Матрицы в python и массивы numpy

Содержание:

Массивы в Python
Многомерный массив
Типы данных кортежей в Python
- Пример – Код Python для иллюстрации «кортежа» в Python
Группировка элементов нескольких списков
- - zip(*iterables)
Базовое использование
Создание и заполнение
Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy
- Синтаксис:
Входные данные не меняются
- Встроенные реализации
2.4.2. Обход массива¶
Методы списков
Выполните Итерацию списка в Python С помощью итераторов – Iter() и Next()
Индексирование
Манипулирование массивами NumPy
Изменяемые и неизменяемые объекты
Обратитесь в массив списка в Python
Прохождение по списку
- - enumerate(iterable )

Массивы в Python

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

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

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

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

itypecodePythonPythonPythonC-массивахPython

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

numbers = array('i', )

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

print numbers

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

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

for number in numbers:
    print number

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

Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

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

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

Многомерный массив

Python numpy guide — learn numpy arrays with examples

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.

Типы данных кортежей в Python

Python

Кортеж похож на список в Python. В Python тип данных кортежа является неизменяемым. Это означает, что кортежи не могут быть изменены, в отличие от списков. В Python кортежи могут содержать различные значения типов данных. Кортежи заключены в круглые скобки. Давайте рассмотрим код, иллюстрирующий кортежи в Python.

Пример – Код Python для иллюстрации «кортежа» в Python

first = (1, 2, 3)
second = (4, 5, 6)

print("len(first) : ", len(first))
print("max(first) : ", max(first))
print("min(first) : ", min(first))
print("first + second :", first + second)
print("first * 3 : ", first * 3)
print("1 in first : ", 1 in first)
print("5 not in second : ", 5 not in second)

Выход:

В этом примере показано несколько основных операций с кортежами. Функция len() возвращает количество элементов в первом кортеже. Функция max() возвращает максимальное значение, а функция min() — минимальное. Оператор сложения добавляет два кортежа, оператор умножения умножает кортеж. Оператор in определяет, находится ли значение в кортеже.

Группировка элементов нескольких списков

zip(*iterables)

Массивы php

Возвращает итератор по кортежам, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждого переданного итерируемого объекта.

Параметры:

— итерируемые объекты.

Возвращаемое значение:

Итератор по кортежам на основе переданных итерируемых объектов.

Если был передан один итерируемый объект, то будет возвращен итератор по кортежам, каждый из которых имеет только один элемент.
Если итерируемые объекты не были переданы, то будет возвращен пустой итератор.

Примечание:

Итератор останавливается, когда самая короткая из последовательностей исчерпана:

list(zip(, , ))   #

Если у вас последовательности разной длины и потеря данных недопустима, используйте .

В сочетании с оператором функция может быть использована для распаковки списка (см. Пример 2).

Примеры:

Пример 1: Использование .

number_list = 
str_list = 

# Без аргументов
result = zip()

# Преобразование итератора в список
result_list = list(result)
print(result_list)

# С двумя итерируемыми объектами
result = zip(number_list, str_list)

# Преобразование итератора во множество
result_set = set(result)
print(result_set)

Результат:

{(3, ‘three’), (2, ‘two’), (1, ‘one’)}

Пример 2: Распаковка списка с использованием .

coordinate = 
value = 

result = zip(coordinate, value)
result_list = list(result)
print(result_list)

c, v =  zip(*result_list)
print('c =', c)
print('v =', v)

Результат:

c = (‘x’, ‘y’, ‘z’)

v = (3, 4, 5)

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

empty_list = []
print(type(empty_list)) # <class 'list'>
print(len(empty_list)) # 0

Можно создать список, сразу содержащий
какие-то элементы. В этом случае они
перечисляются через запятую и помещаются
в квадратные скобки. Элементы в списках
могут быть гетерогенными (т. е., разных
типов), хотя обычно бывают гомогенными
(одного типа):

homogeneous_list = 
print(homogeneous_list) # 
print(len(homogeneous_list)) # 6

heterogeneous_list = 
print(heterogeneous_list) # 
print(len(heterogeneous_list)) # 2

Для создания списков также может
использоваться конструктор list:

empty_list = list()  # Создаем пустой список
print(empty_list)  # []
new_list = list("Hello, Pythonist!")  # Новый список создается путем перебора заданного итерируемого объекта.
print(new_list)  #

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

my_list = 
print(my_list)  #

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

print(my_list)  # 1
print(my_list)  # 2
print(my_list)  # 9

В Python для обращения к элементам можно
использовать и отрицательные индексы.
При этом последний элемент в списке
будет иметь индекс -1, предпоследний —
-2 и так далее.

print(my_list)  # 25
print(my_list)  # 16
print(my_list)  # 9

Распаковка списков (для python-3). Если
поставить перед именем списка звездочку,
все элементы этого списка будут переданы
функции в качестве отдельных аргументов.

my_list = 
print(my_list)  # 
print(*my_list)  # 1 2 9 16 25

words = 
print(words)  # 
print(*words)  # I love Python I love

Списки мутабельны

Списки — это изменяемые контейнеры.
То есть, вы можете изменять содержимое
списка, добавляя и удаляя элементы.

Элементы списка можно перегруппировать,
используя для индексирования другой
список.

Создадим новый список из элементов списка , а индексы нужных элементов возьмем из списка :

my_list = 
my_index = 
my_new_list =  for i in my_index]
print(my_new_list)  #

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 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', )

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

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

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

numpy.nditer()
numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

numpy.arange()
numpy.reshape()
numpy.nditer()

import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Входные данные не меняются

Пусть есть два списка и .

Начнем с самого простого алгоритма: обозначим метки за и и будем брать меньший из , и увеличивать его метку на единицу, пока одна из меток не выйдет за границу списка.

При первом сравнении мы выберем минимальный элемент из двух минимальных в своем списке и подвинемся на следующий элемент, поэтому наименьший элемент из двух списков будет стоять на нулевом месте результирующего. Дальше несложно по индукции доказать, что далее слияние пройдет верно.

Перейдем к коду:

Заметим, что в данном коде используется только перемещение вперед по списку. Поэтому будет достаточно работать с итераторами. Перепишем алгоритм с помощью итераторов.

Еще изменим обработку концов списков, так как теперь мы не умеем копировать сразу до конца. Будем обрабатывать элементы до того, когда оба итератора дойдут до конца, при этом, если один уже оказался в конце, будем просто брать из второго.

В этой реализации можно вместо добавления по одному элементу () собрать генератор, а потом из него получить список. Для этого напишем отдельную функцию, которая будет строить генератор, а основная функция сделает из него список.

Встроенные реализации

Рассмотрим еще несколько способов слияния через встроенные в python функции.

из . Как говорит документация, эта функция делает именно то, что мы хотим, и больше: объединяет несколько итерируемых объекта, можно задать ключ, можно сортировать в обратном порядке.

Тогда нам нужно просто импортировать и использовать:
из . умеет считать количество вхождений каждого из элементов, выдавать их в тех количествах, в которых они входят, и еще несколько полезных вещей, которые сейчас не нужны (например, несколько самых часто встречающихся элементов).

Воспользуемся для слияния элементов и :
И, наконец, просто сортировка. Объединяем и сортируем заново.

2.4.2. Обход массива¶

Но обычно вам надо работать сразу со всеми элементами массива. Точнее,
сразу со всеми как правило не надо, надо по очереди с каждым (говорят:
«пробежаться по массиву»). Для этого вам очень полезная вещь — это цикл
. Если вы знаете, что в массиве элементов (т.е. если у вас
есть переменная и в ней хранится число элементов в массиве), то
это делается так:

for i in range(n):
    ... что-то сделать с элементом a

например, вывести все элементы массива на экран:

for i in range(n):
    print(ai])

или увеличить все элементы массива на единицу:

for i in range(n):
    ai += 1

и т.п. Конечно, в цикле можно и несколько действий делать, если надо.
Осознайте, что это не магия, а просто полностью соответствует тому, что
вы знаете про работу цикла .

Если же у вас нет переменной , то вы всегда можете воспользоваться
специальной функцией , которая возвращает количество элементов в
массиве:

for i in range(len(a)):
    ...

Методы списков

len()

Метод возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).

принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).

list1 =   # список
print(len(list1)) # в списке 3 элемента, в выводе команды будет "3"

str1 = 'basketball'  # строка
print(len(str1))  # в строке 9 букв, в выводе команды будет "9"

tuple1 = (2, 3, 4, 5)  # кортеж
print(len(tuple1))  # в кортеже 4 элемента, в выводе команды будет "4"

dict1 = {'name': 'John', 'age': 4, 'score': 45} # словарь
print(len(dict1))  # в словаре 3 пары ключ-значение, в выводе команды будет "3"

index()

возвращает индекс элемента. Сам элемент передается методу в качестве аргумента. Возвращается индекс первого вхождения этого элемента (т. е., если в списке два одинаковых элемента, вернется индекс первого).

numbers = 
words = 

print(numbers.index(9)) # 4
print(numbers.index(2)) # 1
print(words.index("I")) # 0
print(words.index("JavaScript")) # возвращает ValueError, поскольку 'JavaScript' в списке 'words' нет

Первый результат очевиден. Второй и
третий output демонстрируют возврат индекса
именно первого вхождения.

Цифра «2» встречается в списке дважды,
первое ее вхождение имеет индекс 1,
второе — 2. Метод index() возвращает индекс
1.

Аналогично возвращается индекс 0 для элемента «I».

Если элемент, переданный в качестве аргумента, вообще не встречается в списке, вернется ValueError. Так получилось с попыткой выяснить индекс «JavaScript» в списке .

Опциональные аргументы

Чтобы ограничить поиск элемента
конкретной подпоследовательностью,
можно использовать опциональные
аргументы.

words = 
print(words.index("am", 2, 5)) # 4

Метод index() будет искать элемент «am» в диапазоне от элемента с индексом 2 (включительно) до элемента с индексом 5 (этот последний элемент не входит в диапазон).

При этом возвращаемый индекс — индекс
элемента в целом списке, а не в указанном
диапазоне.

pop()

Метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Этому методу можно передавать в качестве параметра индекс элемента, который вы хотите удалить (это опционально). Если конкретный индекс не указан, метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Если в списке нет указанного вами индекса, метод выбросит exception .

cities = 

print "City popped is: ", cities.pop() # City popped is: San Francisco
print "City at index 2 is  : ", cities.pop(2) # City at index 2 is: San Antonio

Базовый функционал стека

Для реализации базового функционала
стека в программах на Python часто
используется связка метода pop() и метода
append():

stack = []

for i in range(5):
    stack.append(i)

while len(stack):
    print(stack.pop())

Выполните Итерацию списка в Python С помощью итераторов – Iter() и Next()

Для итерации списка с помощью итераторов в python мы будем использовать методы __iter()__ и __next ()__. В Python __iter__() и __next__() совместно известны как протокол итератора.

Итераторы обычно реализуются в циклах, постижениях, генераторах и т. Д. Это просто объект, который может быть повторен (по одному элементу за раз). Внутренне цикл for создает объект iterator, iter_obj, вызывая iter() для iterable.

Синтаксис

Синтаксис функции __iter ()__

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Функция iter() (которая вызывает метод __iter__()) возвращает итератор.

Синтаксис функции __next ()__

Next(Iter_obj) – это то же самое, что obj.next(). Здесь iter_obj может быть любым итеративным объектом, созданным функцией iter ().

Пример

iterable = (iterable)

while True:
    try:
       (iter_obj)
        print(element)
    except StopIteration:
        break

Объяснение

В приведенном выше примере сначала мы создали итеративный (список) с элементами . Затем мы получаем итератор с помощью функции iter() и сохраняем его в переменной iter_obj. После этого мы инициализировали бесконечный цикл while и использовали функцию next() для перебора всех элементов итератора. Когда мы дойдем до конца и больше не будем возвращать данные, это вызовет исключение StopIteration.

Внутренне цикл for создает объект итератора iter_obj, вызывая iter() на итераторе. Но на практике цикл for на самом деле является бесконечным циклом while.

Индексирование

Что же такое индексирование? Это загадочное слово обозначает операцию обращения к элементу по его порядковому номеру ( ( ･ω･)ア напоминаю, что нумерация начинается с нуля). Проиллюстрируем это на примере:

fruits =
print(fruits[])
print(fruits)
print(fruits)

>>> Apple
>>> Grape
>>> Orange

Списки в Python являются изменяемым типом данных. Мы можем изменять содержимое каждой из ячеек:

fruits =

fruits[] = ‘Watermelon’

fruits = ‘Lemon’
print(fruits)

>>>

Индексирование работает и в обратную сторону. Как такое возможно? Всё просто, мы обращаемся к элементу списка по отрицательному индексу. Индекс с номером -1 дает нам доступ к последнему элементу, -2 к предпоследнему и так далее.

fruits =
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)

>>> Orange
>>> Banan
>>> Peach
>>> Grape

Манипулирование массивами NumPy

NumPy предоставляет метод , который можно использовать для изменения размеров массива numpy и изменения исходного массива на месте. Здесь мы показываем иллюстрацию использования для изменения формы на

>>> c
array()
>>> c.shape
(12,)
>>> c.reshape(4, 3)
array(,
       ,
       ,
       ])

Поскольку операции numpy предназначены для высокой оптимизации, любой подмассив, созданный из массива, по-прежнему содержит ссылку на исходный массив. Это означает, что если подмассив изменяется на месте, исходный массив также изменяется.

>>> f = e
>>> f
array(,
       ,
       ])
>>> f *= 3
>>> f
array(,
       ,
       ])
>>> e
array(,
       ,
       ])

Здесь исходный массив также изменяется при любом изменении среза подмассива . Это связано с тем, что срезы numpy возвращают только представление исходного массива.

Чтобы гарантировать, что исходный массив не будет изменен с помощью каких-либо изменений в срезе подмассива, мы используем метод numpy для создания копии массива и изменения клонированного объекта, вместо того, чтобы иметь дело со ссылкой на исходный объект.

В приведенном ниже фрагменте показано, как решает эту проблему.

>>> e
array(,
       ,
       ])
>>> f = e.copy()
>>> f
array(,
       ,
       ])
>>> f = 100
>>> f
array(,
       ,
       ])
>>> e
# No change is reflected in the original array
# We are safe!
array(,
       ,
       ])

Изменяемые и неизменяемые объекты

Объекты данных вышеперечисленных типов хранятся в памяти компьютера для обработки. Некоторые из этих значений могут быть изменены во время обработки, но содержимое других не может быть изменено после того, как они созданы в памяти.

Числовые значения, строки и кортежи неизменны, что означает, что их содержимое не может быть изменено после создания.

С другой стороны, набор элементов в объекте списка или словаря может быть изменен. Можно добавлять, удалять, вставлять и переставлять элементы в списке или словаре. Следовательно, они являются изменчивыми объектами.

Неизменяемые типы данных в Python1. Числовой2. Строка3. Кортеж

Изменяемые типы данных в Python1. Список 2. Словарь3. Набор

Обратитесь в массив списка в Python

Как мы уже обсуждали Списки и Массивы похожи в Python. Там, где основное различие между ними, в том, что массивы позволяют только элементы одного и того же типа данных, в то время как списки позволяют им быть разными.

Поскольку Python не поддерживает обычные массивы, мы можем использовать списки, чтобы изобразить то же самое и попытаться отменить их. Давайте посмотрим на разные методы, следующие, которые мы можем достичь этой задачи,

1. Использование списка нарезка, чтобы изменить массив в Python

Мы можем изменить массив списка, используя нарезка методы. Таким образом, мы фактически создаем новый список в обратном порядке как у оригинального. Давайте посмотрим, как:

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

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

Выход :

Array is : 
Resultant new reversed array:

2. Использование метода обратного ()

Python также предоставляет встроенный метод Это непосредственно меняет порядок элементов списка прямо на исходном месте.

Примечание : Таким образом, мы меняем порядок фактического списка. Следовательно, исходный порядок потерян.

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

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

Выход :

Before reversal Array is : 
After reversing Array:

3. Использование обратного () метода

У нас еще один метод, Что при прохождении со списком возвращает намерение имеющих только элементы списка в обратном порядке. Если мы используем Метод на этом намечном объекте мы получаем новый список, который содержит наш обратный массив.

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

Выход :

Original Array is : 
Resultant new reversed Array:

Прохождение по списку

enumerate(iterable )

Возвращает генератор, отдающий пары счётчик(индекс)-элемент для указанного итерируемого объекта.

Параметры:

— последовательность, итератор или объекты, поддерживающие итерирование.

– значение, с которого начинается отсчет. Необязательный аргумент, по умолчанию равен нулю.

Возвращаемое значение:

enumerate object — генератор, отдающий пары счётчик(индекс)-элемент для указанного итерируемого объекта.

Примечание:

Вы можете преобразовать enumerate object в список или кортеж, используя функции и соответственно.

Примеры:

Пример 1: Работа с .

grocery = 
enumerateGrocery = enumerate(grocery)

# <class 'enumerate'>
print(type(enumerateGrocery))

# 
print(list(enumerateGrocery))

enumerateGrocery = enumerate(grocery, 10)

# 
print(list(enumerateGrocery))

Пример 2: Прохождение по enumerate object.

grocery = 

for item in enumerate(grocery):
    print(item)

print('\n')
for count, item in enumerate(grocery):
    print(count, item)

print('\n')
# изменение значения start
for count, item in enumerate(grocery, 100):
    print(count, item)

Результат:(0, ‘bread’)(1, ‘milk’)(2, ‘butter’)

0 bread1 milk2 butter

100 bread101 milk102 butter