Array что это: ARRAY — Перевод на русский

Содержание

ARRAY — Перевод на русский

EnglishThey’re sending out a fantastic array of scent to any insect that’ll have it.

Они испускают поразительный спектр запахов для любых насекомых с обонянием.

EnglishThis is a dense array EEG MRI tracking 156 channels of information.

Это электроэнцефалограмма, отслеживающие 156 каналов информации.

EnglishInsertion actionShortcutInsert array formulaCtrl + Shift + EnterAdd new sheetShift + F11

Операции вставкиБыстрые клавишиВставить формулу массиваCtrl + Shift + EnterДобавить новый листShift + F11

EnglishNameTypeDescriptionchannelsString[]An array of channel ID strings that is used in reporting and ad targeting.

НазваниеТипОписаниеadSlotWidthNumberШирина площади, занимаемой объявлением, в пикселях.adSlotHeightNumberВысота

EnglishSo, we put tumors — and now we have over 100 tumors — on our array.

А теперь кое-что потруднее.

EnglishEEG measurements typically involve a hairnet with an array of sensors, like the one that you can see here in the photo.

Обычно при замерах ЭЭГ вокруг головы сплетают целую сеточку из сенсоров, примерно как на этой фотографии.

EnglishAnd I see the brain actually develop a processor that is specialized — specialized for that complex array, a repertoire of sounds.

И я вижу, что мозг разрабатывает специальный процессор.

Englishto array preferences

располагать ранжировать по степени предпочтения

Englishto array preferences

располагать ранжировать по степени предпочтения

Englishdistributed array processor

распределенный матричный процессор

Englishslice of an array of dimension n

вырезка массива размерности n

Englishdistributed array processor

распределенный матричный процессор

Englishslice of an

array of dimension n

вырезка массива размерности n

Englishprogrammable logic array

программируемая логическая матрица

Englishattached array processor

присоединенный матричный процессор

Englishprogrammable logic

array

программируемая логическая матрица

Englishprogrammed logic array

программируемая логическая матрица

Englishuncommitted logic array

несвязная логическая матрица

Englishuncommitted logic array

несвязная логическая матрица

Englisharray of observations

упорядоченный ряд наблюдений

Массивы как тип данных.

Курс «Kotlin с нуля»

Массив можно представить как сгруппированные вместе данные одного типа. При этом заранее известно количество этих данных-элементов, а также у каждого элемента есть свое место в массиве. На рисунке ниже показан пример одного массива, элементами которого являются целые числа. Каждое число лежит в своей ячейке, а над ячейкой написан ее номер – индекс элемента.

Такая «упаковка» данных обеспечивает удобство их обработки, когда значений слишком много, чтобы присваивать каждое отдельной переменной. Проще присвоить одной переменной целую группу, а к элементам в случае необходимости обращаться по их индексу.

В языке программирования Kotlin тип данных «массив» обозначается словом Array. Объявление переменных этого типа ничем не отличается от объявления переменных ранее нами изученных, за исключением того, что дополнительно указывается тип элементов массива. Это делается в угловых скобках после слова Array.

Примеры объявления массивов разных типов:

fun main() {
    val a: Array<Int>; 
    val b: Array<String>;
    val c: Array<Double>;
}

Здесь массив a предназначен для хранения целых чисел,

b – строк, c – вещественных чисел.

Другими словами, несмотря на то, что сам массив – Array – это один тип данных, на самом деле это тип с вариациями, так называемый дженерик – общий. Поэтому переменной, объявленной как массив целых чисел, нельзя присвоить, например, массив строк.

Самым простым способом инициировать значением переменную типа Array, это вызвать встроенную в Kotlin функцию arrayOf(), которой в скобках передать через запятую элементы массива. Функция сама посчитает их количество, которое потом мы можем узнать через свойство массива size.

fun main() {
    val a: Array<Double> = arrayOf(1.0, 1.3, -1.2)
    val s: Int = a.size
    var i = 0
 
    while (i < s) {
        println(a[i])
        i++
    }
}

В программе на экран выводятся значения элементов массива. К ним мы обращаемся по индексу, который указывается в квадратных скобках после имени массива. В данном случае в цикле переменная i, которой мы назначили роль индекса, принимает значения 0, 1 и 2. Когда i становится равна трем, цикл завершает свою работу, потому что выражение 3 < 3 возвращает ложь (i равна трем и s равна трем).

С помощью квадратных скобок можно не только извлекать значение из массива (на самом деле оно не извлекается, а остается там, мы просто его «берем и смотрим»), но и менять значение в ячейке, обращаясь к ней по индексу. Если после обращения к элементу массива стоит знак присвоения, значит элемент не извлекается, а перезаписывается.

fun main() {
    val a: Array<Double> = arrayOf(1.0, 1.3, -1.2)
 
    a[1] = 2.8
    a[0] = a[2] * 2
 
    println(a[0])
    println(a[1])
    println(a[2])
}

Обратите внимание, что массив объявлен как неизменяемый – через val. Однако это не мешает нам изменять значение его элементов. На самом деле переменная действительно остается неизменяемой. Ей нельзя присвоить другой массив. Но в самом массиве менять элементы можно.

Заполним массив случайными числами:

import kotlin. random.Random
 
fun main() {
    val a: Array<Int> = arrayOf(0, 0, 0, 0, 0)
    var i = 0
 
    while (i < a.size) {
        a[i] = Random.nextInt(10)
        print(a[i])
        print(" ")
        i++
    }
}

Если массив надо инициировать не пятью значениями, а, скажем, сотней, то записать такое количество нулей в вызове функции arrayOf() будет проблематично. С помощью функции arrayOfNulls() мы можем заполнить массив значениями null в указанном количестве:

val a: Array<Int?> = arrayOfNulls(5)

Так будет создан массив из 5-ти элементов, и все элементы будут равны null. Однако в последствии может оказаться неудобным иметь в программе nullable-тип Array<Int?>.

Кроме функции arrayOf() и подобных ей, есть другой способ создания массива – путем вызова класса Array. Как уже было сказано, типы данных это и есть классы данных. В Kotlin имя класса, упомянутое после знака присваивания, означает вызов конструктора этого класса. Конструктор создает объект этого типа, то есть экземпляр класса.

В конструктор класса Array мы должны передать количество элементов массива и так называемую лямбда-функцию, посредством которой будут вычислены значения элементов массива. В простейшем случае, если мы хотим инициировать все элементы одинаковым значением, достаточно передать это значение. Однако заключать его надо в фигурные скобки, так как по сути это сокращенная до нельзя лямбда-функция.

val a: Array<Int> = Array(5, {0})

В Kotlin такой лямбда-аргумент функции принято выносить за скобку:

val a: Array<Int> = Array(5) {0}

На скрине вместо цикла while используется цикл for, особенности работы которого мы рассмотрим в следующем уроке.

Практическая работа:

  1. Заполните массив строками, которые пользователь вводит с клавиатуры и затем выведите их на экран в обратном порядке.

  2. Заполните массив случайными целыми числами. Найдите элементы с максимальным и минимальным значением, используя функции-методы массива min() и max().

PDF-версия курса с ответами к практическим работам

Приложение для Android «Kotlin. Курс»

Массивы в Python | Кодкамп

Введение

Примеры

Основное введение в массивы

Массив — это структура данных, в которой хранятся значения одного типа. В Python это основное различие между массивами и списками.

Хотя списки Python могут содержать значения, соответствующие разным типам данных, массивы в Python могут содержать только значения, соответствующие одному и тому же типу данных. В этом уроке мы разберемся с массивами Python на нескольких примерах.

Если вы новичок в Python, начните со статьи Введение в Python.

Для использования массивов в языке Python, вам нужно импортировать стандартный array модуль. Это потому , что массив не является основным типом данных , как строки, целое число и т.д. Вот как вы можете импортировать array модуля в Python:

 from array import *

 

После того, как вы импортировали array модуль, вы можете объявить массив. Вот как вы это делаете:

 arrayIdentifierName = array(typecode, [Initializers])

 

В приведенном выше объявлении, arrayIdentifierName этого имя массива, typecode позволяет питону знать тип массива и Initializers являются значением , с которыми массив инициализируется.

Typecodes — это коды, которые используются для определения типа значений массива или типа массива. Таблица в разделе параметров показывает возможные значения, которые вы можете использовать при объявлении массива, и его тип.

Вот реальный пример объявления массива python:

 my_array = array('i',[1,2,3,4])

 

В приведенном выше примере, используется TypeCode i . Этот тип-тип представляет целое число со знаком, размер которого составляет 2 байта.

Вот простой пример массива, содержащего 5 целых чисел

 from array import *
my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
for i in my_array:
    print(i)
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5 

Доступ к отдельным элементам через индексы

Отдельные элементы могут быть доступны через индексы. Массивы Python индексируются нулем. Вот пример:

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
print(my_array[1])
# 2
print(my_array[2])
# 3
print(my_array[0])
# 1 

Добавить любое значение в массив с помощью метода append ()

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
my_array.append(6)
# array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6])

 

Заметим , что значение 6 был приложен к существующим значениям массива.

Вставить значение в массив с помощью метода insert ()

Мы можем использовать insert() метод , чтобы вставить значение в любом индекса массива. Вот пример:

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
my_array.insert(0,0)
#array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5])

 

В приведенном выше примере значение 0 было вставлено в индекс 0. Обратите внимание, что первый аргумент является индексом, а второй аргумент является значением.

Расширение массива python с помощью метода extend ()

Массив Python может быть расширен с более чем одно значение с помощью extend() метод. Вот пример:

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
my_extnd_array = array('i', [7,8,9,10])
my_array.extend(my_extnd_array)
# array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10])

 

Мы видим , что my_array массив был расширен со значениями из my_extnd_array .

Добавить элементы из списка в массив, используя метод fromlist ()

Вот пример:

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
c=[11,12,13]
my_array.fromlist(c)
# array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 11, 12, 13])

 

Итак , мы видим , что значения 11,12 и 13 были добавлены из списка c к my_array .

Удалите любой элемент массива, используя метод remove ()

Вот пример:

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
my_array.remove(4)
# array('i', [1, 2, 3, 5])

 

Мы видим, что элемент 4 был удален из массива.

Удалить последний элемент массива методом pop ()

pop удаляет последний элемент из массива. Вот пример:

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
my_array. pop()
# array('i', [1, 2, 3, 4])

 

Итак , мы видим , что последний элемент ( 5 ) был выскочили из массива.

Получить любой элемент через его индекс с помощью метода index ()

index() возвращает первый индекс значения соответствия. Помните, что массивы с нулевой индексацией.

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
print(my_array.index(5))
# 5
my_array = array('i', [1,2,3,3,5])
print(my_array.index(3))
# 3

 

Обратите внимание, что во втором примере был возвращен только один индекс, хотя в массиве значение существует дважды

Обратный массив Python, используя метод reverse ()

reverse() метод делает то , что название говорит , что это будет делать — изменяет массив. Вот пример:

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
my_array.reverse()
# array('i', [5, 4, 3, 2, 1]) 

Получить информацию о буфере массива с помощью метода buffer_info ()

Этот метод предоставляет вам начальный адрес буфера массива в памяти и количество элементов в массиве. Вот пример:

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
my_array.buffer_info()
(33881712, 5) 

Проверьте количество вхождений элемента с помощью метода count ()

count()count() возвращает число раз , и представляется , что элемент в массиве. В следующем примере мы видим , что значение 3 происходит дважды.

 my_array = array('i', [1,2,3,3,5])
my_array.count(3)
# 2 

Преобразовать массив в строку, используя метод tostring ()

tostring() преобразует массив в строку.

 my_char_array = array('c', ['g','e','e','k'])
# array('c', 'geek')
print(my_char_array.tostring())
# geek 

Преобразовать массив в список Python с теми же элементами, используя метод tolist ()

Когда вам нужен Python list объектов, вы можете использовать tolist() метод , чтобы преобразовать ваш массив в список.

 my_array = array('i', [1,2,3,4,5])
c = my_array. tolist()
# [1, 2, 3, 4, 5] 

Добавить строку в массив char с помощью метода fromstring ()

Вы можете добавить строку в массив символов , используя fromstring()

 my_char_array = array('c', ['g','e','e','k'])
my_char_array.fromstring("stuff")
print(my_char_array)
#array('c', 'geekstuff') 

Синтаксис

Параметры

Примечания

Структурированные массивы | NumPy

13.1. Введение

Все массивы в NumPy должны быть однородными т.е. состоять из элементов одинакового типа. Как правило, большинство данных могут быть очень легко представлены в виде таких массивов, но это не всегда так. Данные могут иметь сложную структуру. Для работы с такими данными NumPy предоставляет возможность создавать структурированные массивы. Структурированный массив — это массив, который организован как последовательность именованных полей (столбцов), причем каждое поле может содержать данные любого типа.

Приведенные здесь примеры пригодны для простых операций и носят ознакомительный характер. Это связано с тем, что подобные операции лучше всего выполнять средствами pandas, тем не менее эти примеры привнесут некоторую ясность в механизмы организации данных для их обработки в NumPy и укажут на некоторые подводные камни, которые с ней связаны.

Рассмотрим простой пример:

>>> cars = np.array([('mazda', 4, 3573.5),
                     ('tesla', 2, 4226.81),
                     ('bmv', 8, 3489.21)],
                     dtype = [('model', 'U10'), ('quantity', 'i4'), ('value', 'f4')])
>>> cars
array([('mazda', 4, 3573.5), ('tesla', 2, 4226.81005859375),
       ('bmv', 8, 3489.2099609375)], 
      dtype=[('model', '<U10'), ('quantity', '<i4'), ('value', '<f4')])

В данном примере, cars — это одномерный массив, который состоит из трех элементов: (‘mazda’, 4, 3573. 5), (‘tesla’, 2, 4226.81) и (‘bmv’, 8, 3489.21). С первого взгляда это не совсем очевидно, но в этом легко убедиться:

>>> cars.shape
(3,)

Такой массив проще всего представить в виде таблицы, где каждая строка является элементом массива cars. Каждый элемент представляет собой структуру, которая состоит из трех полей (столбцов). В каждом поле хранятся данные определенного типа, которые перечислены в dtype: первое поле, 'model' — это модель автомобиля, представленная в виде строки из символов юникода длинной не более 10 символов; второе поле, 'quantity' — это количество имеющихся автомобилей, представленное в виде 32-х битного целого числа; третье поле, 'value' — это стоимость автомобиля, представленная в виде 32-х битного числа с плавающей точкой.

Первое, что настораживает, так это использование символьных кодов для определения типа данных каждого поля. Конечно, мы можем воспользоваться объектами dtype вместо символьных кодов:

>>> cars = np.array([('mazda', 4, 3573.5),
                     ('tesla', 2, 4226.81),
                     ('bmv', 8, 3489.21)],
             dtype = [('model', np.dtype('unicode')),
                      ('quantity', np.dtype('int32')),
                      ('value', np.dtype('float32'))])

Однако, в выводе массива мы все равно увидим символьные коды типов данных (!) и не увидим марок автомобилей:


>>> cars
array([('', 4, 3573.5), ('', 2, 4226.81005859375), ('', 8, 3489.2099609375)], 
      dtype=[('model', '<U'), ('quantity', '<i4'), ('value', '<f4')])
>>> 

Даже несмотря на то, что использование символьных кодов не рекомендуется в самой официальной документации, тем не менее, они все равно активно используются самим NumPy.

Второе, что кажется немного странным — это отсутствие очевидных способов определять длину строк с помощью np.dtype('unicode'), которая по умолчанию равна 0. Ну и третья странность которая бросается в глаза это наличие символов '&lt' и '&gt в выводе: dtype=[('model', '<U'), ('quantity', '<i4'), ('value', '<f4')]. Данные символы используются для указания порядка байтов, т.е. способу представления данных в памяти машины. Если число или данные не могут быть представлены одним байтом, то всегда необходимо указывать в каком порядке байты записываются в памяти компьютера. Если самый старший байт сохраняется первым, то это обозначается символом '&gt', если первым сохраняется самый младший байт, то символом '&lt'. Чаще всего выбор порядка байтов произволен и определяется простыми соглашениями.

В общем без символьных кодов при создании структурированных массивов обойтись невозможно, а если и возможно, то сделать это очевидными методами вряд ли получится. Можно подумать, что это серьезный недостаток NumPy, но скорее всего это связано с пережитками прошлого предшественника Numeric. В самых разных источниках этот момент вообще никак не освещается. Тем не менее, структурированные массивы NumPy прекрасно работают, очень гибкие и активно используются в самых разных направлениях.

И так, без символьных кодов типов данных при работе с структурированными массивами не обойтись. Чтож, ничего сверхсложного в этом нет:

>>> cars = np.array([('mazda', 4, 3573.5),
                     ('tesla', 2, 4226.81),
                     ('bmv', 8, 3489.21)],
                     dtype = [('model', 'U10'), ('quantity', 'i4'), ('value', 'f4')])
>>> cars
array([('mazda', 4, 3573.5), ('tesla', 2, 4226.81005859375),
       ('bmv', 8, 3489.2099609375)], 
      dtype=[('model', '<U10'), ('quantity', '<i4'), ('value', '<f4')])

Обращаться к элементам структурированного массива можно по индексу:

>>> cars[1]
('tesla', 2, 4226. 81005859375)
>>>
>>> cars[1][0]
'tesla'

Для получения доступа к отдельному полю достаточно указать его в индексе:

>>> cars['model']
array(['mazda', 'tesla', 'bmv'], 
      dtype='<U10')
>>>
>>> cars['quantity']
array([4, 2, 8])
>>> 
>>> cars['quantity'][1] = 5    #  Можем изменить значение поля.
>>>
>>> cars
array([('mazda', 4, 3573.5), ('tesla', 5, 4226.81005859375),
       ('bmv', 8, 3489.2099609375)], 
      dtype=[('model', '<U10'), ('quantity', '<i4'), ('value', '<f4')])

Структурированные массивы NumPy работают гораздо быстрее чем аналогичные структуры на языке Python. Тем не менее, для манипулирования такими простыми структурами данных, как таблицы гораздо лучше подойдет пакет pandas. Причина в том, что данный пакет предоставляет уже готовые высокоуровневые интерфейсы для таких манипуляций и к тому же обеспечивает лучшую производительность.

Давайте рассмотрим пример посложнее, когда полем структурированного массива является другой структурированный массив:

>>> cars = np.array([('mazda', 4, 3573.5, ('Japan', 2016)),
                     ('tesla', 2, 4226.81, ('USA', 2017)),
                     ('bmv', 8, 3489.21, ('Germany', 2015))],
            dtype = [('model', 'U10'),
                     ('quantity', 'i4'),
                     ('value', 'f4'),
                     ('production',[('country','U20'),
                                    ('year','i4')])])
>>> 
>>> cars
array([('mazda', 4, 3573.5, ('Japan', 2016)),
       ('tesla', 2, 4226.81005859375, ('USA', 2017)),
       ('bmv', 8, 3489.2099609375, ('Germany', 2015))], 
      dtype=[('model', '<U10'), ('quantity', '<i4'), ('value', '<f4'),
             ('production', [('country', '<U20'), ('year', '<i4')])])

В данном примере мы добавили четвертое поле — 'production' (производство), которое в свою очередь так же является структурированным массивом из двух полей: 'country' (страна производства) и 'year' (год производства). Получить доступ к новому полю можно так же по имени в индексе:

>>> cars['production']
array([('Japan', 2016), ('USA', 2017), ('Germany', 2015)], 
      dtype=[('country', '<U20'), ('year', '<i4')])
>>>
>>> cars['production']['country']
array(['Japan', 'USA', 'Germany'], 
      dtype='<U20')
>>>
>>> cars['production']['year']
array([2016, 2017, 2015])

Для более сложных структур данных NumPy предоставляет специализированные методы взаимодействия с С-кодом, а так же позволяет вручную управлять структурой памяти. Все это так же позволяет добиться хорошей производительности программ.

Иногда бывает нужно создать структурированный массив с заданными именами полей и прочими их параметрами, который заполнен одинаковыми элементами. Как правило, такие массивы создаются для последующего заполнения:

>>> #  Структурированный массив заполненный нулями:
. .. a = np.zeros(4, dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4')])
>>> a
array([(0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0)], 
      dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<i4')])
>>> 
>>> #  Структурированный массив заполненный единицами:
... b = np.ones(4, dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4')])
>>> b
array([(1, 1), (1, 1), (1, 1), (1, 1)], 
      dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<i4')])
>>> 
>>> #  В данном случае функция empty заполнит массив нулями:
... c = np.empty(4, dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'i4')])
>>> c
array([(0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0)], 
      dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<i4')])

13.2. Структурированный тип данных

Для создания структурированных массивов и работы с ними, сначала нужно обязательно определить структурированный тип данных.

Структурированный тип данных представляет собой последовательность байтов определенной длинны, которая интерпретируется как совокупность всех полей структуры. Для каждого поля указывается его имя, тип данных и смещение байтов внутри структуры. Смещения полей обычно определяются автоматически, тем не менее они могут быть заданы вручную и даже могут перекрываться. Тип данных может представлять собой любой тип данных NumPy. В случае очень сложных данных NumPy позволяет указывать в качестве типа данных другие структурированные типы данных и даже подмассивы, которые ведут себя точно так же как и обычные массивы NumPy.


13.2.1. Способы создания структурированного типа данных

Создать структурированный тип данных можно с помощью функции numpy.dtype, при этом, есть четыре разных способа сделать это. В зависимости от данных, каждый из них может оказаться более удобным чем остальные, поэтому имеет смысл подробно рассмотреть каждый из них.

13.2.1.1. Список кортежей: один кортеж — одно поле

В данном способе структурированный тип данных определяется как список кортежей. Один кортеж соответствует только одному полю (столбцу) данных. Кортежи имеют следующую форму (имя поля, тип данных, форма подмассива), где параметр форма подмассива является необязательным. Параметр имя поля может быть или строкой или, в случае использования заголовков полей — кортежем. В качестве параметра тип данных может выступать любой объект, который может быть конвертирован в тип данных. Необязательный параметр форма подмассива представляет собой кортеж из целых чисел, определяющих форму массивов, которые будут храниться в данном поле.

>>> dots = np.array([('A', 0.5, [-1,12]),
                     ('B', 0.2, [0, 17]),
                     ('C', 0.19, [1, 21]),
                     ('D', 0.11, [2, 27])],
            dtype = [('char', 'U1'), ('probability', 'f2'), ('coordinate', 'i4', (2))])
>>> 
>>> dots
array([('A', 0.5, [-1, 12]), ('B', 0.199951171875, [0, 17]),
       ('C', 0. 18994140625, [1, 21]), ('D', 0.1099853515625, [2, 27])], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f2'), ('coordinate', '<i4', (2,))])

В этом примере мы определили список из 4-х элементов, где каждый элемент соответствует одной точке и содержит имя точки, вероятность ее появления и координату на плоскости. Естественно, определяя структурированный тип данного массива мы должны указать три кортежа, по одному на каждое поле. Первое поле — это ‘буква’ ('char'), которая соответствует определенной точке и мы указали тип этого поля как 'U1' — строка символов юникода длинной один символ. Далее, идет поле — ‘вероятность’ ('probability') и указали тип 'f2' — вещественное число половинной точности. И наконец, поле — ‘координаты точки’ ('coordinate'), координатами является массив из двух целых чисел, поэтому мы определили тип данного поля, как 'i4', ну и конечно же если мы упаковываем координаты в массив, то мы обязаны указать его форму (2) — одна ось из двух элементов.

Кстати, мы можем определить структурированный тип заранее, сделав на него ссылку в виде переменной, а потом использовать ее при создании массива:

>>> dots_type = np.dtype([('char', 'U1'), ('probability', 'f2'), ('coordinate', 'i4', (2))])
>>> dots = np.array([('A', 0.5, [-1,12]),
                     ('B', 0.2, [0, 17]),
                     ('C', 0.19, [1, 21]),
                     ('D', 0.11, [2, 27])], dots_type)
>>> dots
array([('A', 0.5, [-1, 12]), ('B', 0.199951171875, [0, 17]),
       ('C', 0.18994140625, [1, 21]), ('D', 0.1099853515625, [2, 27])], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f2'), ('coordinate', '<i4', (2,))])
>>>
>>> #  Если подмассив состоит всего из одной оси
... #  то вместо кортежа можно просто указать число
... #  элементов по данной оси:
... dots_type = np.dtype([('', 'U1'), ('', 'f2'), ('', 'i4', 2)])
>>> #                                                     ---^---
. ..
>>> dots_type   
dtype([('f0', '<U1'), ('f1', '<f2'), ('f2', '<i4', (2,))])

Если параметр имя поля представляет собой пустую строку'', то автоматически полю будет присвоено имя fN, где N — это целочисленный индекс поля, который отсчитывается слева, начиная с нуля.

>>> dots = np.array([('A', 0.5, [-1,12]),
                     ('B', 0.2, [0, 17]),
                     ('C', 0.19, [1, 21]),
                     ('D', 0.11, [2, 27])],
    dots_type = np.dtype([('', 'U1'), ('', 'f2'), ('', 'i4', 2)])
>>>
>>> dots
array([('A', 0.5, [-1, 12]), ('B', 0.199951171875, [0, 17]),
       ('C', 0.18994140625, [1, 21]), ('D', 0.1099853515625, [2, 27])], 
      dtype=[('f0', '<U1'), ('f1', '<f2'), ('f2', '<i4', (2,))])
>>>
>>> #  Обратиться к содержимому полей можно,
... #  указав в индексе имена полей, появившиеся автоматически:
. .. dots['f0']
array(['A', 'B', 'C', 'D'], 
      dtype='<U1')
>>>
>>> dots['f1']
array([ 0.5       ,  0.19995117,  0.18994141,  0.10998535], dtype=float16)
>>>
>>> dots['f2']
array([[-1, 12],
       [ 0, 17],
       [ 1, 21],
       [ 2, 27]])

13.2.1.2. Указание параметров полей в строке через запятую

Это самый краткий способ создания структурированного типа данных: параметры (за исключением имени поля) перечисляются в одной строке и разделяются запятыми. Именам полей по умолчанию присваиваются имена f0, f1, f2 и т.д.:

>>> probabilities = np.array([('A', 0.5, 8),
...                           ('B', 0.3, 14),
...                           ('C', 0.2, 21)],
...                    dtype = 'U1, f4, i2')
>>> 
>>> probabilities
array([('A', 0. 5, 8), ('B', 0.30000001192092896, 14),
       ('C', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('f0', '<U1'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<i2')])

В этом примере мы создали простой структурированный массив из трех элементов для хранения вероятностей наступления событий — появления определенных чисел. Каждый элемент состоит из трех полей: имени события, вероятности его наступления и самого числа. То есть событие A (тип 'U1') состоит в том что появится число 8 (тип 'i2') и вероятность наступления этого события равна 0.5 (тип 'i2'). Как видно, все три типа мы просто указали в одной строке, при этом имена полей появились автоматически.

Если в некотором поле должны храниться массивы определенной формы, то при создании структурированного типа данных нам обязательно необходимо указать кортеж с формой этих массивов. В данном случае мы печатаем форму массивов, а затем слитно печатаем тип элементов массива:

>>> matrices = np. array([('A', [[1, 2, 3], [3, 1, 2]], [4,3,5]),
                         ('B', [[5, 3, 9], [0, 4, 3]], [5, 7, 11]),
                         ('C', [[2, 2, 5], [1, 0, 1]], [3, 2, 6])],
                  dtype = 'U1, (2, 3)i4, 3u2')
>>> matrices
array([('A', [[1, 2, 3], [3, 1, 2]], [4, 3, 5]),
       ('B', [[5, 3, 9], [0, 4, 3]], [5, 7, 11]),
       ('C', [[2, 2, 5], [1, 0, 1]], [3, 2, 6])], 
      dtype=[('f0', '<U1'), ('f1', '<i4', (2, 3)), ('f2', '<U2', (3,))])

Как видим, у нас структурированный массив из трех элементов. В каждом элементе три поля: имя матрицы, сама матрица (размером 2 на 3) и массив в котором хранятся суммы элементов каждого столбца матрицы, т.е. просто вектор длинной 3 элемента.


13.2.1.3. Словарь массивов с параметрами полей

Это самый гибкий способ определения структурированного типа, так как помимо имени и типа поля он позволяет задавать еще целый ряд параметров.

Словарь имеет два обязательных ключа, 'names' для списка имен полей и 'formats' для списка типов данных каждого поля, причем длина этих двух списков должна быть одинакова. Так же в словаре могут быть указаны еще четыре необязательных опциональных ключа: 'offsets' (байты-смещения), 'itemsize' (размеры элементов), 'aligned' (выравнивание) и 'titles' (заголовки полей). Необязательному ключу 'offsets' должен соответствовать список из целых чисел байтов смещений для каждого поля. Чаще всего байты-смещения не заданы и вычисляются автоматически. Ключу 'itemsize' соответствует одно целое число, которое задает общий размер в байтах всего структурированного типа данных и которое должно быть достаточно большим, так как включает в себя размеры типов данных всех полей.

Необязательный ключ 'aligned' может быть установлен на True, что заставляет вычислять смещения по выровненным смещениям. Ключу 'titles' соответствует список заголовков полей, той же длинны что и список по ключу 'names'.

>>> probabilities = np.array([('A', 0.5, 8),
                              ('B', 0.3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                      dtype = {'names':['char', 'probability', 'value'],
                               'formats':['U1','f4','i2']})
>>>
>>> probabilities
array([('A', 0.5, 8), ('B', 0.30000001192092896, 14),
       ('C', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])
>>>
>>>  #  Можно указать 'offsets' и 'itemsize'
...
>>> probabilities = np.array([('A', 0.5, 8),
                              ('B', 0.3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                      dtype = {'names':['char', 'probability', 'value'],
                               'formats':['U1', 'f4', 'i2'],
                               'offsets': [0, 4, 8],
                               'itemsize': 10})
>>> 
>>> probabilities
array([('A', 0. 5, 8), ('B', 0.30000001192092896, 14),
       ('C', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])

Смещения можно указать так, что поля будут перекрываться, однако, это может привести как к потере данных так и к возникновению ошибок.


13.2.1.4. Словарь имен полей и их свойств

В официальной документации использование данного способа не рекомендуется и приводится, якобы только потому, что он может встретиться в старом коде. На всякий пожарный, мы его тоже рассмотрим.

В данном способе структурированный тип определяется как словарь в котором ключи — это имена полей, а значения — это кортежи с типом данных и смещением.

>>> probabilities = np.array([('A', 0.5, 8),
                              ('B', 0. 3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                      dtype = {'char':('U1', 0),
                               'probability':('f4', 4),
                               'value':('i2', 8)})
>>>
>>> probabilities
array([('A', 0.5, 8), ('B', 0.30000001192092896, 14),
       ('C', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])

Эта форма не рекомендуется еще и потому, что словари в версиях Python до 3.6 не сохраняют порядок элементов, а порядок элементов в словаре должен соответствовать порядку полей в структурированном массиве.


13.2.2. Манипулирование структурированными типами данных и их отображение

Что бы отобразить список имен полей структурированного типа данных, можно воспользоваться атрибутом names объекта dtype:

>>> dots_type = np. dtype([('char', 'U1'), ('probability', 'f2'), ('coordinate', 'i4', (2))])
>>>
>>> dots_type.names
('char', 'probability', 'coordinate')
>>>
#  К именам отдельных полей мы можем обратиться по индексу:
... dots_type.names[0]
'char'
>>> dots_type.names[1]
'probability'

Чтобы изменить имена всех полей достаточно обратиться к атрибуту names и присвоить ему любую последовательность аналогичной длинны, состояющую из строк новых имен:

>>> dots_type.names 
('char', 'probability', 'coordinate')
>>>
>>> dots_type.names = ('letter', 'chance', 'number')
>>>
>>> dots_type.names 
('letter', 'chance', 'number')

Еще объект dtype имеет похожий на словарь атрибут fields, в котором ключами являются имена полей, а значениями — кортежи с типом данных и байтами смещений:

>>> dots_type = np. dtype([('char', 'U1'), ('probability', 'f2'), ('coordinate', 'i4', (2))])
>>> dots_type.fields
mappingproxy({'coordinate': (dtype(('<i4', (2,))), 6), 'char': (dtype('<U1'), 0), 'probability': (dtype('float16'), 4)})

У обычных массивов атрибуты fields и names будут равны None.


13.2.3. Автоматическое вычисление байтов смещения и вырвнивания полей

В NumPy есть два метода автоматического определения байтов смещения поля и общей размерности структурированного типа данных в зависимости от того в какое значение установлен флаг align.

По умолчанию align = False и в таком режиме NumPy собирает все поля вместе, так что все они смежны в памяти и каждое последующее поле начинается с смещения байтов которое закончило предыдущее

>>> x = np. dtype('f2, f4, u1, u1, U1, U2, i4, i1, u1, i8, u2')
>>>
>>> [x.fields[name][1] for name in x.names]
[0, 2, 6, 7, 8, 12, 20, 24, 25, 26, 34]

Мы создали структурированный тип данных из 11 полей и сгенерировали список из байтов смещения каждого поля. Теперь становится видно, что первое поле начинается с 0 и заканчивается 1, т.е ровно два байта — как раз ровно столько, сколько нужно для хранения чисел типа f2. Для хранения чисел типа f4 нужно 4 байта, поэтому второе поле начинается с 2 и заканчивается 5. Примечательно, что для хранения одного символа юникода нужно 4 байта поэтому пятое поле в котором хранится всего один сивол (U1) начинается с 8 и заканчивается 11, а шестое поле в котором два символа (U2) начинается с 12 и заканчивается 19.

Если align = True, то NumPy будет выравнивать поля так же, как и многие компиляторы С, используя C-struct. В некоторых случаях это может привести к увеличению производительности, но при этом байты смещения полей будут расположены по правилам C-struct:

>>> x = np.dtype('f2, f4, u1, u1, U1, U2, i4, i1, u1, i8, u2', align = True)
>>>
>>> [x.fields[name][1] for name in x.names]
[0, 4, 8, 9, 12, 16, 24, 28, 29, 32, 40]

13.2.4. Заголовки полей

Помимо имен полей, структурированный тип данных может так же содержать заголовки полей — альтернативные имена, которые могут использоваться как дополнительное описание или псевдоним поля. Заголовки полей могут использоваться для индексации структурированных массивов, точно так же как и имена полей.

Что бы добавить заголовки можно воспользоваться двумя способами создания структурированного типа данных. Первый, это словарь массивов с параметрами полей:

>>> probabilities = np. array([('A', 0.5, 8),
                              ('B', 0.3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                      dtype = {'names':['char', 'probability', 'value'],
                               'formats':['U1', 'f4', 'i2'],
                               'titles':['event name', 'probability of an event', 'event value']})
>>> 
>>> probabilities['event value']
array([ 8, 14, 21], dtype=int16)

Если мы создаем структурированный тип с помощью списка кортежей, то имя поля можно указать как кортеж из двух строк, первая строка будет интерпретироваться как имя поля, вторая как заголовок:

>>> probabilities = np.array([('A', 0.5, 8),
                              ('B', 0.3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                      dtype = [(('char', 'event name'), 'U1'),
                               (('probability', 'probability of an event'), 'f2'),
                               (('coordinate', 'event value'), 'i4', (2))])
>>>
>>> probabilities['probability of an event']
array([ 0. 5       ,  0.30004883,  0.19995117], dtype=float16)

Если при создании структурированного типа данных мы все таки используем словари кортежей, то вместо обычного двухэлементного кортежа используется кортеж из трех элементов: (datatype, offset, title):

>>> probabilities = np.array([('A', 0.5, 8),
                              ('B', 0.3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                      dtype = {'char':('U1', 0, 'event name'),
                               'probability':('f4', 4, 'probability of an event'),
                               'value':('i2', 8, 'event value')})
>>> 
>>> probabilities['event name']
array(['A', 'B', 'C'], 
      dtype='<U1')

13.3. Присвоение значений структурированному массиву

Существует три способа присвоения значений структурированному массиву: использование кортежей Python, использование скалярных значений или использование других структурированных массивов.


13.3.1. Использование кортежей Python

Это самый простой способ присвоить значения структурированному массиву. Присваиваемое значение должно быть кортежем, длинна которого равна количеству полей структурированного массива. Если использовать списки или массивы NumPy то они будут инициировать правила транслирования массивов и присвоение не выполнится. Элементы кортежа присваиваются последовательно всем полям элемента массива слева направо:

>>> nor = np.array([(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)], dtype='i1, i2, i4, i8')
>>> 
>>> nor
array([(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)], 
      dtype=[('f0', 'i1'), ('f1', '<i2'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i8')])
>>> 
>>> nor[1] = (4, 3, 2, 1)
>>> 
>>> nor
array([(1, 2, 3, 4), (4, 3, 2, 1)], 
      dtype=[('f0', 'i1'), ('f1', '<i2'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i8')])

13.

3.2. Использование скалярных значений

Присваивание одного элемента — скаляра, приводит к тому что он будет присвоен всем полям всех элементов массива:

>>> nor = np.array([(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)], dtype='U1, i2, i4, i8')
>>> 
>>> nor[:] = 1
>>> 
>>> nor
array([('1', 1, 1, 1), ('1', 1, 1, 1)], 
      dtype=[('f0', '<U1'), ('f1', '<i2'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i8')])

Если выполнить присваивание массива скаляров длинна которого равна количеству элементов структурированного массива, то каждому элементу структурированного массива будет присвоен соответствующий элемент массива скаляров:

>>> nor = np.array([(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)], dtype='U1, i2, i4, i8')
>>>
>>> nor[:] = np.array([0, 9])
>>> 
>>> nor
array([('0', 0, 0, 0), ('9', 9, 9, 9)], 
      dtype=[('f0', '<U1'), ('f1', '<i2'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i8')])

Обычным массивам можно присвоить структурированный массив, но только если структурированный тип данных имеет только одно поле, иначе, каждому элементу обычного массива будет присвоено значение только первого поля структурированного массива:

>>> #  Неструктурированный массив:
. .. a = np.array([0, 9])
>>> 
>>> #  Структурированный массив из двух полей:
... b = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype = [('X', 'i4'), ('Y', 'i4')])
>>> b
array([(1, 2), (3, 4)], 
      dtype=[('X', '<i4'), ('Y', '<i4')])
>>> 
>>> #  Структурированный массив с одним полем:
... c = np.array([(1,), (2,)], dtype = [('X', 'i4')])
>>> c
array([(1,), (2,)], 
      dtype=[('X', '<i4')])
>>> 
>>> a[:] = b    #  Приведет к ошибке
>>> a
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: Can't cast from structure to non-structure,
except if the structure only has a single field.
>>>
>>> a[:] = c    #  Не приведет к ошибке
>>> a
array([1, 2])

13.3.3. Использование других структурированных массивов

Присвоение одного структурированного массива другому возможно только если они имеют одинаковое количество полей. Выполняется присвоение по полям:

>>> x = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)], dtype=[('a1', 'i2'), ('b1', 'f4'), ('c1', 'i2')])
>>> y = np.array([(6, 5, 4), (3, 2, 1)], dtype=[('a2', 'i2'), ('b2', 'f4'), ('c2', 'i2')])
>>>
>>> x = y
>>> x
array([(6, 5.0, 4), (3, 2.0, 1)], 
      dtype=[('a2', '<i2'), ('b2', '<f4'), ('c2', '<i2')])

Если типы данных различны, то присвоение все равно выполнится, но при этом структурированный тип данных первого массива будет преобразован к типу второго массива:

>>> x = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)], dtype=[('a1', 'i2'), ('b1', 'f4'), ('c1', 'i2')])
>>> y = np.array([(6, 5, 4), (3, 2, 1)], dtype=[('a2', 'U10'), ('b2', 'i4'), ('c2', 'f2')])
>>>
>>> x = y
>>> x
array([('6', 5, 4.0), ('3', 2, 1.0)], 
      dtype=[('a2', '<U10'), ('b2', '<i4'), ('c2', '<f2')])

Если структурированные массивы содержат подмассивы, то размеры подмассивов так же должны совпадать, а вот тип данных может и не совпадать:

>>> x = np. array([([[1, 1], [2, 2]], 2, 3),
                  ([[3, 3], [4, 4]], 5, 6)],
           dtype=[('a1', 'i2', (2, 2)), ('b1', 'f4'), ('c1', 'i2')])
>>> x
array([([[1, 1], [2, 2]], 2.0, 3), ([[3, 3], [4, 4]], 5.0, 6)], 
      dtype=[('a1', '<i2', (2, 2)), ('b1', '<f4'), ('c1', '<i2')])
>>>
>>> y = np.array([([[9, 9], [8, 8]], 5, 4),
                  ([[7, 7], [6, 6]], 2, 1)],
           dtype=[('a2', 'U10', (2, 2)), ('b2', 'i4'), ('c2', 'f2')])
>>> y
array([([['9', '9'], ['8', '8']], 5, 4.0),
       ([['7', '7'], ['6', '6']], 2, 1.0)], 
      dtype=[('a2', '<U10', (2, 2)), ('b2', '<i4'), ('c2', '<f2')])
>>>
>>> x = y
>>> x
array([([['9', '9'], ['8', '8']], 5, 4.0),
       ([['7', '7'], ['6', '6']], 2, 1.0)], 
      dtype=[('a2', '<U10', (2, 2)), ('b2', '<i4'), ('c2', '<f2')])

13.4. Индексация структурированных массивов

13.

4.1. Доступ к отдельным полям

Получение доступа к отдельным полям структурированного массива, а так же их изменение происходит путем индексации массива с именем необходимого поля:

>>> probabilities = np.array([('A', 0.5, 8),
                              ('B', 0.3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                      dtype = {'char':('U1', 0),
                               'probability':('f4', 4),
                               'value':('i2', 8)})
>>> probabilities['char']
array(['A', 'B', 'C'], 
      dtype='<U1')
>>> 
>>> probabilities['probability']
array([ 0.5       ,  0.30000001,  0.2       ], dtype=float32)
>>> 
>>> probabilities['value']
array([ 8, 14, 21], dtype=int16)
>>> 
>>> probabilities['char'] = 'N'    #  Всем элементам поля присваиваем 'N'
>>> probabilities['char']
array(['N', 'N', 'N'], 
      dtype='<U1')
>>>
>>> #  Присваиваем каждому элементу поля уникальное имя:
. .. probabilities['char'] = ('X', 'Y', 'Z')
>>> probabilities['char']
array(['X', 'Y', 'Z'], 
      dtype='<U1')
>>>
>>> #  Исходный массив действительно изменен:
... probabilities
array([('X', 0.5, 8), ('Y', 0.30000001192092896, 14),
       ('Z', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])

Результат обращения к отдельному полю структурированного массива является его представлением, т.е. находится в той же самой области памяти, поэтому изменение представления изменит исходный массив:

>>> probabilities = np.array([('A', 0.5,  8),
                              ('B', 0.3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                      dtype = {'char':('U1', 0),
                               'probability':('f4', 4),
                               'value':('i2', 8)})
>>>
>>> probabilities['char']    #  Это представление массива probabilities
array(['A', 'B', 'C'], 
      dtype='<U1')
>>> 
>>> probabilities['char'] = 'N'    #  Меняем представление. ..
>>> probabilities['char']
array(['N', 'N', 'N'], 
      dtype='<U1')
>>> 
>>> probabilities     #  ... автоматически меняем исходный массив
array([('N', 0.5, 8), ('N', 0.30000001192092896, 14),
       ('N', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])

Такое представление имеет тот же тип данных и размер, что и индексированное поле исходного массива, поэтому представление — это неструктурированный массив. Но в случае вложенных структур это не так:

dots = np.array([('A', 0.5, ('a1', 12)),
                 ('B', 0.2, ('b1', 17)),
                 ('C', 0.19, ('c1', 21)),
                 ('D', 0.11, ('d1', 27))],
        dtype = [('char', 'U1'),
                 ('probability', 'f2'),
                 ('coordinate', [('pseudonyme', 'U2'),
                                 ('value', 'i4')])])
>>>
>>> dots
array([('A', 0. 5, ('a1', 12)), ('B', 0.199951171875, ('b1', 17)),
       ('C', 0.18994140625, ('c1', 21)), ('D', 0.1099853515625, ('d1', 27))], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f2'),
      ('coordinate', [('pseudonyme', '<U2'), ('value', '<i4')])])
>>>
>>> dots['coordinate']    #  Имеет структурированный тип данных
array([('a1', 12), ('b1', 17), ('c1', 21), ('d1', 27)], 
      dtype=[('pseudonyme', '<U2'), ('value', '<i4')])
>>> 
>>> dots['coordinate']['pseudonyme']    #  Имеет простой тип данных...
array(['a1', 'b1', 'c1', 'd1'], 
      dtype='<U2')
>>>
>>> dots['coordinate']['value']
array([12, 17, 21, 27])
>>>
>>> #  Но просматривает те же данные что и dots
... dots['coordinate']['value'] = 111
>>> dots['coordinate']['value']
array([111, 111, 111, 111])
>>>
>>> dots
array([('A', 0.5, ('a1', 111)), ('B', 0.199951171875, ('b1', 111)),
       ('C', 0.18994140625, ('c1', 111)),
       ('D', 0. 1099853515625, ('d1', 111))], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f2'),
             ('coordinate', [('pseudonyme', '<U2'), ('value', '<i4')])])

13.4.2. Доступ к нескольким полям

Получить доступ к нескольким полям структурированного массива можно если указать в качестве индекса список имен полей:

>>> probabilities = np.array([('A',0.5, 8),
                              ('B', 0.3, 14),
                              ('C', 0.2, 21)],
                     dtype = {'char':('U1', 0),
                              'probability':('f4', 4),
                              'value':('i2', 8)})
>>> 
>>> probabilities[['char', 'value']]
array([('A', 8), ('B', 14), ('C', 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('value', '<i2')])
>>> 

Результирующий массив, так же как и при однополевой индексации, является представлением исходного массива, т. е. имеет с ним общие данные:

>>> probabilities[['char', 'value']] = ('x', 0)
>>> probabilities[['char', 'value']]
array([('x', 0), ('x', 0), ('x', 0)],
      dtype={'names':['char','value'], 'formats':['<U1','<i2'], 'offsets':[0,8], 'itemsize':10})
>>> 
>>> probabilities[['char', 'value']] = [('y', 32), ('y', 42), ('y', 81)]
>>> probabilities[['char', 'value']]
array([('y', 32), ('y', 42), ('y', 81)],
      dtype={'names':['char','value'], 'formats':['<U1','<i2'], 'offsets':[0,8], 'itemsize':10})
>>>
>>> probabilities[['char','value']] = np.array([('z', 0), ('z', 0), ('z', 0)],
                                                dtype=[('char', 'U1'), ('value', 'i2')])
>>> probabilities[['char', 'value']]
array([('z', 0), ('z', 0), ('z', 0)],
      dtype={'names':['char','value'], 'formats':['<U1','<i2'], 'offsets':[0,8], 'itemsize':10})

Поменять поля местами не получится, только данные полей, и то только если их типы либо одинаковы либо совместимы:

>>> probabilities = np. array([('A',0.5, 8),
                                  ('B', 0.3, 14),
                                  ('C', 0.2, 21)],
                         dtype = {'char':('U1', 0),
                                  'probability':('f4', 4),
                                  'value':('i2', 8)})
>>> 
>>> probabilities[['char','value']] = probabilities[['value','char']]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'A'
>>> 
>>> probabilities[['probability','value']] = probabilities[['value','probability']]
>>> probabilities
array([('A',  8., 0), ('B', 14., 0), ('C', 21., 0)],
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])

Обратите внимание на то? что поля действительно остались на своих местах, а вот данные двух полей поменялись местами, причем, после преобразования вещественных чисел в целые, эти самые данные очень сильно исказились. Не забывайте о том, что неосторожное преобразование типов данных, может привести к потере этих самых данных.


13.4.3. Индексация целыми числами

Индексирование структурированного массива одним числом возвращает структурированную строку исходного массива:

>>> probabilities
array([('A', 0.5, 8), ('B', 0.30000001192092896, 14),
       ('C', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])
>>>
>>> probabilities[0]
('A', 0.5, 8)
>>>
>>> probabilities[1]
('B', 0.30000001192092896, 14)
>>>
>>> probabilities[2]
('C', 0.20000000298023224, 21)

Такие строки являются представлениями исходного массива, они изменяемы и поддерживают индексацию не только целыми числами, но и именами полей исходного структурированного массива:

>>> probabilities
array([('A', 0. 5, 8), ('B', 0.30000001192092896, 14),
       ('C', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])
>>>
>>> probabilities[0][0]
'A'
>>> probabilities[0]['char']
'A'
>>>
>>> probabilities[0]['char'] = 'D'
>>> probabilities
array([('D', 0.5, 8), ('B', 0.30000001192092896, 14),
       ('C', 0.20000000298023224, 21)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('probability', '<f4'), ('value', '<i2')])

Индексация целыми числами так же позволяет использовать срезы и задавть шаг элементов:

>>> b = np.array([('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('d', 1), ('e', 1), ('f', 1), ('g', 1)],
                  dtype=[('char', 'U1'), ('b', 'i4')])
>>> b
array([('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('d', 1), ('e', 1), ('f', 1), ('g', 1)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('b', '<i4')])
>>>
>>> b[:]
array([('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('d', 1), ('e', 1), ('f', 1), ('g', 1)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('b', '<i4')])
>>> 
>>> b[3:]
array([('d', 1), ('e', 1), ('f', 1), ('g', 1)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('b', '<i4')])
>>>
>>> b[:3]
array([('a', 1), ('b', 1), ('c', 1)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('b', '<i4')])
>>> 
>>> b[0:7:2]
array([('a', 1), ('c', 1), ('e', 1), ('g', 1)], 
      dtype=[('char', '<U1'), ('b', '<i4')])

Pascal.

Массивы (ARRAY) — Pascal

Массивами называются упорядоченный набор данных одного типа. Для обработки массива вводят его имя, а элементы пронумеровывают.

Описание массива можно представить следующей схемой.

Array [ тип индекса ] of тип;

В типах индекса, по одному для каждой размерности массива, указывается число элементов. Допустимыми типами индекса являются все порядковые типы, за исключением Longint и поддиапазонов Longint. Число размерностей является неограниченным.

Массив можно описать двумя способами:

1. В разделе описания переменных

var <имя массива> array[ t1 ] OF t2;

где t1-тип индекса, t2-тип элемента массива, t1- любой простой тип, кроме real и integer.

Пример:

 
var a:array [1..100] of Rea;
b,c,d:array[char] of integer;

2. В разделе описания типов.

type <имя типа>=arrey [t1] of [t2];
var <имя массива>:<имя типа>;

Пример:

type mas=array[1. .5] of real;
var a:mas;

Для доступа к элементам массива необходимо указать идентификатор массива в скобках.

Например: a[1] , a[100].

Для ввода массива с клавиатуры и для вывода на экран используются циклы. Можно вводить по другому, с помощью типизированных констант.

Пример:

туре word=array[1..5] of real;
const a:word=[5,-7,2,-8,32];

Действия, выполняемые над элементами массива:

  1. Все операции допустимые для базового типа массива.
  2. В качестве индекса может быть выражения, переменная или константа.
  3. Элементы массива могут стоять как в левой части выражений, так и в самих выражениях.
    A[ I ]:=5;
    S:=A[ I ] - 5;
  4. Запрещен оператор присваивания типа: a[1]:=b[1]+1 (так нельзя) и разрешены: a[1]:=b[1]; b[1]:=b[1]+1

Если тип компоненты в типе массив также является массивом, то результат можно рассматривать как массив массивов или как один многомерный массив. Например:

Ввод и вывод элементов многомерных массивов осуществляется при помощи вложенных циклов.

Определение массива

Массив — это структура данных, содержащая группу элементов. Обычно все эти элементы имеют один и тот же тип данных, например целое число или строку. Массивы обычно используются в компьютерных программах для организации данных, чтобы можно было легко сортировать или искать связанный набор значений.

Например, поисковая машина может использовать массив для хранения веб-страниц, найденных в результате поиска, выполненного пользователем. При отображении результатов программа будет выводить по одному элементу массива за раз.Это может быть сделано для указанного количества значений или до тех пор, пока не будут выведены все значения, хранящиеся в массиве. Хотя программа может создавать новую переменную для каждого найденного результата, сохранение результатов в массиве — гораздо более эффективный способ управления памятью.

Синтаксис для хранения и отображения значений в массиве обычно выглядит примерно так:

Arrayname [0] = «Это»;
arrayyname [1] = «есть»;
Arrayname [2] = «довольно просто.»;

напечатать имя массива [0];
вывести имя массива [1];
вывести имя массива [2];

Приведенные выше команды будут печатать первые три значения массива, или «Это довольно просто.«Используя цикл« while »или« for », программист может указать программе выводить каждое значение в массиве до тех пор, пока не будет достигнуто последнее значение. Таким образом, массивы не только помогают более эффективно управлять памятью, но и делают работу программиста более эффективный.

Обновлено: 17 октября 2007 г.

TechTerms — Компьютерный словарь технических терминов

Эта страница содержит техническое определение массива. Он объясняет в компьютерной терминологии, что означает массив, и является одним из многих программных терминов в словаре TechTerms.

Все определения на веб-сайте TechTerms составлены так, чтобы быть технически точными, но также простыми для понимания. Если вы найдете это определение массива полезным, вы можете ссылаться на него, используя ссылки для цитирования выше. Если вы считаете, что термин следует обновить или добавить в словарь TechTerms, напишите в TechTerms!

Подпишитесь на информационный бюллетень TechTerms, чтобы получать избранные термины и тесты прямо в свой почтовый ящик. Вы можете получать электронную почту ежедневно или еженедельно.

Подписаться

Введение в массивы — GeeksforGeeks

Массив — это набор элементов, хранящихся в непрерывных ячейках памяти.Идея состоит в том, чтобы хранить вместе несколько предметов одного типа. Это упрощает вычисление позиции каждого элемента, просто добавляя смещение к базовому значению, то есть местоположению в памяти первого элемента массива (обычно обозначаемого именем массива). Базовое значение — это индекс 0, а разница между двумя индексами — это смещение.

Для простоты мы можем представить массив как набор лестниц, где на каждой ступеньке размещено значение (допустим, один из ваших друзей).Здесь вы можете определить местонахождение любого из ваших друзей, просто зная счет шага, на котором они находятся.
Помните: «Расположение следующего индекса зависит от типа данных, которые мы используем».

Это изображение можно рассматривать как вид верхнего уровня лестницы, где вы находитесь у основания лестницы. Каждый элемент можно однозначно идентифицировать по его индексу в массиве (аналогично тому, как вы могли идентифицировать своих друзей по шагу, на котором они были в приведенном выше примере).

Размер массива


В языке C массив имеет фиксированный размер, что означает, что после того, как ему задан размер, его нельзя изменить, т.е. вы не можете его ни сжать, ни расширить. Причина в том, что при расширении, если мы изменим размер, мы не можем быть уверены (это невозможно каждый раз), что следующую ячейку памяти мы получим как свободную. Сжатие не сработает, потому что массив, когда он объявлен, получает память статически, и поэтому компилятор единственный, кто его уничтожит.

Типы индексации в массиве :

  • 0 (индексация с нуля): первый элемент массива индексируется нижним индексом 0
  • 1 (индексирование на основе единицы): второй элемент массива индексируется нижним индексом 1
  • n (индексирование на основе n): базовый индекс массива можно выбрать произвольно. Обычно языки программирования, допускающие индексирование на основе n, также допускают отрицательные значения индекса, а в качестве индекса массива могут использоваться другие скалярные типы данных, такие как перечисления или символы.

Преимущества использования массивов:

  • Массивы разрешают произвольный доступ к элементам. Это ускоряет доступ к элементам по позиции.
  • Массивы
  • имеют лучшую локализацию кеша, что может иметь довольно большое значение в производительности.
  • Массивы представляют несколько элементов данных одного типа с использованием одного имени.

Недостатки использования массивов:
Вы не можете изменить размер, т.е. после того, как вы объявили массив, вы не можете изменить его размер из-за выделенной ему статической памяти.Здесь вставка и удаление затруднены, поскольку элементы хранятся в последовательных ячейках памяти, а операция переключения также является дорогостоящей.
Теперь, если взять пример реализации структуры данных Stack с использованием массива, то есть очевидный недостаток.

Давайте возьмем операцию POP стека. Алгоритм будет примерно таким.

  1. Проверить переполнение стека
  2. Уменьшить верхнюю границу на 1

Итак, мы делаем то, что указатель на самый верхний элемент является декрементом, что означает, что мы просто ограничиваем наше представление, на самом деле этот элемент остается там, говоря о пространстве памяти, если у вас есть какой-либо примитивный тип данных, тогда это может быть нормально, но объект массива потребует много памяти.

Примеры —

 // Массив символов в C / C ++ / Java
char arr1 [] = {'g', 'e', ​​'e', ​​'k', 's'};

// Целочисленный массив в C / C ++ / Java
int arr2 [] = {10, 20, 30, 40, 50};

// Обычно осуществляется доступ к элементу с индексом i в массиве
// как "arr [i]". Например, arr1 [0] дает нам 'g'
// и arr2 [3] дает 40. 

Обычно массив символов называется «строкой», тогда как массив целых чисел или чисел с плавающей запятой называется просто массивом.

Приложения в массиве

  1. Массив хранит элементы данных одного типа.
  2. Массивы могут использоваться для планирования ЦП.
  3. Используется для реализации других структур данных, таких как стеки, очереди, кучи, хеш-таблицы и т. Д.

Если вам нравится GeeksforGeeks, и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью provide.geeksforgeeks.org или отправить ее по электронной почте по адресу [email protected] org. Смотрите, как ваша статья появляется на главной странице GeeksforGeeks, и помогайте другим гикам.

Пожалуйста, напишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсужденной выше.

Вниманию читателя! Не переставай учиться сейчас. Освойте все важные концепции DSA с помощью курса DSA Self Paced Course по доступной для студентов цене и будьте готовы к работе в отрасли.

Что такое массив?. Массив — это структура данных, содержащая… | by Audira Zuraida

Массив — это структура данных, содержащая группу элементов. Обычно все эти элементы имеют один и тот же тип данных, например целое число или строку. Массивы обычно используются в компьютерных программах для организации данных, чтобы можно было легко сортировать или искать связанный набор значений.

В математическом понятии матрица может быть представлена ​​как двумерная сетка, двумерные массивы также иногда называют матрицами. В некоторых случаях термин «вектор» используется в вычислениях для обозначения массива, хотя кортежи, а не векторы, являются более математически правильным эквивалентом. Таблицы часто реализуются в виде массивов, особенно таблиц поиска; слово таблица иногда используется как синоним массива .

Массивы используются для реализации других структур данных, таких как списки, кучи, хэш-таблицы, двухсторонние очереди, очереди, стеки, строки и списки.Реализации других структур данных на основе массивов часто просты и занимают мало места (неявные структуры данных), требуют небольших накладных расходов на пространство, но могут иметь низкую сложность пространства, особенно при модификации, по сравнению с древовидными структурами данных (сравните отсортированный массив с дерево поиска).

Когда объекты данных хранятся в массиве, отдельные объекты выбираются по индексу, который обычно является неотрицательным скалярным целым числом. Индексы также называются индексами. Индекс отображает значение массива в сохраненный объект.

Массивы могут иметь несколько измерений, поэтому доступ к массиву с использованием нескольких индексов не редкость. Например, двумерный массив A с тремя строками и четырьмя столбцами может предоставлять доступ к элементу во 2-й строке и 4-м столбце с помощью выражения A [1] [3] в случае отсчитываемого от нуля система индексации. Таким образом, два индекса используются для двумерного массива, три для трехмерного массива и n для n -мерного массива.

Существуют также преимущества массива, такие как:

  1. Реализация массива позволяет выполнять печать за линейное время, а операцию поиска — за постоянное время, что, как и следовало ожидать, хорошо.
  2. Возможен произвольный доступ
  3. Реализация список с использованием массива проще по сравнению с другими реализациями

Не только преимущества, здесь недостатки массива:

  1. Элементы массивов всегда хранятся в непрерывной памяти
  2. Для вставки или удаления элемента в массив может потребоваться все его элементы для смещения
  3. Размер массива всегда фиксирован
  4. Вы не можете добавить новый элемент за пределами конца массива
  5. Память для всего массива всегда резервируется, даже если вы используете только часть массива
  6. Вы должны угадайте ожидаемый максимальный размер списка заранее

Итак, после того, как мы все знаем значение, определение и преимущества, недостатки o f, давайте обсудим, как его кодировать на Python. Я использую Python, потому что сейчас это то, что я изучаю, вы можете искать на любом другом языке на сайте www.geeksforgeeks.com

Мы можем создать массив Python с элементами, разделенными запятыми, в квадратных скобках [] . Индекс — это позиция элемента в массиве. В Python массивы имеют нулевой индекс. Это означает, что позиция элемента начинается с 0 вместо 1. Чтобы добавить новый элемент в массив, мы используем append (). Реализация массива в списке Python позволяет нам удалять любые элементы из массива, используя del, remove () и pop () для удаления элементов в массиве. sort () используется для сортировки массива. reverse () используется для обращения данных массива.

 arr = [0, 7, 100, 1] 
del arr [1]
arr.remove (0)
arr.pop (1)
arr.append (4)
arr.sort ()
arr.reverse ()
print (arr)

Массивы — Визуальное представление для начинающих

Познакомьтесь со структурами данных, которые вы используете каждый день.

👋 Добро пожаловать! Давайте начнем с жизненно важного контекста. Позвольте мне спросить вас:
✅ Слушаете ли вы музыку на своем смартфоне?
✅ Ведете ли вы список контактов в телефоне?
✅ Вы когда-нибудь видели таблицу лидеров во время соревнований?

Если ваш ответ «да» на любой из этих вопросов, то почти наверняка вы использовали массивы и даже не знали об этом! 😃 Массивы — это очень мощные структуры данных, в которых хранятся списки элементов. У них бесконечное количество приложений. Они очень важны в мире информатики.

В этой статье вы узнаете о плюсах и минусах массивов, их структуре, операциях и вариантах использования.

Начнем! 👍

🔎 Углубитесь в основную структуру массивов

Чтобы понять, как они работают, очень полезно визуализировать память вашего компьютера в виде сетки, как показано ниже. Каждая часть информации хранится в одном из тех маленьких элементов (квадратов), которые составляют сетку.

Массивы используют преимущества этой «сеточной» структуры, чтобы хранить списков связанной информации в соседних ячейках памяти , чтобы гарантировать максимальную эффективность поиска этих значений. 🔳🔳🔳🔳

О массивах можно думать так:

Их элементы расположены в памяти рядом друг с другом. Если вам нужно получить доступ к нескольким из них, процесс чрезвычайно оптимизирован, потому что ваш компьютер уже знает, где находится значение.

Отлично, правда? Давайте узнаем, как это работает за кадром! 😃

📚 Классификация

Массивы классифицируются как однородные структуры данных , потому что они хранят элементов одного типа .

Они могут хранить числа, строки, логические значения (истина и ложь), символы, объекты и так далее. Но , как только вы определите тип значений, которые будет хранить ваш массив, все его элементы должны быть того же типа. Вы не можете «смешивать» разные типы данных.

👀 Чтение ценностей — волшебство начинается!

Потрясающая сила массивов заключается в их эффективности для доступа к значениям . Это достигается благодаря сетчатой ​​структуре. Давайте рассмотрим это более подробно ».

При создании массива вы:
— назначаете его переменной. 👈
— Определите тип элементов, которые он будет хранить. 🎈
— Определите его размер (максимальное количество элементов).📚

💡 Примечание: Имя, которое вы присваиваете этой переменной, очень важно, потому что вы будете использовать его позже в своем коде для доступа к значениям и для изменения массива.

Но как вы можете сказать компьютеру, к какому именно значению вы хотите получить доступ? Здесь индексы играют жизненно важную роль!

1️⃣ Индексы

Вы используете так называемый «индекс» («индексы» во множественном числе) для доступа к значению в массиве. Это число, обозначающее место, где хранится значение.

Как вы можете видеть на диаграмме ниже, первый элемент в массиве упоминается с использованием индекса 0. По мере продвижения вправо индекс увеличивается на единицу для каждого места в памяти.

💡 Примечание: Я знаю, что сначала кажется странным начинать отсчет с 0 вместо 1, но это называется нумерацией с нуля. Это очень распространено в информатике.

Общий синтаксис для доступа к элементу: []

Например:
Если ваш массив хранится в переменной myArray и вы хотите получить доступ к первому элементу (с индексом 0), вы должны использовать myArray [0]

2️⃣ Память

Теперь, когда вы знаете, как получить доступ к значениям, давайте посмотрим, как массивы хранятся в памяти вашего компьютера. Когда вы определяете размер массива, все это пространство в памяти «зарезервировано» с этого момента на для будущих значений, которые вы, возможно, захотите вставить.

💡 Примечание: Если вы не заполните массив значениями, это пространство будет зарезервировано и пусто, пока вы не заполните его.

Например:
Допустим, вы определяете массив размером 5, но вставляете только одно значение. Все оставшееся пространство будет пустым и «зарезервированным» в памяти в ожидании будущих назначений.

Это ключевой момент, поскольку массивы чрезвычайно эффективны при доступе к значениям, поскольку все элементы хранятся в непрерывных пространствах памяти. Таким образом, компьютер точно знает, где искать запрошенную информацию.

Но… у этого есть обратная сторона 😞 потому что это неэффективно с точки зрения памяти . Вы резервируете память для будущих операций, которые могут не произойти. Именно поэтому массивы рекомендуются в ситуациях, когда вы заранее знаете, сколько элементов вы собираетесь хранить.

🔧 Операции — за кадром!

Теперь, когда вы знаете, что такое массивы, когда они используются, и как они хранят элементы, мы перейдем к их операциям, таким как вставка и удаление.

1️⃣ Прошивка — Добро пожаловать!

Допустим, у нас есть массив размером 6, но все еще остается пустое место. Мы хотим вставить элемент «е» в начало массива (индекс 0), но это место уже занимает элемент «а». Что нам делать?

Для вставки в массивы мы перемещаем все элементы, расположенные справа от места вставки, на один индекс вправо.Элемент «a» теперь будет иметь индекс 1, элемент «b» будет иметь индекс 2 и так далее…

💡 Примечание: Вам нужно будет создать переменную, чтобы отслеживать последний индекс, который содержит элементы. На диаграмме выше перед вставкой массив заполняется до индекса 4. Таким образом, вы можете определить, заполнен ли массив и какой индекс следует использовать для вставки элемента в конце.

После этого наш элемент успешно вставлен. 👏

⚠️ Погодите! Что произойдет, если массив заполнен?

Как вы думаете, что произойдет, если массив заполнится и вы попытаетесь вставить элемент? 😱

В этом случае вам необходимо создать новый массив большего размера и вручную скопировать все элементы в этот новый массив. Операция очень дорогая по времени. Представьте, что случилось бы, если бы у вас был массив с миллионами элементов! Это может занять очень много времени. ⏳

💡 Примечание: Единственное исключение из этого правила, когда вставка выполняется очень быстро, — это когда вы вставляете элемент в конец массива (по индексу, расположенному справа от последнего элемент), и еще есть свободное место. Это делается за постоянное время O (1).

2️⃣ Удаление — пока, пока!

Теперь предположим, что вы хотите удалить элемент из массива.

Для поддержания эффективности произвольного доступа (возможность очень быстрого доступа к массиву через индекс) элементы должны храниться в смежных областях памяти. Нельзя просто удалить элемент и оставить это место пустым.

Вам следует переместить элементы, следующие за элементом, который вы хотите удалить, на один индекс влево.

И, наконец, у вас есть результирующий массив 👇.Как видите, «b» успешно удалена.

💡 Примечание: Удаление очень эффективно при удалении последнего элемента . Поскольку вам нужно создать переменную для отслеживания последнего индекса, содержащего элементы (на диаграмме выше, индекс 3), вы можете напрямую удалить этот элемент с помощью индекса.

3️⃣ Поиск элемента

У вас есть три варианта поиска элемента в массиве:

  • Если вы знаете, где он расположен , используйте индекс.
  • Если вы не знаете, где он находится, и ваши данные отсортированы по , вы можете использовать алгоритмы для оптимизации поиска, например двоичный поиск.
  • Если вы не знаете, где он находится, и ваши данные не отсортированы , вам нужно будет выполнить поиск по каждому элементу в массиве и проверить, является ли текущий элемент тем элементом, который вы ищете (см. Последовательность диаграммы ниже).

👋 В итоге…

  • Массивы — это чрезвычайно мощные структуры данных , в которых хранятся элементы одного типа.Тип элементов и размер массива фиксируются и определяются при его создании.
  • Память выделяется сразу после создания массива и пуста, пока вы не присвоите значения.
  • Их элементы расположены в смежных местах в памяти , поэтому к ним можно получить очень эффективный доступ (произвольный доступ, O (1) = постоянное время) с использованием индексов .
  • Индексы начинаются с 0 , а не с 1, как мы привыкли.
  • Вставка элементов в начало или в середину массива включает перемещение элементов вправо.Если массив заполнен, создается новый массив большего размера (что не очень эффективно). Вставка в конец массива очень эффективна, постоянное время O (1).
  • Удаление элементов из начала или из середины массива включает перемещение всех элементов влево, чтобы не оставлять пустое место в памяти. Это гарантирует, что элементы хранятся в непрерывных пространствах памяти. Удаление в конце массива очень эффективно, потому что вы удаляете только последний элемент.
  • Чтобы найти элемент , вам нужно проверять весь массив, пока не найдете его. Если данные отсортированы, вы можете использовать такие алгоритмы, как двоичный поиск, для оптимизации процесса.
«Учись у вчерашнего дня, живи сегодняшним днем, надейся на завтра. Важно не переставать задавать вопросы ».

— Альберт Эйнштейн

👋 Спасибо!

Очень надеюсь, что вам понравилась моя статья. ❤️
Подпишитесь на меня в Twitter, чтобы найти больше подобных статей.😃

Определение массива Merriam-Webster

ar · ray | \ ə-ˈrā \

в массиве; сборка; массивы

переходный глагол

1 : одевать или украшать, особенно в великолепных или впечатляющих нарядах : украсить… он уже облачился в свои лучшие одежды.— Томас Харди 2a : установить или разместить в порядке : собрать, собрать силы, выстроенные против нас

b : , чтобы установить или изложить порядок (что-то, например, присяжных) для судебного разбирательства по делу

3 : организовать или показать в или как если бы в массив… данные располагаются в порядке убывания.- Эд Бернетт 2a : регулярная и внушительная группировка или порядок : выстроились в очередь… в солдатском строю — Дональд Бартельм b закон : упорядоченный список присяжных казнил 4 : труп солдат ополчения : барон и его феодальный массив

5a (1) : ряд математических элементов, расположенных в строках и столбцах

(2) : структура данных, в которой аналогичные элементы данных расположены в таблице

b : серия статистических данных, упорядоченных по классам по порядку величины

6 : группа элементов, образующих единое целое антенная решетка

История и этимология массива

Глагол

Среднеанглийский arayen, arrayen «привести в порядок, подготовить, маршал (войска), экипировать, украсить», заимствовано из англо-французского arreier, arreyer, aroier «организовать, приказать, выстроить, установить в порядок (a жюри, ассиз), экипировать, одеться, украсить «(континентальный старофранцузский areer ), возвращаясь к вульгарной латыни * arrēdāre, от латинского ad- ad- + вульгарной латыни * -rēdāre, в * conrēdāre, предполагаемая адаптация готики garedan «для обеспечения» — подробнее см. в curry entry 1

Примечание: Формы arrai-, aroi- предположительно представляют собой обобщения тонической основы areer. Глагол * arrēdāre является общим для большинства романских языков: старый окситанский arezar «привести в порядок», «каталонский arrear » означает «испанский» для украшения, «итальянский arredare » — отделать, оборудовать ».

Существительное

Среднеанглийский aray, array, arraye «подготовка, расстановка, состояние, линия солдат, снаряжение, украшение», заимствовано из англо-французского arrai, arraie «порядок, расположение, состояние, упорядоченный список присяжных, состав людей , окружение, оборудование, «существительное, производное от массив » на заказ, запись массива 1 «

Что такое переменные массива? | Справочный центр Kodable

ПРИМЕЧАНИЕ. Учащиеся впервые знакомятся с массивами в мире Asteroidia.Чтобы узнать больше о массивах и других концепциях, ознакомьтесь с полным руководством по обучению Asteroidia -> щелкните ЗДЕСЬ .

Переменные хранят информацию или значения в программе. Существуют разные типы переменных, которые используются в разных ситуациях: строки, целые числа и массивы.

Строки — это группы символов, таких как слова или фразы, а целые числа — это целые числа, например 5, 50 или 500. Но что, если мы хотим сохранить несколько значений в переменной? Решение — массив!

Определение: массив — это упорядоченный список связанных элементов, который может включать в себя значения любого типа, включая строки и целые числа.

В реальной жизни: В реальной жизни вы можете думать о своем шкафу как о массиве — вы используете свой шкаф, чтобы систематизировать свою одежду и хранить ее в определенном порядке. Порядок, в котором вы вешаете одежду, упорядочивает ее определенным образом — ваши рубашки останутся там, где вы их вешаете, и вы снимаете рубашку, порядок остальных рубашек не изменится.

Каждое значение в массиве имеет порядковый номер, который отмечает точное положение значения в массиве. Этот индекс очень важен для поиска и хранения значений, поскольку массив может содержать сотни или тысячи элементов!

Первое значение в массиве имеет индекс 0.Если ваша желтая рубашка — первая вещь в вашем шкафу, она будет расположена по индексу 0.

В программировании: В программировании мы можем хранить связанные данные в массиве.

В Kodable учащиеся самостоятельно практикуют использование массивов для очистки поля астероидов. Массивы в мире Asteroidia работают так же, как и в программировании. Учащиеся могут использовать массив для хранения нескольких значений, достигая трех ходов с помощью одной команды. Это позволяет студентам решать некоторые уровни всего за один ход.

В этом уроке цвета представляют собой строковые переменные, а числа — целые числа. Есть два строковых значения (красный и желтый) и одно целочисленное значение (2). Мне нужно правильно упорядочить список переменных в командной строке, чтобы иметь возможность очищать поле астероида при сопоставлении значений: во-первых, желтый цвет должен очиститься. Затем, 2. Наконец, красный. Значения должны быть сохранены в переменной в правильной последовательности, чтобы учащийся смог успешно очистить поле астероида.

Почему мы используем массивы: Массивы делают хранение и поиск значений более простым и эффективным.Программисты могут использовать одну команду для поиска всех значений, хранящихся в одном массиве, без необходимости знать, какой может быть каждая переменная.

массивов — Изучите веб-разработку

В заключительной статье этого модуля мы рассмотрим массивы — изящный способ хранения списка элементов данных под одним именем переменной. Здесь мы рассмотрим, почему это полезно, а затем рассмотрим, как создавать массив, извлекать, добавлять и удалять элементы, хранящиеся в массиве, и многое другое.

Предварительные требования: Базовая компьютерная грамотность, базовое понимание HTML и CSS, понимание того, что такое JavaScript.
Цель: Чтобы понять, что такое массивы и как ими управлять в JavaScript.

Массивы обычно описываются как «объекты, подобные спискам»; в основном они представляют собой отдельные объекты, содержащие несколько значений, хранящихся в списке. Объекты массива могут храниться в переменных и обрабатываться во многом так же, как и любой другой тип значения, с той разницей, что мы можем получить доступ к каждому значению внутри списка индивидуально и делать со списком очень полезные и эффективные вещи, например, цикл и сделайте то же самое со всеми значениями.Возможно, у нас есть серия товаров и их цены, хранящиеся в массиве, и мы хотим перебрать их все и распечатать в счете-фактуре, суммируя все цены вместе и распечатывая общую цену внизу.

Если бы у нас не было массивов, нам пришлось бы хранить каждый элемент в отдельной переменной, а затем вызывать код, который выполняет печать и добавление отдельно для каждого элемента. Это было бы намного дольше, чтобы писать, менее эффективно и более подвержено ошибкам. Если бы у нас было 10 предметов, которые нужно добавить в счет, это уже раздражало бы, но что насчет 100 или 1000? Мы вернемся к этому примеру позже в статье.

Как и в предыдущих статьях, давайте познакомимся с реальными основами массивов, введя несколько примеров в консоль разработчика браузера.

Создание массивов

Массивы состоят из квадратных скобок и элементов, разделенных запятыми.

  1. Предположим, мы хотим сохранить список покупок в массиве. Вставьте в консоль следующий код:
      let shopping = ['хлеб', 'молоко', 'сыр', 'хумус', 'лапша'];
    поход по магазинам;  
  2. В приведенном выше примере каждый элемент является строкой, но в массиве мы можем хранить различные типы данных — строки, числа, объекты и даже другие массивы.Мы также можем смешивать типы данных в одном массиве — нам не нужно ограничиваться хранением только чисел в одном массиве, а в другом — только строк. Например:
      пусть последовательность = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13];
    let random = ['дерево', 795, [0, 1, 2]];  
  3. Прежде чем продолжить, создайте несколько примеров массивов.

Доступ к элементам массива и их изменение

Затем вы можете получить доступ к отдельным элементам в массиве, используя запись в скобках, точно так же, как вы обращались к буквам в строке.

  1. Введите в консоль следующее:
      покупка [0];
      
  2. Вы также можете изменить элемент в массиве, присвоив отдельному элементу массива новое значение. Попробуй это:
      покупка [0] = 'тахини';
    поход по магазинам;
      

    Примечание : Мы уже говорили об этом раньше, но просто напоминаем — компьютеры начинают отсчет с 0!

  3. Обратите внимание, что массив внутри массива называется многомерным массивом. Вы можете получить доступ к элементу внутри массива, который сам находится внутри другого массива, соединив вместе два набора квадратных скобок. Например, чтобы получить доступ к одному из элементов внутри массива, который является третьим элементом в массиве random (см. Предыдущий раздел), мы могли бы сделать что-то вроде этого:
      случайный [2] [2];  
  4. Прежде чем двигаться дальше, попробуйте внести еще несколько изменений в примеры массивов. Поиграйте немного и посмотрите, что работает, а что нет.

Определение длины массива

Вы можете узнать длину массива (сколько элементов в нем) точно так же, как вы определяете длину (в символах) строки — используя длина собственности.Попробуйте следующее:

  шоп. Длина;
  

У этого есть и другие применения, но чаще всего он используется для указания циклу продолжать работу, пока он не пройдёт через все элементы в массиве. Так например:

  пусть последовательность = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13];
for (let i = 0; i  

Вы узнаете о циклах позже (в нашей статье о циклическом коде), но вкратце этот код говорит:

  1. Начать цикл с позиции 0 в массиве.
  2. Остановить цикл по номеру элемента, равному длине массива. Это работает для массива любой длины, но в этом случае он прекращает цикл на элементе номер 7 (это хорошо, поскольку последний элемент, который мы хотим включить в цикл, - это элемент 6).
  3. Для каждого элемента распечатайте его в консоли браузера с помощью console.log () .

В этом разделе мы рассмотрим несколько довольно полезных методов, связанных с массивами, которые позволяют нам разбивать строки на элементы массива и наоборот, а также добавлять новые элементы в массивы.

Преобразование между строками и массивами

Часто вам будут представлены некоторые необработанные данные, содержащиеся в большой длинной строке, и вы, возможно, захотите разделить полезные элементы в более полезную форму, а затем выполнить с ними что-то, например отобразить их в таблице данных. Для этого мы можем использовать метод split () . В простейшей форме он принимает один параметр, символ, которым вы хотите разделить строку, и возвращает подстроки между разделителем как элементы в массиве.

Примечание : Хорошо, технически это строковый метод, а не метод массива, но мы добавили его в массивы, поскольку он здесь хорошо сочетается.

  1. Давайте поиграем с этим, чтобы увидеть, как это работает. Сначала создайте в консоли строку:
      let myData = 'Манчестер, Лондон, Ливерпуль, Бирмингем, Лидс, Карлайл';  
  2. Теперь давайте разделим его на каждую запятую:
      пусть myArray = myData.split (',');
    myArray;  
  3. Наконец, попробуйте найти длину вашего нового массива и извлечь из него некоторые элементы:
      myArray.длина;
    myArray [0];
    myArray [1];
    myArray [myArray.length-1];  
  4. Вы также можете пойти другим путем, используя метод join () . Попробуйте следующее:
      пусть myNewString = myArray.join (',');
    myNewString;  
  5. Другой способ преобразования массива в строку - использовать метод toString () . toString () , возможно, проще, чем join () , поскольку он не принимает параметр, а более ограничивает. С помощью join () вы можете указать разные разделители, тогда как toString () всегда использует запятую.(Попробуйте выполнить шаг 4 с другим символом, чем запятая.)
      let dogNames = ['Ракета', 'Флэш', 'Белла', 'Слаггер'];
    dogNames.toString ();  

Добавление и удаление элементов массива

Мы еще не рассмотрели добавление и удаление элементов массива - давайте посмотрим на это сейчас. Мы будем использовать массив myArray , который мы получили в предыдущем разделе. Если вы еще не следили за этим разделом, сначала создайте массив в консоли:

  let myArray = ['Манчестер', 'Лондон', 'Ливерпуль', 'Бирмингем', 'Лидс', 'Карлайл'];  

Прежде всего, чтобы добавить или удалить элемент в конце массива, мы можем использовать push () и pop () соответственно.

  1. Давайте сначала воспользуемся push () - обратите внимание, что вам нужно включить один или несколько элементов, которые вы хотите добавить в конец вашего массива. Попробуй это:
      myArray.push (Кардифф);
    myArray;
    myArray.push («Брэдфорд», «Брайтон»);
    myArray;
      
  2. По завершении вызова метода возвращается новая длина массива. Если вы хотите сохранить новую длину массива в переменной, вы можете сделать что-то вроде этого:
      пусть newLength = myArray.push ('Бристоль');
    myArray;
    newLength;  
  3. Удалить последний элемент из массива так же просто, как запустить на нем pop () . Попробуй это:
      myArray.pop ();  
  4. Удаленный элемент возвращается после завершения вызова метода. Чтобы сохранить этот элемент в новой переменной, вы можете сделать это:
      пусть удаленныйItem = myArray.pop ();
    myArray;
    удаленный элемент;  

unshift () и shift () работают точно так же, как push () и pop () , соответственно, за исключением того, что они работают в начале массива, а не в конце.

  1. Первый unshift () - попробуйте следующие команды:
      myArray.unshift («Эдинбург»);
    myArray;  
  2. Сейчас сдвиг () ; Попробуйте это!
      пусть удаленный элемент = myArray.shift ();
    myArray;
    удаленный элемент;  

Вернемся к примеру, который мы описали ранее - распечатка названий продуктов и цен в счете-фактуре, затем суммирование цен и их распечатка внизу. В редактируемом примере ниже есть комментарии, содержащие числа - каждый из них отмечает место, где вы должны что-то добавить в код.Они следующие:

  1. Под комментарием // number 1 находится ряд строк, каждая из которых содержит название продукта и цену, разделенные двоеточием. Мы хотели бы, чтобы вы превратили это в массив и сохранили в массиве под названием products .
  2. В той же строке, что и комментарий // number 2 , находится начало цикла for. В этой строке в настоящее время у нас есть i <= 0 , что является условным тестом, который заставляет цикл for запускаться только один раз, потому что он говорит: «Остановитесь, когда i больше не меньше или равно 0», и i начинается с 0.Мы хотели бы, чтобы вы заменили это условным тестом, который останавливает цикл, когда i не меньше длины массива products .
  3. Сразу под комментарием // number 3 мы хотим, чтобы вы написали строку кода, которая разделяет текущий элемент массива (имя : цена ) на два отдельных элемента, один из которых содержит только имя, а другой - только цену. Если вы не знаете, как это сделать, обратитесь за помощью к статье «Полезные строковые методы» или, что еще лучше, посмотрите раздел «Преобразование между строками и массивами» этой статьи.
  4. Как часть приведенной выше строки кода, вам также нужно преобразовать цену из строки в число. Если вы не можете вспомнить, как это сделать, ознакомьтесь с первой статьей о строках.
  5. Существует переменная с именем total , которая создается и получает значение 0 в верхней части кода. Внутри цикла (ниже // номер 4 ) мы хотим, чтобы вы добавили строку, которая добавляет текущую цену товара к этой сумме на каждой итерации цикла, чтобы в конце кода правильная сумма была напечатана на выставленный счет.Для этого вам может понадобиться оператор присваивания.
  6. Мы хотим, чтобы вы изменили строку чуть ниже // номер 5 , чтобы переменная itemText была сделана равной «текущее имя предмета - текущая цена предмета в долларах США», например «Обувь - 23,99 доллара США» в каждом случае, поэтому правильная информация по каждой позиции печатается в счете. Это простая конкатенация строк, которая должна быть вам знакома.

Методы массива, такие как push () и pop () , лучше всего использовать, когда вы ведете запись текущих активных элементов в веб-приложении.Например, в анимированной сцене у вас может быть массив объектов, представляющих фоновую графику, отображаемую в данный момент, и вы можете захотеть отобразить только 50 одновременно по причинам производительности или беспорядка. По мере создания и добавления новых объектов в массив старые можно удалять из массива, чтобы сохранить желаемое количество.

В этом примере мы покажем гораздо более простое использование - здесь мы даем вам поддельный поисковый сайт с полем поиска. Идея заключается в том, что при вводе терминов в поле поиска в списке отображаются 5 первых поисковых запросов.Когда количество терминов превышает 5, последний термин начинает удаляться каждый раз, когда новый термин добавляется в начало, поэтому всегда отображаются 5 предыдущих терминов.

Примечание : В реальном поисковом приложении вы, вероятно, сможете щелкнуть предыдущие поисковые запросы, чтобы вернуться к предыдущему поиску, и оно отобразит фактические результаты поиска! Пока мы просто упрощаем.

Для заполнения приложения нам потребуется:

  1. Добавьте строку под комментарием // number 1 , который добавляет текущее значение, введенное во входные данные поиска, в начало массива. Его можно получить с помощью searchInput.value .
  2. Добавьте строку под комментарием // number 2 , который удаляет текущее значение в конце массива.

Вы дошли до конца этой статьи, но можете ли вы вспомнить самую важную информацию? Вы можете найти дополнительные тесты, чтобы убедиться, что вы сохранили эту информацию, прежде чем двигаться дальше - см. Проверка своих навыков: массивы.

Прочитав эту статью, мы уверены, что вы согласитесь с тем, что массивы кажутся чертовски полезными; вы увидите, что они появляются повсюду в JavaScript, часто в сочетании с циклами, чтобы делать то же самое с каждым элементом в массиве.Мы научим вас всем полезным основам, которые нужно знать о циклах, в следующем модуле, а пока вы должны дать себе аплодисменты и сделать заслуженный перерыв; вы проработали все статьи в этом модуле!

Осталось только проработать оценку этого модуля, которая проверит ваше понимание статей, предшествующих ему.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Theme: Overlay by Kaira Extra Text
Cape Town, South Africa