Задать массив с: C# и .NET| Массивы

Содержание

Инициализация массива | Программирование на C и C++

С позволяет инициализировать глобальные и локальные массивы на этапе объявления. Стандартный вид инициализации массива аналогичен инициализации переменных, как показано ниже:

спецификатор типа имя_массива [размерN] … [размер1] = {список значений};

Список значений — это разделенный запятыми список констант, совместимых по типу со спецификатором типа. Первая константа помещается в первый элемент массива, вторая — во второй и так далее. За последней константой списка нет запятой. Обратим внимание, что точка с запятой следует за }. В следующем примере 10-элементный целочисленный массив инициализируется числами от 1 до 10:

int i [10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

Это означает, что i[0] получит значение 1, i[9] — 10.

Массивы символов, содержащие строки, допускают удобную инициализацию в виде

char имя_массива [размер] = «строка»;

При данной инициализации нулевой терминатор автоматически добавляется к концу строки. Нижеприведенный фрагмент кода инициализирует строку str фразой «hello»:

char str[6] = «hello»;

Это можно также записать:

char str [ 6 ] = {‘h’, ‘е’, ‘l’, ‘l’, ‘o’, ‘\0’};

Обратим внимание, что в данной версии следует явным образом указать нулевой символ. Поскольку все строки в С оканчиваются нулевым символом, следует убедиться, что массив достаточно длинный для его вмещения. Именно поэтому str состоит из 6 символов, хотя «hello» имеет только 5 символов.

Многомерные массивы инициализируются так же, как и одномерные. Следующий пример инициализирует sqrs числами от 1 до 10 и их квадратами:

int sqrs[10] [2] =
{
1, 1
2, 4,
3, 9,
4, 16,
5, 25,
6, 36,
7, 49,
8, 64,
9, 81,
10, 100
};

Здесь sqrs[0][0] содержит 1, sqrs[0][1] содержит 1, sqrs[1][0] содержит 2, sqrs[1][1] содержит 4 и так далее.

При инициализации многомерных массивов можно добавить фигурные скобки вокруг каждого измерения. Это так называемая субагрегатная группировка. Ниже приведен еще один способ записи предыдущего объявления:

int sqrs[10][2] =
{
{1, 1},
{2, 4},
{3, 9},
{4, 16},
{5, 25},
{6, 36},
{7, 49},
{8, 64},
{9, 81},
{10, 100}
};

При использовании субагрегатной группировки в случае неуказания требуемого количества инициализаторов для данной группы остальные члены установятся в 0 автоматически.

Массивы в Паскале. Одномерные массивы

Предположим, что программа работает с большим количеством однотипных данных. Скажем около ста разных целых чисел нужно обработать, выполнив над ними те или иные вычисления. Как вы себе представляете 100 переменных в программе? И для каждой переменной нужно написать одно и тоже выражение вычисления значения? Это очень неэффективно.

Есть более простое решение. Это использование такой структуры (типа) данных как массив. Массив представляет собой последовательность ячеек памяти, в которых хранятся однотипные данные. При этом существует всего одно имя переменной связанной с массивом, а обращение к конкретной ячейке происходит по ее индексу (номеру) в массиве.

Нужно четко понимать, что индекс ячейки массива не является ее содержимым. Содержимым являются хранимые в ячейках данные, а индексы только указывают на них. Действия в программе над массивом осуществляются путем использования имени переменной, связанной с областью данных, отведенной под массив.

Итак, массив – это именованная группа однотипных данных, хранящихся в последовательных ячейках памяти. Каждая ячейка содержит элемент массива. Элементы нумеруются по порядку, но необязательно начиная с единицы (хотя в языке программирования Pascal чаще всего именно с нее). Порядковый номер элемента массива называется индексом этого элемента.

Помним, все элементы определенного массива имеют один и тот же тип. У разных массивов типы данных могут различаться. Например, один массив может состоять из чисел типа integer, а другой – из чисел типа real.

Индексы элементов массива обычно целые числа, однако могут быть и символами, а также описываться другими порядковыми типами. Т.е. для индекса можно использовать тип, в котором определена дискретная последовательность значений, и все эти значения можно пересчитать по порядку. Индексировать можно как константами и переменными, так и выражениями, результат вычисления которых дает значение перечислимого типа.

Если индекс массива может приобретать все допустимые значения определенного перечислимого типа, то при описании массива возможно задание имени типа вместо границ изменения индекса. При этом границами индекса будут первое и последнее значения в описании типа индекса. Границы изменения индексов могут задаваться с помощью ранее объявленных констант. Рекомендуется предварительно объявлять тип массива в разделе описания типов.

Массив можно создать несколькими способами.

…
const n = 200;
type
	months = (jan, feb, mar, apr, may, jun, jul, aug, sep, oct, nov, dec);
	years = 1900..2100;
	people = array[years] of longint;
var
	growth: array[months] of real;
	hum: people;
	notes: array[1..n] of string;

Обращение к определенному элементу массива осуществляется путем указания имени переменной массива и в квадратных скобках индекса элемента.

Простой массив является одномерным. Он представляет собой линейную структуру.

var ch: array [1..11] of char;
    h: char;
    i: integer;
 
begin
    for i := 1 to 11 do read (ch[i]);
 
    for i := 1 to 11 do write (ch[i]:3);
 
readln
end.

В примере выделяется область памяти под массив из 11 символов. Их индексы от 1 до 11. В процессе выполнения программы пользователь вводит 11 любых символов (например, ‘q’, ’w’, ’e’, ’2’, ’t’, ’9’, ’u’, ’I’, ’I’, ’o’, ’p’), которые записываются в ячейки массива. Текущее значение переменной i в цикле for используется в качестве индекса массива. Второй цикл for отвечает за вывод элементов массива на экран.

Функция sizeof, примененная к имени массива или имени массивного типа, возвращает количество байтов, отводимое под массив.

Массивы в Python — Библиотека разработчика Programming Store

В Python нет встроенного типа «массив», но вместо него можно использовать встроенный тип «список» (list). Также при использовании библиотеки NumPy можно создавать объект типа «массив» (Ndarray). Далее о каждом из этих двух вариантов подробнее.

Списки (list)

Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:

Создание

  • Создание пустого списка:
  • Создание списка с элементами:

names = [‘Иван’, ‘Женя’, ‘Ольга’]

names = [‘Иван’, ‘Женя’, ‘Ольга’]

  • Создание списка на основе другого списка:

names = [‘Иван’, ‘Женя’, ‘Ольга’] new_names = list(names)

names = [‘Иван’, ‘Женя’, ‘Ольга’]

new_names = list(names)

  • Создание списка повторением какого-либо элемента или другого списка:

names = [‘Иван’, ‘Женя’, ‘Ольга’] new_names = names * 2

names = [‘Иван’, ‘Женя’, ‘Ольга’]

new_names = names * 2

  • Создание списка с помощью конструкции range():

numbers = list(range(10))

numbers = list(range(10))

Функция range(10) возвращает числа от 0 до 9, на основе которых создаётся новый список.

Обращение к элементу

Обращение к элементу списка производится по индексу элемента:

Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».

Обход элементов

Элементы списка можно обходить циклами

for и while:

for name in names: print(name)

for name in names:

    print(name)

Сравнение

Списки можно сравнивать между собой. Для того, чтобы два списка считались равными, они должны иметь одинаковый состав. К примеру, следующие два списка будут равны, не смотря на разные способы их создания:

list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] list2 = list(range(10))

list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

list2 = list(range(10))

Размерность

Список в Python может быть как одномерным, так и многомерным. Выше были приведены примеры одномерных списков. Чтобы список был многомерным, например, двухмерным, каждый элемент списка должен представлять собой другой список:

names = [[‘Иван’, 19], [‘Женя’, 20], [‘Ольга’, 21]]

names = [[‘Иван’, 19],

        [‘Женя’, 20],

        [‘Ольга’, 21]]

В данном примере список состоит из трёх списков, каждый из которых содержит имя и возраст. Аналогично можно создавать списки с большим количеством измерений — с большим количеством уровней вложенности.

Для получения элемента многомерного списка, нужно указывать столько индексов, сколько измерений необходимо использовать для описания элемента:

names = [[‘Иван’, 19], [‘Женя’, 20], [‘Ольга’, 21]] names[1][0]

names = [[‘Иван’, 19],

        [‘Женя’, 20],

        [‘Ольга’, 21]]

names[1][0]

Преобразование

Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:

names = [[‘Иван’, 19], [‘Женя’, 20], [‘Ольга’, 21]] new_dict = dict(names)

names = [[‘Иван’, 19],

        [‘Женя’, 20],

        [‘Ольга’, 21]]

new_dict = dict(names)

Матрицы

Двумерный список является матрицей, которую визуально можно представить в следующем виде:

В данном примере переменная А содержит двумерный список, т.е. список списков, каждый из которых состоит из трёх элементов. Тип list в Python не поддерживает работу со списками как с матрицами, но, тем не менее, позволяет матрицы хранить.

Массивы NumPy (Ndarray)

Создание

Для использования класса Ndarray предварительно необходимо импортировать библиотеку numpy:

Для создания массива используется функция модуля numpy — array():

import numpy as np new_array = np.array([‘Иван’, ‘Женя’, ‘Ольга’])

import numpy as np

 

new_array = np.array([‘Иван’, ‘Женя’, ‘Ольга’])

В первый параметр функции array() передаётся список, поэтому способов создания столько же, сколько способов создания списков. При передаче в параметр многомерного списка будет создан многомерный массив:

import numpy as np new_array = np.array([[‘Иван’, 19], [‘Женя’, 20], [‘Ольга’, 21]])

import numpy as np

 

new_array = np.array([[‘Иван’, 19],

                        [‘Женя’, 20],

                        [‘Ольга’, 21]])

Тип значения элементов

В данном примере элементы массива были приведены к строковому типу, так как каждый список главного списка содержал строковое значение. Тип значения элементов массива можно переопределять при создании массива, указывая его вторым параметром функции array():

import numpy as np new_array = np.array([[‘Иван’, 19], [‘Женя’, 20], [‘Ольга’, 21]], dtype=np.str)

import numpy as np

 

new_array = np.array([[‘Иван’, 19],

                        [‘Женя’, 20],

                        [‘Ольга’, 21]], dtype=np.str)

Обращение к элементам

Обращение к элементам массива Ndarray производится аналогично получение элемента в многомерном списке.

Атрибуты класса Ndarray

Далее рассмотрим атрибуты класса Ndarray:

  • ndim — число измерений (осей) массива;
  • shape — размерность массива. Это tuple, содержащий натуральные числа (n, m) — длины массива по каждой оси (n — высота, m — ширина). Число элементов кортежа shape равно ndim.
  • size — количество элементов в массиве, равно произведению всех элементов атрибута shape;
  • dtype — тип элементов массива. NumPy предоставляет возможность использовать как встроенные типы, например: bool_, character, int8, int16, int32, int64, float8, float16, float32, float64, complex64, object_, так и собственные типы данных, в том числе и составные;
  • itemsize — размер каждого элемента массива в байтах;
  • data — буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно не нужно использовать этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.

Изменение размерности

Размерность массива darray в Python можно изменять методом reshape():

import numpy as np new_array = np.array([[‘Иван’, 19], [‘Женя’, 20], [‘Ольга’, 21]], dtype=np.str) new_array.reshape(2, 3)

import numpy as np

 

new_array = np.array([[‘Иван’, 19],

                        [‘Женя’, 20],

                        [‘Ольга’, 21]], dtype=np.str)

new_array.reshape(2, 3)

При этом количество элементов должно позволять это сделать, т.е. произведение элементов атрибута shape до и после изменения размера должно быть одинаковым. К примеру, нельзя изменить размерность массива с (3, 4) на (2, 5), но можно изменить её на (2, 6).

 

Массивы в python

Массивы в Python.

Зачастую в программах необходимо хранить и обрабатывать большое количество данных об объектах одного типа. В этом случае удобно использовать массивы. Массив — это набор объектов одного типа под общим именем (имя массива). Каждый объект (элемент массива) имеет свой номер (индекс), с помощью которого мы обращаемся к этому элементу массива.

Работа с массивами с заданным размером  в Python

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


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

Размер массива в Питон можно узнать с помощью команды len(имя массива)
Пример программы на Python, которая вводит массив с клавиатуры, обрабатывает элементы и выводит на экран измененный массив С клавиатуры вводятся все элементы массива, значения элементов увеличиваются в два раза. Выводим все значения элементов в консоль. Чтобы элементы массива выводились в одну строку через пробел, используем параметр end =» » в операторе вывода на экран print(a[i], end = » «)
a = [0] * 4
for i in range(len(a)):
    i = str(i + 1)
    print(«Введите элемент массива » + i, end = » «)
    i = int(i)
    i = i — 1
    a[i] = int(input())
print(«»)
for i in range(len(a)):
    a[i] = a[i] * 2
for i in range(len(a)):
    print(a[i], end = » «)
Алгоритм поиска минимального значения массива в python
Нужно перебрать все элементы массива и каждый элемент сравнить с текущим минимумом. Если текущий элемент меньше текущего минимума, то этот элемент становится текущим минимумом.
Алгоритм поиска максимального значения массива в python.
Аналогично, для поиска максимального значения нужно перебрать и сравнить каждый элемент с текущим максимумом. Если текущий элемент больше текущего максимума, то текущий максимум приравнивается к этому элементу.
Пример. Программа запрашивает значения элементов массива и выводит минимальное и максимальное значения на экран.
a = [0] * 9
for i in range(len(a) — 1):
    i = str(i + 1)
    print(«Введите элемент массива » + i, end = » «)
    i = int(i)
    a[i] = int(input())
   
min = a[0]
max = a[0]

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

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

 

 

Работа с массивами с изменяемым размером в python

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

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

 

Вернуться к содержанию Следующая тема Работа с модулями в Питон 

Полезно почитать по теме массивы в python:
Матрицы в pyhton
Работа с матрицами в python в библиотеке numpy

Игра на python камень ножницы бумага с анализом вариантов, пример эффективного использования массивов

Решение задач егэ по информатике на массивы

Поделиться: 

 

 

 

как создавать, формат и базовые операции с матрицами на Питоне

Python — популярный и динамический язык программирования. Он позволяет решать разные задачи по разработке ПО, при выполнении которых часто используются массивы. С их помощью вы сможете добавить однотипные данные и избежать дублирования кода.

Одномерные массивы в Python представляют собой список элементов. Значения указываются внутри квадратных скобок, где перечисляются через запятую. Как правило, любой элемент можно вызвать по индексу и присвоить ему новое значение.

Пустой список:


Массив строк в Python:

Prime = ['string1', 'string2', 'string3'] 
Prime[1] = 'string2'; //true 

Чтобы возвратить число элементов внутри списка, используют функцию len():


Когда нужно перечислить элементы массива, применяют цикл for. В «Питоне» этот цикл перебирает элементы, а не индексы, как в Pascal:


Идём дальше. Создать и добавить цикл в Python можно с помощью генератора заполнения списков. Записывается он в следующем виде: [значение массива for имя переменной in число элементов];

Если говорить про создание не одномерного, а двумерного массива, то он в Python создаётся путём использования вложенных генераторов, и выглядит это так:

[[0 for j in range(m)] for i in range(n)]

Как создаются матрицы в Python?

Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с помощью библиотеки NumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.

Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:


Функция array() — один из самых простых способов, позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python. Она создаёт объект типа ndarray:

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

Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.

Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:

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

Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:


К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:

array([ 
[[0, 0]] 
[[0, 0]]] 
) 

Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам поможет функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом threshold.

Базовые операции в NumPy

Все действия, производимые над компонентами массива, оборачиваются созданием нового массива. При этом массивы и матрицы взаимодействуют в том случае, если имеют один и тот же размер:

array1 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
array2 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])

Если выполнить array1 + array2, компилятор скажет об ошибке, а всё потому, что размер первого matrix равен двум, а второго трём.

array1 = np.array([1, 2, 5, 7]) 
array2 = arange([1, 5, 1]) 

В данном случае array1 + array2 вернёт нам массив со следующими элементами: 2, 4, 8, 11. Здесь не возникнет ошибки, т. к. матрицы имеют одинаковые размеры. Причём вместо ручного сложения часто применяют функцию, входящую в класс ndarray sum():

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

В ndarray входит большая библиотека методов, необходимых для выполнения математических операций.

Форма матрицы в Python

Lenght matrix (длина матрицы) в Python определяет форму. Длину матрицы проверяют методом shape().

Массив с 2-мя либо 3-мя элементами будет иметь форму (2, 2, 3). И это состояние изменится, когда в shape() будут указаны аргументы: первый — число подмассивов, второй — размерность каждого подмассива.

Те же задачи и ту же операцию выполнит reshape(). Здесь lenght и другие параметры matrix определяются числом столбцов и строк.

Есть методы и для манипуляции формой. Допустим, при манипуляциях с двумерными или многомерными массивами можно сделать одномерный путём выстраивания внутренних значений последовательно по возрастанию. А чтобы поменять в матрице строки и столбцы местами, применяют transpose().

Операции со срезами matrix в Python

Часто мы работаем не с целым массивом, а с его компонентами. Эти операции выполняются с помощью метода слайс (срез). Он пришел на замену циклу for, при котором каждый элемент подвергался перебору. Метод позволяет получать копии matrix, причём манипуляции выполняются в виде [start:stop:step]. В данном случае start — индекс элемента, с которого берётся отсчёт, stop — последний элемент, step — размер шага или число пропускаемых значений элемента при каждой итерации. Изначально start равен нулю, stop — индексу последнего элемента, step — единице. Если выполнить операции без аргументов, копирование и добавление списка произойдёт полностью.

Допустим, имеем целочисленный массив otus = [1, 2, 3, 4]. Для копирования и вывода используем otus[:]. В итоге произойдёт вывод последовательности [1, 2, 3, 4]. Но если аргументом станет отрицательное значение, допустим, -2, произойдёт вывод уже других данных:


Возможны и другие операции. Например, если добавить ещё одно двоеточие, будет указан шаг копируемых элементов. Таким образом, otus[::2] позволит вывести матрицу [1, 3].

Если ввести отрицательное значение, к примеру, [::-2] отсчёт начнётся с конца, и в результате произойдёт вывод [3, 1]. Остаётся добавить, что метод среза позволяет гибко работать с матрицами и вложенными списками в Python.

Хотите узнать гораздо больше? Записывайтесь на курс «Разработчик Python»!

Массивы NumPy | NumPy

3.1. Прежде чем читать

Нужно немного знать Python. Причем «немного» означает действительно немного и вовсе не означает, что перед чтением данного руководства вам нужно досконально изучить этот язык. Открытой вкладки с официальным руководством окажется вполне достаточно.

Все примеры выполнены в консоли IDE Spyder дистрибутива Anaconda на Python версии 3.5. и NumPy версии 1.14.0. Приводимые примеры так же будут работать в любом другом дистрибутиве Python 3.х версии и последней версией пакета NumPy. Но если некоторые примеры все же не работают, то ознакомьтесь с официальной документацией вашего дистрибутива, возможно причина связана с его особенностями.

Например, если в своем дистрибутиве вы обнаружили последнюю версию IDE Spyder, то в ней нет Python консоли, к которой привыкают многие новички, учившиеся экспериментировать с кодом в IDLE. При этом новичкам может так же показаться, что и все примеры, представленные здесь, тоже лучше выполнять в Python консоли. Но нет, Python консоль использовалась автором лишь по техническим причинам, которые связаны с редактурой, версткой и дизайном кода. Консоль IPython имеет гораздо больше преимуществ.

3.2. Основы

Главный объект NumPy — это однородный многомерный массив. Чаще всего это одномерная последовательность или двумерная таблица, заполненные элементами одного типа, как правило числами, которые проиндексированы кортежем положительных целых чисел. В NumPy, элементы этого кортежа называются осями, а число осей рангом.

Что бы перейти к примерам, сначала выполним импорт пакета:

>>> import numpy as np

Импортирование numpy под псевдонимом np уже стало общепринятой, негласной, договоренностью, можно сказать, традицией.

Теперь мы може приступить к примерам. Способов создания массивов NumPy довольно много, но мы начнем с самого тривиального — создание массива из заполненного вручную списка Python:

>>> a = np.array([11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99])
>>> 
>>> a
array([11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99])

Теперь у нас есть одномерный массив (словосочетание «ранг массива» вряд ли приживется в русском языке), т.е. у него всего одна ось вдоль которой происходит индексирование его элементов.

Получить доступ к числу 33 можно привычным способом:

>>> a[2]
33

В общем-то, можно подумать, что ничего интересного и нет в этих массивах, но на самом деле это только начало кроличьей норы. Оцените:

>>> a[[7, 0, 3, 3, 3, 0, 7]]
array([88, 11, 44, 44, 44, 11, 88])

Вместо одного индекса, указан целый список индексов. А вот еще любопытный пример, теперь вместо индекса укажем логическое выражение:

>>> a[a > 50]
array([55, 66, 77, 88, 99])

Цель этих двух примеров — не устраивать головоломку, а продемонстрировать расширенные возможности индексирования массивов NumPy. С тем как устроена индексация мы разберемся в другой главе. Что еще интересного можно продемонстрировать? Векторизованные вычисления:

>>> 2*a + 10
array([ 32,  54,  76,  98, 120, 142, 164, 186, 208])
>>> 
>>> np.sin(a)**2 + np.cos(a)**2
array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

Векторизованные — означает, что все арифметические операции и математические функции выполняются сразу над всеми элементами массивов. А это в свою очередь означает, что нет никакой необходимости выполнять вычисления в цикле. В случае одномерного массива, можно подумать, что это не такой уж бонус, ведь есть генераторы. Но давайте перейдем к двумерным массивам:

>>> a = np.arange(12)
>>> a
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
>>> 
>>> a = a.reshape(3, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

Сейчас мы создали массив с помощью функции np.arange(), которая во многом аналогична функции range() языка Python. Затем, мы изменили форму массива с помощью метода reshape(), т.е. на самом деле создать этот массив мы могли бы и одной командой:

>>> a = np.arange(12).reshape(3, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

Визуально, данный массив выглядит следующим образом:

Глядя на картинку, становится понятно, что первая ось (и индекс соответственно) — это строки, вторая ось — это столбцы. Т.е. получить элемент 9 можно простой командой:

>>> a[2][1]    #  равносильно команде a[2, 1]
9

Снова можно подумать, что ничего нового — все как в Python. Да, так и есть, и, это круто! Еще круто, то что NumPy добавляет к удобному и привычному синтаксису Python, весьма удобные трюки, например — транслирование массивов:

>>> b = [2, 3, 4, 5]
>>> 
>>> a*b
array([[ 0,  3,  8, 15],
       [ 8, 15, 24, 35],
       [16, 27, 40, 55]])

В данном примере, без всяких циклов (и генераторов), мы умножили каждый столбец из массива a на соответствующий элемент из массива b. Т.е. мы как бы транслировали (в какой-то степени можно сказать — растянули) массив b по массиву a.

То же самое мы можем проделать с каждой строкой массива a:

>>> c = [[10], [20], [30]]
>>> 
>>> a + c
array([[10, 11, 12, 13],
       [24, 25, 26, 27],
       [38, 39, 40, 41]])

В данном случае мы просто прибавили к массиву a массив-столбец c. И получили, то что хотели. Сейчас мы не будем подробно рассматривать механизм транслирования — это тема другой главы. Вместо этого я хочу отметить, что при работе с двумерными или трехмерными массивами, особенно с массивами большей размерности, становится очень важным удобство работы с элементами массива, которые расположены вдоль отдельных измерений — его осей.

Например, у нас есть двумерный массив и мы хотим узнать его минимальные элементы по строкам и столбцам. Для начала создадим массив из случайных чисел и пусть, для нашего удобства, эти числа будут целыми:

>>> a = np.random.randint(0, 15, size = (4, 6))
>>> a
array([[ 9, 12,  5,  3,  1,  7],
       [ 2, 12, 10, 11, 14,  9],
       [ 4,  4,  9, 11,  5,  2],
       [12,  8,  6,  8,  9,  3]])

Минимальный элемент в данном массиве это:

>>> a.min()
1

А вот минимальные элементы по столбцам и строкам:

>>> a.min(axis = 0)    #  минимальные элементы по столбцам
array([2, 4, 5, 3, 1, 2])
>>> 
>>> a.min(axis = 1)    #  минимальные элементы по строкам
array([1, 2, 2, 3])

Такое поведение заложено практически во все функции и методы NumPy:

>>> a.mean(axis = 0)    #  среднее по столбцам
array([6.75, 9.  , 7.5 , 8.25, 7.25, 5.25])
>>> 
>>> np.std(a, axis = 1)    #  стандартное отклонение по строкам
array([3.67045259, 3.77123617, 3.13138237, 2.74873708])

Чтож, мы рассмотрели одномерные и двумерные массивы, а так же некоторые трюки NumPy. Но данный пакет позиционируется прежде всего как научный инструмент. Что насчет вычислений, их скорости и занимаемой памяти?

Для примера, создадим трехмерный массив:

>>> a = np.arange(48).reshape(4, 3, 4)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]],

       [[24, 25, 26, 27],
        [28, 29, 30, 31],
        [32, 33, 34, 35]],

       [[36, 37, 38, 39],
        [40, 41, 42, 43],
        [44, 45, 46, 47]]])

Почему именно трехмерный? На самом деле реальный мир вовсе не ограничивается таблицами, векторами и матрицами. Еще существуют тензоры, кватернионы, октавы. А некоторые данные, гораздо удобнее представлять именно в трехмерном и четырехмерном представлении, например, биржевые торги по всем инструментам, лучше всего представлять в трехмерном виде, а торги нескольких бирж в четырехмерном. Конечно, такими сложными вычислениями занимается очень небольшое количество людей, но надо отметить, что именно эти люди двигают науку и индустрию вперед. Да и слово «сложное» можно считать синонимом «интересное. Поэтому… что-то мы отвлеклись… вот наш трехмерный массив:

Визуализация (и хорошее воображение) позволяет сразу догадаться, как устроена индексация трехмерных массивов. Например, если нам нужно вытащить из данного массива число 31, то достаточно выполнить:

>>> a[2][1][3]    #  или a[2, 1, 3]
31

Но, что если мы хотим узнать побольше об этом массиве. В самом деле, у массивов есть целый ряд важных атрибутов. Например, количество осей массива (его размерность), которую при работе с очень большими массивами, не всегда легко увидеть:

>>> a.ndim
3

Массив a действительно трехмерный. Но иногда становится интересно, а на сколько же большой массив перед нами. Например, какой он формы, т.е. сколько элементов расположено вдоль каждой оси? Ответить позволяет метод ndarray.shape:

>>> a.shape
(4, 3, 4)

Метод ndarray.size просто возвращает общее количество элементов массива:

>>> a.size
48

Еще может встать такой вопрос — сколько памяти занимает наш массив? Иногда даже возникает такой вопрос — влезет ли результирующий массив после всех вычислений в оперативную память? Что бы на него ответить надо знать, сколько «весит» один элемент массива:

>>> a.itemsize    #  эквивалентно ndarray.dtype.itemsize
4

ndarray.itemsize возвращает размер элемента в байтах. Теперь мы можем узнать сколько «весит» наш массив:

>>> a.size*a.itemsize
192

Итого — 192 байта. На самом деле, размер занимаемой массивом памяти, зависит не только от количества элементов в нем, но и от испльзуемого типа данных:

>>> a.dtype
dtype('int32')

dtype('int32') — означает, что используется целочисленный тип данных, в котором для хранения одного числа выделяется 32 бита памяти. Но если мы выполним какие-нибудь вычисления с массивом, то тип данных может измениться:

>>> b = a/3.14
>>> 
>>> b
array([[[ 0.        ,  0.31847134,  0.63694268,  0.95541401],
        [ 1.27388535,  1.59235669,  1.91082803,  2.22929936],
        [ 2.5477707 ,  2.86624204,  3.18471338,  3.50318471]],

       [[ 3.82165605,  4.14012739,  4.45859873,  4.77707006],
        [ 5.0955414 ,  5.41401274,  5.73248408,  6.05095541],
        [ 6.36942675,  6.68789809,  7.00636943,  7.32484076]],

       [[ 7.6433121 ,  7.96178344,  8.28025478,  8.59872611],
        [ 8.91719745,  9.23566879,  9.55414013,  9.87261146],
        [10.1910828 , 10.50955414, 10.82802548, 11.14649682]],

       [[11.46496815, 11.78343949, 12.10191083, 12.42038217],
        [12.7388535 , 13.05732484, 13.37579618, 13.69426752],
        [14.01273885, 14.33121019, 14.64968153, 14.96815287]]])
>>> 
>>> 
>>> b.dtype
dtype('float64')

Теперь у нас есть еще один массив — массив b и его тип данных 'float64' — вещественные числа (числа с плавающей точкой) длинной 64 бита. А его размер:

>>> b.size*b.itemsize
384

Тогда массив a — 192 байта, массив b — 384 байта. А в общем, получается, 576 байт — что очень мало для современных объемов оперативной памяти, но и реальные объемы данных, которые сейчас приходится обрабатывать совсем немаленькие.

Мы с вами собирались ответить на вопросы производительности вычислений в NumPy, но это тоже тема отдельной главы. Могу лишь сказать, что на самом деле скорость вычислений, очень сильно зависит от того кода, который вы пишите. Например, частое копирование и присваивание массивов, приводит к бесполезному потреблению памяти, а работа универсальных функций NumPy без дополнительных настроек, особенно в циклах, так же может выполняться несколько медленнее. В общем задача по использованию всего вычислительного потенциала программного обеспечения и железа, не такая уж и простая, но определенно решаемая задача.


3.3. Напоследок

Если вы новичок, то очень скоро поймете, что в использовании NumPy так же прост как и Python. Но, рано или поздно, дело дойдет до сложных задач и вот тогда начнется самое интересное: документации не хватает, ничего не гуглится, а бесчисленные «почти» подходящие советы приводят к необъяснимым сверхъестественным последствиям. Что делать в такой ситуации?

  1. гуглить упорнее и спускаться к самому дну поисковой выдачи;
  2. гуглить на английском языке, потому что, на английском информации на порядки больше чем на русском;
  3. если не помог пункт 2, то это означает, что вы просто маньяк какой-то, и что бы решить свою маниакальную задачу, вам придется гуглить на китайском языке, потому что на китайском информации на порядки больше чем на английском.

Это шутка и серьезная рекомендация одновременно. Но, если говорить абсолютно серьезно, то просто придерживайтесь здравого смысла. Где этот здравый смысл начинается, а где заканчивается в конкретной задаче сказать очень трудно. import this вам в помощь:

>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

Если вы раньше пользовались R или matlab, то вас тоже ожидает много приятных сюрпризов, по крайней мере один — придется меньше стучать по клавиатуре.

Python работа с массивами двумерными и многомерными — создание, поиск, добавление, сортировка и другие

Массивом в языке Python называется упорядоченная структура данных, которая используется для хранения однотипных объектов. По своему функциональному назначению они схожи со списками, однако обладают некоторыми ограничениями на тип входных данных, а также их размер. Несмотря на такую особенность, массивы являются достаточно функциональным инструментом по работе с наборами данных в языке программирования Python.

Создание и заполнение

Перед тем как добавить (создать) новый массив в Python 3, необходимо произвести импорт библиотеки, отвечающей за работу с таким объектом. Для этого потребуется добавить строку from array import * в файл программы. Как уже было сказано ранее, массивы ориентированы на взаимодействие с одним постоянным типом данных, вследствие чего все их ячейки имеют одинаковый размер. Воспользовавшись функцией array, можно создать новый набор данных. В следующем примере демонстрируется заполнение массива Python — запись целых чисел при помощи метода, предложенного выше.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])

Как можно заметить, функция array принимает два аргумента, первым из которых становится тип создаваемого массива, а на месте второго стоит начальный список его значений. В данном случае i представляет собой целое знаковое число, занимающее 2 байта памяти. Вместо него можно использовать и другие примитивы, такие как 1-байтовый символ (c) или 4-байтовое число с плавающей точкой (f).

При этом важно помнить, что массив способен хранить только данные одного типа, иначе вызов программы завершится ошибкой.

Обратиться к элементу можно при помощи квадратных скобок, к примеру, data[2].

Добавление элемента

Чтобы добавить новый элемент в массив Python необходимо воспользоваться методом insert. Для этого потребуется вызвать его через созданный ранее объект и ввести в качестве аргументов два значения. Первое (4) отвечает за индекс нового элемента в массиве, то есть место, куда его следует поместить, а второе (3) представляет собой само значение.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])
data.insert(4, 3)

Стоит помнить, что добавить в массив можно только данные того типа, к которому относится ранее созданный объект. При выполнении подобной операции количество доступных ячеек увеличивается согласно текущим потребностям программы.

Удаление элемента

В Python удалить ненужные элементы из массива можно при помощи метода pop, аргументом которого является индекс ячейки (3). Как и в случае с добавлением нового элемента, метод необходимо вызвать через ранее созданный объект, как это показано в примере.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])
data.pop(3)

После выполнения данной операции содержимое массива сдвигается так, чтобы количество доступных ячеек памяти совпадало с текущим количеством элементов.

Вывод

При работе с любыми данными в программе время от времени возникает необходимость в их проверке, что можно легко осуществить с помощью вывода на экран. Выполнить подобное действие поможет функция под названием print. Она принимает в качестве аргумента один из элементов созданного и заполненного ранее массива. В следующем примере его обработка производится при помощи цикла for, где каждый элемент массива data получает временный идентификатор i для передачи в упомянутый ранее метод print.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])
for i in data:
    print(i)

Результатом работы приведенного выше кода является вывод массива Python — перебор всех присвоенных ранее целочисленных значений и поочередный вывод в один столбец.

Получение размера

Поскольку размерность массива может меняться во время выполнения программы, иногда бывает полезным узнать текущее количество элементов, входящих в его состав. Функция len служит для получения длины (размера) массива в Python в виде целочисленного значения. Чтобы отобразить в Python количество элементов массива на экране стоит воспользоваться методом print.

from array import *
data = array('i', [2, 5, 4, 0, 8])
print(len(data))

Как видно из представленного выше кода, функция print получает в качестве аргумента результат выполнения len, что позволяет ей вывести числовое значение в консоль.

Двумерный массив

В некоторых случаях для правильного представления определенного набора информации обычного одномерного массива оказывается недостаточно. В языке программирования Python 3 двумерных и многомерных массивов не существует, однако базовые возможности этой платформы легко позволяют построить двумерный список. Элементы подобной конструкции располагаются в столбцах и строках, заполняемых как это показано на следующем примере.

d1 = []
for j in range(5):
    d2 = []
    for i in range(5):
        d2.append(0)
    d1.append(d2)

Здесь можно увидеть, что основная идея реализации двумерного набора данных заключается в создании нескольких списков d2 внутри одного большого списка d1. При помощи двух циклов for происходит автоматическое заполнение нулями матрицы с размерностью 5×5. С этой задачей помогают справляться методы append и range, первый из которых добавляет новый элемент в список (0), а второй позволяет устанавливать его величину (5). Нельзя не отметить, что для каждого нового цикла for используется собственная временная переменная, выполняющая представление текущего элемента внешнего (j) или внутренних (i) списков. Обратиться к нужной ячейке многомерного списка можно при помощи указания ее координат в квадратных скобках, ориентируясь на строки и столбцы: d1[1][2].

Многомерный массив

Как и в случае с двумерным массивом, представленным в виде сложного списка, многомерный массив реализуется по принципу «списков внутри списка». Следующий пример наглядно демонстрирует создание трехмерного списка, который заполняется нулевыми элементами при помощи трех циклов for. Таким образом, программа создает матрицу с размерностью 5×5×5.

d1 = []
for k in range(5):
    d2 = []
    for j in range(5):
        d3 = []
        for i in range(5):
            d3.append(0)
        d2.append(d3)
    d1.append(d3)

Аналогично двумерному массиву, обратиться к ячейке построенного выше объекта можно с помощью индексов в квадратных скобках, например, d1[4][2][3].

Заключение

Для взаимодействия с наборами данных одного типа в языке программирования Python, как правило, используются массивы. Стандартная библиотека платформы позволяет достаточно эффективно работать с подобной структурой, предоставляя возможность манипулировать ее содержимым при помощи соответствующих функций. Кроме того, в Python поддерживается многомерное представление списков без ограничений на количество уровней.

python — ValueError: установка элемента массива с последовательностью

Этот код Python:

  импортировать numpy как p

def firstfunction ():
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray = []
    MeanOutputHeader = ['TestID', 'ConditionName', 'FilterType', 'RRMean', 'HRMean',
                      'dZdtMaxVoltageMean', 'BZMean', 'ZXMean', 'LVETMean', 'Z0Mean',
                      'StrokeVolumeMean', 'CardiacOutputMean', 'VelocityIndexMean']
    dataMatrix = BeatByBeatMatrixOfMatrices [столбец]
    rawTrimmedMatrix = стр.массив (dataMatrix [1:, 1: 17])


    trimmedMatrix = p.array (roughTrimmedMatrix, dtype = p.float64) # ОШИБКА, ВЫБРОСАННАЯ ЗДЕСЬ


    myMeans = p.mean (trimmedMatrix, axis = 0, dtype = p.float64)
    conditionMeansArray = [TestID, testCondition, 'UnfilteredBefore', myMeans [3], myMeans [4],
                           myMeans [6], myMeans [9], myMeans [10], myMeans [11], myMeans [12],
                           myMeans [13], myMeans [14], myMeans [15]]
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray.append (conditionMeansArray)
    вторая функция (UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)
    возвращаться

def вторая функция (UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray):
    RRDuringArray = p.array (UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray, dtype = p.float64) [1:, 3]
    возвращаться

первая функция ()
  

Выдает это сообщение об ошибке:

  Файл "mypath \ mypythonscript.py", строка 3484, во второй функции
RRDuringArray = p.array (UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray, dtype = p.float64) [1:, 3]
ValueError: установка элемента массива с последовательностью.
  

Может ли кто-нибудь показать мне, что делать, чтобы исправить проблему в приведенном выше неработающем коде, чтобы он перестал выдавать сообщение об ошибке?


РЕДАКТИРОВАТЬ: Я выполнил команду печати, чтобы получить содержимое матрицы, и вот что она распечатала:

UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray:

  [['TestID', 'ConditionName', 'FilterType', 'RRMean', 'HRMean', 'dZdtMaxVoltageMean', 'BZMean', 'ZXMean', 'LVETMean', 'Z0Mean', 'StrokeVolumeMean' ',' VelocityIndexMean '],
[u'HF101710 ',' PreEx10SecondsBEFORE ',' UnfilteredBefore ', 0.

000000000006, 66.257731979420001, 1.8305673000000002, 0.11750000000000001, 0.15120546389880002, 0.26870546389879996, 27.628261216480002, 86.9441

160013, 5.767261352345999, 0.066259118586 [u'HF101710 ',' 25W10SecondsBEFORE ',' UnfilteredBefore ', 0,68478571428571422, 87,727887206978565, 2,2965444125714285, 0,099642857142857144, 0,14952476549885715, 0, 2991676228248, 0,12733725628, 0, 299167622625628, 0, 24916762264288 [u'HF101710 ',' 50W10SecondsBEFORE ',' UnfilteredBefore ', 0.54188235294117659, 110.74841107829413, 2.6719262705882354, 0.077705882352917643, 0.15051306356552943, 0.2282189459185294, 26.768787504858825, 111.22827075238826, 121814824684404444 [u'HF101710 ',' 75W10SecondsBEFORE ',' UnfilteredBefore ', 0,4561

1

2, 131,52996981880955, 3,1818159523809522, 0,0747142857142, 0,13459344175047619, 0,2091430167248325285, 0,13459344175047619, 0,2091430167248328355, 0.2091430167248328355, 0.2091430167279389

Мне кажется, что это матрица из 5 строк на 13 столбцов, хотя количество строк может меняться, когда через скрипт обрабатываются разные данные.С теми же данными, которые я добавляю в это.

РЕДАКТИРОВАТЬ 2 : Однако сценарий выдает ошибку. Поэтому я не думаю, что ваша идея объясняет проблему, которая здесь происходит. Однако, спасибо. Есть другие идеи?


РЕДАКТИРОВАТЬ 3:

FYI, если я заменю эту проблемную строку кода:

  RRDuringArray = p.array (UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray, dtype = p.float64) [1:, 3]
  

вместо этого:

  RRDuringArray = p.массив (UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray) [1:, 3]
  

Тогда этот раздел скрипта работает нормально, не вызывая ошибок, но затем следующая строка кода:

  p.ylim (.5 * RRDuringArray.min (), 1.5 * RRDuringArray.max ())
  

Выдает эту ошибку:

  Файл mypath \ mypythonscript.py, строка 3631, в CreateSummaryGraphics
  p.ylim (.5 * RRDuringArray.min (), 1.5 * RRDuringArray.max ())
TypeError: невозможно выполнить сокращение с помощью гибкого типа
  

Итак, вы можете видеть, что мне нужно указать тип данных, чтобы иметь возможность использовать ylim в matplotlib, но все же указание типа данных вызывает сообщение об ошибке, которое инициировало этот пост.

Основы работы с массивами

Основы работы с массивами

Определение

Массив - это индексированный набор элементов данных одного типа.
1) Индексирован означает, что элементы массива пронумерованы (начиная с 0).
2) Ограничение однотипного важно, потому что массивы хранятся в последовательных ячейках памяти. Каждая ячейка должны быть одного типа (и, следовательно, одного размера).

Объявление массивов:

Объявление массива похоже на форму обычного объявления (typeName variableName), но мы добавляем размер:
    typeName variableName  [ размер ];
 

Объявляет массив с указанным размером с именем variableName , типа Тип Имя .Массив проиндексирован от 0 до размер-1 . Размер (в скобках) должен быть целочисленным литералом или постоянная переменная. Компилятор использует размер, чтобы определить, сколько места выделить (т.е. сколько байтов).

Примеры:

  int list [30]; // массив из 30 целых чисел
  имя символа [20]; // массив из 20 символов
  двойные числа [50]; // массив из 50 знаков после запятой
  int table [5] [10]; // двумерный массив целых чисел
 

Последний пример иллюстрирует двумерный массив (который мы часто нравится думать о таблице).Обычно мы думаем о первом размере как строки, а второй как столбцы, но на самом деле это не имеет значения, если как вы последовательны! Итак, мы могли подумать о последнем объявлении например, в виде таблицы с 5 строками и 10 столбцами.

Инициализация массивов:

С обычными переменными мы можем объявить в одной строке, а затем инициализировать следующий:
  int x;
  х = 0;
 

Или мы могли бы просто инициализировать переменную в объявлении сам:

  int x = 0;
 

Можем ли мы сделать то же самое с массивами? Да, для встроенных типов.Просто перечислите массив значения (литералы) в заданной нотации {} после объявления. Вот некоторые примеры:

  int list [4] = {2, 4, 6, 8};
  символьные буквы [5] = {'a', 'e', ​​'i', 'o', 'u'};
  двойные числа [3] = {3,45, 2,39, 9,1};
  int table [3] [2] = {{2, 5}, {3,1}, {4,9}};
 

Струны в стиле C

Массивы типа char - особые случаи.
  • Мы часто используем строки , но нет встроенного строкового типа на языке
  • Строка в стиле C реализована как массив типа char, который заканчивается специальным символом, называемым "нуль" персонаж".
    • нулевой символ имеет значение ASCII 0
    • Нулевой символ может быть записан как литерал в коде следующим образом: '\ 0'
  • Каждый строковый литерал (что-то в двойных кавычках) неявно содержит нулевой символ в конце

Поскольку символьные массивы используются для хранения строк в стиле C, вы можете инициализировать массив символов строковым литералом (т.е. строкой в двойные кавычки), пока вы оставляете место для нулевого символа в выделенное пространство.

  char name [7] = "Джонни";
 

Обратите внимание, что это будет эквивалентно:

  char name [7] = {'J', 'o', 'h', 'n', 'n', 'y', '\ 0'};
 

Варианты инициализации

Объявления массивов должны содержать информацию о размер массива. Можно не указывать размер [] в объявлении до тех пор, пока вы инициализируете встроенный массив, в этом случае массив делается достаточно большим, чтобы захватить инициализирован данные.Примеры:

  char name [] = "Джонни"; // размер 7
  int list [] = {1, 3, 5, 7, 9}; // размер 5
 

Другой способ сокращения наборов инициализаторов - использование меньшего количества элементов, чем размер уточняет. Остальные элементы будут по умолчанию равны 0. Это незаконно. использовать набор, содержащий на элементов больше, чем выделенный размер.

  int list [5] = {1, 2}; // массив: {1, 2, 0, 0, 0}
  int nums [3] = {1, 2, 3, 4}; // незаконное объявление.
 

Примечание. Используя инициализаторы в объявлении, как в приведенных выше примерах, является вероятно, будет не так желательно с очень большими массивами.
Другой распространенный способ инициализации массива - с помощью цикла для :
В этом примере инициализируется массив numList как {0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18}.

  int numList [10];
  int i;
  для (i = 0; i

 

Использование массивов:

Как только ваши массивы объявлены, вы получаете доступ к элементам в массиве с помощью имя массива и номер индекса в скобках []. Если массив объявляется как: typeName varName [size] , тогда элемент с индексом n обозначается как varName [n] .Примеры:
  int x, список [5]; // объявление
  двойные числа [10]; // объявление

  список [3] = 6; // присваиваем значение 6 элементу массива с индексом 3
  cout

 

Однако было бы нецелесообразно использовать индекс массива, за пределами допустимых индексов массива:

  список [5] = 10; // плохой оператор, так как ваши действительные индексы 0-4.
 

Однако синтаксически приведенное выше утверждение является допустимым . Это работа программиста - следить за тем, чтобы индексы за границами не использовались.Не рассчитывайте, что компилятор проверит это за вас - он не будет!

Копирование массивов:

Если у нас есть эти два массива, как нам скопировать содержимое list2 в список1?
  int list1 [5];
  int list2 [5] = {3, 5, 7, 9, 11};
 

С переменными мы используем оператор присваивания, так что это будет естественная тенденция - но это неправильно!

  список1 = список2; // это НЕ копирует содержимое массива
 

Мы должны копировать между массивами поэлементно. для петли делает это легко:

  для (int i = 0; i
 

Простой ввод / вывод со строками:

В особом случае строк (массивы символов с завершающим нулем) они можно использовать как обычные массивы. Доступ к одному элементу массива означает доступ к одному персонажу.
  символ приветствия [] = "Привет";
  char word1 [20];

  cout << приветствие [1]; // печатает букву 'e'
  cout << приветствие [4]; // печатает букву 'о'
 

Строки также могут выводиться и вводиться целиком со стандартным объекты ввода и вывода (cin и cout):
Следующая строка выводит слово «Hello»:

  cout << приветствие;
 
Будьте осторожны, только использует это в массивах символов, которые используются как Струны в стиле С.(Это означает, что только если нулевой символ присутствует как терминатор).

Следующая строка позволяет ввести слово (до 19 символов и завершающий нулевой символ) с клавиатуры, который хранится в массив word1:

  cin >> word1;
 

Символы читаются с клавиатуры до первого «пробела» (пробел, табуляция, новая строка и т. д.) встречается символ. Вход сохраняется в массиве символов, и нулевой символ автоматически добавлено.


Примеры

Пример: Массивы

В Go массив - нумерованная последовательность элементов определенная длина.

 основной пакет
 
 импорт "fmt"
 
 func main () {
 

Здесь мы создаем массив и , который будет содержать точно 5 внутр с.Тип элементов и длина одинаковы. часть типа массива. По умолчанию массив с нулевым значением, что для int с означает 0 с.

    var a [5] int
    fmt.Println ("emp:", a)
 

Мы можем установить значение индекса, используя array [index] = синтаксис значения и получить значение с массив [индекс] .

    а [4] = 100
    fmt.Println ("набор:", а)
    fmt.Println ("получить:", a [4])
 

Встроенная функция len возвращает длину массива.

    fmt.Println ("len:", len (a))
 

Используйте этот синтаксис для объявления и инициализации массива в одну строку.

    b: = [5] int {1, 2, 3, 4, 5}
    fmt.Println ("dcl:", b)
 

Типы массивов одномерные, но вы можете составлять типы для построения многомерных данных конструкции.

    var twoD [2] [3] int
    для i: = 0; я <2; i ++ {
        для j: = 0; j <3; j ++ {
            twoD [i] [j] = i + j
        }
    }
    fmt.Println ("2d:", twoD)
}
 

Когда использовать набор, а не массив

Версия Swift: 5.2

Пол Хадсон