Python'da bir diziyi nasıl bildiririm ?

Belgelerde dizilere referans bulamıyorum.

variable = []

Şimdi variableboş bir listeye ^* işaret ediyor .

Tabii ki bu bir görev değil, bir açıklama değil. Python'da dinamik olarak yazıldığından, Python'da "bu değişken hiçbir zaman listeden başka bir şeye başvurmamalıdır" demenin bir yolu yoktur.

^* Varsayılan yerleşik Python türüne dizi değil liste denir . Heterojen bir nesne koleksiyonunu tutabilen (uzunlukları önemli olmayan ve serbestçe karıştırılabilen) keyfi uzunlukta sıralı bir kaptır. Bu , C tipine daha yakın bir tip sunan arraymodülle karıştırılmamalıdır array; içerikler homojen olmalıdır (hepsi aynı türden), ancak uzunluk hala dinamik.

Bu Python'da şaşırtıcı derecede karmaşık bir konudur.

Pratik cevap

Diziler sınıfla temsil edilir list( referansa bakın ve bunları jeneratörlerle karıştırmayın ).

Kullanım örneklerine göz atın:

# empty array
arr = [] 

# init with values (can contain mixed types)
arr = [1, "eels"]

# get item by index (can be negative to access end of array)
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
arr[0]  # 1
arr[-1] # 6

# get length
length = len(arr)

# supports append and insert
arr.append(8)
arr.insert(6, 7)

Teorik cevap

Kaputun altında Python's list, öğelere referanslar içeren gerçek bir dizi için bir sarıcıdır. Ayrıca, altta yatan dizi biraz ekstra alanla oluşturulur.

Bunun sonuçları:

• rastgele erişim gerçekten ucuz (arr[6653] aynı arr[0])
• append biraz 'ekstra alan' operasyonu 'ücretsiz'
• insert operasyon pahalı

Bu harika operasyon karmaşıklığı tablosunu kontrol edin .

Ayrıca, dizi, referanslar dizisi ve bağlantılı liste arasındaki en önemli farklılıkları göstermeye çalıştığım bu resme bakın:

Aslında bir şey beyan etmiyorsunuz, ancak Python'da şu şekilde bir dizi oluşturuyorsunuz:

from array import array
intarray = array('i')

Daha fazla bilgi için dizi modülüne bakın: http://docs.python.org/library/array.html

Artık bir dizi değil, bir liste istemek mümkün, ancak diğerleri bunu zaten yanıtladı. :)

Bence ilk 30 hücre dolu bir liste istiyorsun. Yani

   f = []

   for i in range(30):
       f.append(0)

Bunun kullanılabileceği bir örnek Fibonacci dizisidir. Project Euler'deki 2. sorunu inceleyin

Bu nasıl:

my_array = [1, 'rebecca', 'allard', 15]

Hesaplamalar için, bunun gibi sayısal diziler kullanın :

import numpy as np

a = np.ones((3,2))        # a 2D array with 3 rows, 2 columns, filled with ones
b = np.array([1,2,3])     # a 1D array initialised using a list [1,2,3]
c = np.linspace(2,3,100)  # an array with 100 points beteen (and including) 2 and 3

print(a*1.5)  # all elements of a times 1.5
print(a.T+b)  # b added to the transpose of a

bu numpy dizileri kaydedilebilir ve diskten yüklenebilir (sıkıştırılmış olsa bile) ve büyük miktarda element içeren karmaşık hesaplamalar C benzeri hızlıdır.

Bilimsel ortamlarda çok kullanılır. Daha fazlası için buraya bakın .

JohnMachin'in yorumu gerçek cevap olmalı. Diğer tüm cevaplar bence sadece geçici çözümlerdir! Yani:

array=[0]*element_count

Birkaç katkı, python'daki dizilerin listelerle temsil edildiğini öne sürdü. Bu yanlış. Python, " " array()standart kütüphane modülünde bağımsız bir uygulamaya sahiptir , bu nedenle ikisini karıştırmak yanlıştır. Listeler python'daki listelerdir, bu nedenle kullanılan terminolojiye dikkat edin.arrayarray.array()

list_01 = [4, 6.2, 7-2j, 'flo', 'cro']

list_01
Out[85]: [4, 6.2, (7-2j), 'flo', 'cro']

List ile arasında çok önemli bir fark vardır array.array(). Bu nesnelerin her ikisi de sıralı dizilerken, array.array () sıralı bir homojen dizidir, bir liste de homojen olmayan bir dizidir.

Python'da hiçbir şey beyan etmiyorsunuz. Sadece kullan. Http://diveintopython.net gibi bir şeyle başlamanızı öneririm .

Normalde sadece yapacağını a = [1,2,3]bir gerçekte hangi listfakat için arraysbu resmi bakmak tanımı

Lennart'ın cevabına eklemek için şöyle bir dizi oluşturulabilir:

from array import array
float_array = array("f",values)

burada değerler bir demet, liste veya np.array biçiminde olabilir, ancak dizi olamaz:

values = [1,2,3]
values = (1,2,3)
values = np.array([1,2,3],'f')
# 'i' will work here too, but if array is 'i' then values have to be int
wrong_values = array('f',[1,2,3])
# TypeError: 'array.array' object is not callable

ve çıktı yine aynı olacaktır:

print(float_array)
print(float_array[1])
print(isinstance(float_array[1],float))

# array('f', [1.0, 2.0, 3.0])
# 2.0
# True

Liste için çoğu yöntem dizi ile de çalışır, yaygın olanları pop (), expand () ve append () şeklindedir.

Cevaplar ve yorumlardan yola çıkarak, dizi veri yapısının o kadar popüler olmadığı anlaşılıyor. Yine de, bir liste üzerinde bir tuple tercih gibi aynı şekilde seviyorum.

Dizi yapısının bir liste veya np.array'den daha katı kuralları vardır ve bu özellikle sayısal verilerle çalışırken hataları azaltabilir ve hata ayıklamayı kolaylaştırabilir.

Bir int dizisine kayan nokta ekleme / ekleme girişimleri bir TypeError atar:

values = [1,2,3]
int_array = array("i",values)
int_array.append(float(1))
# or int_array.extend([float(1)])

# TypeError: integer argument expected, got float

Dizi formunda tamsayıların olması gereken değerlerin (örn. Dizinler listesi) tutulması bu nedenle diziler np.array ve listelere benzer şekilde yinelenebildiğinden, "TypeError: liste dizinleri float değil tamsayı olmalıdır" ifadesini engelleyebilir:

int_array = array('i',[1,2,3])
data = [11,22,33,44,55]
sample = []
for i in int_array:
    sample.append(data[i])

Can sıkıcı bir şekilde, bir float dizisine int eklemek, int'in istisna atmadan float haline gelmesine neden olur.

np.array, girişleri için de aynı veri türünü korur, ancak hata vermek yerine, veri türünü yeni girişlere sığacak şekilde değiştirir (genellikle iki veya str):

import numpy as np
numpy_int_array = np.array([1,2,3],'i')
for i in numpy_int_array:
    print(type(i))
    # <class 'numpy.int32'>
numpy_int_array_2 = np.append(numpy_int_array,int(1))
# still <class 'numpy.int32'>
numpy_float_array = np.append(numpy_int_array,float(1))
# <class 'numpy.float64'> for all values
numpy_str_array = np.append(numpy_int_array,"1")
# <class 'numpy.str_'> for all values
data = [11,22,33,44,55]
sample = []
for i in numpy_int_array_2:
    sample.append(data[i])
    # no problem here, but TypeError for the other two

Bu, görevlendirme sırasında da geçerlidir. Veri türü belirtilirse, np.array girdileri mümkün olan her yerde bu veri türüne dönüştürür:

int_numpy_array = np.array([1,2,float(3)],'i')
# 3 becomes an int
int_numpy_array_2 = np.array([1,2,3.9],'i')
# 3.9 gets truncated to 3 (same as int(3.9))
invalid_array = np.array([1,2,"string"],'i')
# ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'string'
# Same error as int('string')
str_numpy_array = np.array([1,2,3],'str')
print(str_numpy_array)
print([type(i) for i in str_numpy_array])
# ['1' '2' '3']
# <class 'numpy.str_'>

veya özünde:

data = [1.2,3.4,5.6]
list_1 = np.array(data,'i').tolist()
list_2 = [int(i) for i in data]
print(list_1 == list_2)
# True

dizi sadece verir:

invalid_array = array([1,2,3.9],'i')
# TypeError: integer argument expected, got float

Bu nedenle, türe özgü komutlar için np.array kullanmak iyi bir fikir değildir. Dizi yapısı burada yararlıdır. listesi, değerlerin veri türünü korur.

Ve oldukça sinir bozucu bulduğum bir şey için: veri türü, dizi () 'de ilk argüman olarak belirtilir, ancak (genellikle) np.array ()' de ikinci argüman olarak belirtilir. : |

C ile olan ilişki burada belirtilmektedir: Python List ve Array - ne zaman kullanılır?

Eğlenceli keşifler!

Not: Dizinin yazılan ve oldukça katı doğası Python'dan ziyade C'ye doğru eğilir ve tasarım gereği Python'un işlevlerinde birçok türe özgü kısıtlama yoktur. Popülaritesi, işbirlikçi çalışmalarda da olumlu bir geri bildirim yaratır ve bunun değiştirilmesi çoğunlukla dosyadaki x için ek bir [int (x)] içerir. Bu nedenle dizinin varlığını göz ardı etmek tamamen uygulanabilir ve mantıklıdır. Çoğumuzu hiçbir şekilde engellememelidir. : D

Buna ne dersin...

>>> a = range(12)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> a[7]
6

Python onlara listeler diyor . Köşeli parantez ve virgül içeren bir liste hazır bilgisi yazabilirsiniz:

>>> [6,28,496,8128]
[6, 28, 496, 8128]

Lennart'tan sonra, homojen çok boyutlu dizileri uygulayan numpy de var .

Dizeleri bir dizi vardı ve True başlatılan booleans aynı uzunlukta bir dizi gerekli. Ben de öyle yaptım

strs = ["Hi","Bye"] 
bools = [ True for s in strs ]

Listeler oluşturabilir ve bunları dizilere dönüştürebilir veya numpy modülünü kullanarak dizi oluşturabilirsiniz. Aşağıda bunu gösteren birkaç örnek bulunmaktadır. Numpy ayrıca çok boyutlu dizilerle çalışmayı da kolaylaştırır.

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])

#For custom inputs
a = np.array([int(x) for x in input().split()])

Ayrıca, matrisin boyutları olarak girdi alan yeniden şekillendirme işlevini kullanarak bu diziyi 2X2 matrisine yeniden şekillendirebilirsiniz.

mat = a.reshape(2, 2)