

Кортеж с двумя длинами возвращается для двумерного массива.

Выполнение примера возвращает кортеж с количеством строк и столбцов.

Вы можете использовать размер измерений вашего массива в измерении формы, например, указав параметры.

К элементам кортежа можно обращаться точно так же, как к массиву, с 0-м индексом для числа строк и 1-м индексом для количества столбцов. Например:

Запуск примера позволяет получить доступ к конкретному размеру каждого измерения.

Изменить форму 1D в 2D Array

Обычно требуется преобразовать одномерный массив в двумерный массив с одним столбцом и несколькими массивами.

NumPy предоставляет функцию reshape () для объекта массива NumPy, который можно использовать для изменения формы данных.

Функция reshape () принимает единственный аргумент, который задает новую форму массива. В случае преобразования одномерного массива в двумерный массив с одним столбцом кортеж будет иметь форму массива в качестве первого измерения (data.shape ) и 1 для второго измерения.

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера печатается форма одномерного массива, изменяется массив, чтобы иметь 5 строк с 1 столбцом, а затем печатается эта новая форма.

Изменить форму 2D в 3D Array

Обычно требуется преобразовать двумерные данные, где каждая строка представляет последовательность в трехмерный массив для алгоритмов, которые ожидают множество выборок за один или несколько временных шагов и одну или несколько функций.

Хорошим примером являетсямодель в библиотеке глубокого обучения Keras.

Функция изменения формы может использоваться напрямую, указывая новую размерность. Это ясно с примером, где каждая последовательность имеет несколько временных шагов с одним наблюдением (функцией) на каждый временной шаг.

Мы можем использовать размеры в атрибуте shape в массиве, чтобы указать количество выборок (строк) и столбцов (временных шагов) и зафиксировать количество объектов в 1

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера сначала печатается размер каждого измерения в двумерном массиве, изменяется форма массива, а затем суммируется форма нового трехмерного массива.

Объединение массивов

NumPy предоставляет множество функций для создания новых массивов из существующих массивов.

Давайте рассмотрим две наиболее популярные функции, которые вам могут понадобиться или с которыми вы столкнетесь.

Вертикальный стек

Имея два или более существующих массива, вы можете сложить их вертикально, используя функцию vstack ().

Например, учитывая два одномерных массива, вы можете создать новый двумерный массив с двумя строками, сложив их вертикально.

Это продемонстрировано в примере ниже.

Выполнение примера сначала печатает два отдельно определенных одномерных массива. Массивы вертикально сложены, что приводит к новому массиву 2 × 3, содержимое и форма которого печатаются.

Горизонтальный стек

Имея два или более существующих массива, вы можете разместить их горизонтально, используя функцию hstack ().

Например, учитывая два одномерных массива, вы можете создать новый одномерный массив или одну строку со сцепленными столбцами первого и второго массивов.

Это продемонстрировано в примере ниже.

Выполнение примера сначала печатает два отдельно определенных одномерных массива. Затем массивы располагаются горизонтально, что приводит к созданию нового одномерного массива с 6 элементами, содержимое и форма которого печатаются

Часть I: Коллекции: Списки / массивы

• В языке Python отсутствует такая структура, как «массив». Для работы с массивами используются списки.
• Cписки — это изменяемые последовательности в отличие от строк.
• Представим строку как объект в памяти, в этом случае, когда над строкой выполняются операции конкатенации и повторения, то сама строка не меняется, но в результате выполнения операции в другом месте памяти создается другая строка.Пример:
  Так, например, в Питоне нельзя переприсваивать значение для отдельных символов строки.Программа выдаст ошибку!

s="aaa";
s1="b";
print(s1)

Изменять строку можно только, работая с ней, как с объектом (метод , например):

s1="breKeKeKeKs"; 
s1=s1.replace('Ke','XoXo',2) 
s1 # breXoXoXoXoKeKs

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.

Reverse a List Array in Python

As we already discussed Lists and Arrays are similar in Python. Where the major difference among the two is that arrays only allow items of the same data type whereas lists allow them to be different.

Since Python doesn’t support conventional Arrays, we can use lists to depict the same and try to reverse them. Let us take a look at the different methods following which we can accomplish this task,

1. Using List Slicing to Reverse an Array in Python

We can reverse a list array using slicing methods. In this way, we actually create a new list in the reverse order as that of the original one. Let us see how:

#The original array
arr = 
print("Array is :",arr)

res = arr #reversing using list slicing
print("Resultant new reversed array:",res)

Output:

Array is : 
Resultant new reversed array: 

2. Using reverse() Method

Python also provides a built-in method that directly reverses the order of list items right at the original place.

Note: In this way, we change the order of the actual list. Hence, the original order is lost.

#The original array
arr = 
print("Before reversal Array is :",arr)

arr.reverse() #reversing using reverse()
print("After reversing Array:",arr)

Output:

Before reversal Array is : 
After reversing Array: 

3. Using reversed() Method

We have yet another method, which when passed with a list returns an iterable having just items of the list in reverse order. If we use the method on this iterable object, we get a new list which contains our reversed array.

#The original array
arr = 
print("Original Array is :",arr)
#reversing using reversed()
result=list(reversed(arr))
print("Resultant new reversed Array:",result)

Output:

Original Array is : 
Resultant new reversed Array: 

Реверсив массив модуля массива в Python

Несмотря на то, что Python не поддерживает массивы, мы можем использовать Модуль массива Для создания массивных объектов различных типов данных. Хотя этот модуль обеспечивает много ограничений, когда речь идет о типе данных массива, он широко используется для работы с структурами данных массива в Python.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем поместить массив в Python, созданный с модулем массива.

1. Использование обратного () метода

Подобно спискам, Способ также может быть использован для непосредственного изменения массива в Python модуля массива. Он меняет массив в своем первоначальном месте, поэтому не требует дополнительного места для хранения результатов.

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)

Выход :

Original Array is : array('i', )
Resultant new reversed Array: array('i', )

2. Использование обратного () метода

Опять же Способ при прохождении с массивом, возвращает утечку с элементами в обратном порядке. Посмотрите на пример ниже, он показывает, как мы можем поместить массив, используя этот метод.

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)

Выход :

Original Array is : array('i', )
Resultant Reversed Array: array('i', )

How to access array elements?

You can access any array item by using its index.

The syntax is

 arrayName 

For example,

import array
balance = array.array('i', )
print(balance)

Output:

200

The following image illustrates the basic concept of accessing arrays items by their index.

Here, we have accessed the second value of the array using its index, which is 1. The output of this will be 200, which is basically the second value of the balanced array.

The array index starts with 0. You can also access the last element of an array using the -1 index.

Example:

import array as myarray
abc = myarray.array('d', )
print("Array first element is:",abc) 
print("Array last element is:",abc)
 

Output:

Array first element is: 2.5
Array last element is: 6.7

You can also access elements by using the ‘:’ operator as shown in below Python arrays examples.

Example:

import array as myarray
abc= myarray.array('q',) 
print(abc)
print(abc)
 

Output:

array('q', )                                                                                                                         
array('q', )

This operation is called a slicing operation.

Что такое динамический массив в Python?

Динамический массив похож на обычный массив. Разница между ними заключается в том, что размер динамического массива может быть динамически изменен во время выполнения. Нам не нужно заранее указывать размер массива. В динамическом массиве, как только заразная память заполнена, выделяется больший кусок памяти. Содержимое исходного массива копируется в это новое пространство, и доступные слоты заполняются непрерывно.

В Python объекты списка изменчивы. Это означает, что мы можем легко добавлять или удалять элемент из списка во время выполнения без указания какого-либо размера. Итак, список действует как динамический массив в Python.

2.4.9. Ввод-вывод двумерного массива¶

Обычно двумерный массив вам задается как строк по чисел в
каждой, причем числа и вам задаются заранее. Такой двумерный
массив вводится эдакой комбинацией двух способов ввода одномерного
массива, про которые я писал выше:

n, m = map(int, input().split())  # считали n и m из одной строки
# m дальше не будет нужно
a = []
for i in range(n):
    a.append(list(map(int, input().split())))

Мы считываем очередную строку и получаем очередной «внутренний» массив:
, и приписываем его () ко
внешнему массиву.

Обратите внимание, что здесь мы уже четко решили, что первый индекс
нашего массива соответствует строкам входного файла, а второй индекс —
столбцам, т.е. фактически мы уже выбрали левую из двух картинок выше

Но
это связано не с тем, как питон работает с двумерными массивами, а с
тем, как заданы входные данные во входном файле.

Вывод двумерного массива, если вам его надо вывести такой же табличкой,
тоже делается комбинацией способов вывода одномерного массива, например,
так:

for i in range(len(a)):
    print(*ai])

или так:

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

from random import randint
n, m = 3, 3
a = randint(1, 10) for j in range(m) for i in range(n)
print(a)