Как создать массив определенной длины python

Массивы

Массив (англ. array) — структура данных, хранящая набор значений. Каждое значение из набора индексируется, т.е. значения имеют номера (индексы).

Простейший массив имеет следующий интерфейс

1. создать(A, N) -> массив A длины N — создание массива A размера N .
2. записать(A, i, x) — записывает значение x в i -ый элемент массива A .
3. считать(A, i) -> элемент массива A с индексом i — взятие элемента по индексу (чтение).
4. удалить(A) — удаление массива А .

Обычно индексами массива являются целые положительные числа, причём в непрерывном диапазоне. Например, 0, 1, 2. N-2, N-1 , где N — размер массива. В таком случае массив упорядочен по индексу и можно говорить, что массив также является последовательностью.

Для массива операции чтения и записи выполняются за O(1) , т.е. время этих операций не зависит от количества элементов в массиве.

Массив в Python

Массив в Python

упорядоченная изменяемая последовательность. массив хранит множество элементов, которые образуют последовательность. При этом можно изменять как сами элементы массива, так и сам массив: пополнять массив новыми элементами или удалять их. . объектов произвольных типов элементами массива являются Python-объекты. При этом допускается, чтобы в одном массиве хранились объекты разных типов.

Массивы в Python также называют списками или листами (англ. list). Терминология в других языках программирования, а также в теории алгоритмов может быть другая.

Список Python является гибким в использовании объектом. Как инструмент, программист может использовать списки, например, для создания элементов линейной алгебры: точек, векторов, матриц, тензоров. Или, например, для таблицы с некоторыми данными.

Важно заметить, что , питоновский список, является универсальной структурой данных. В том числе, ей можно пользоваться как массивом (что мы и будем делать)! То есть, у этого объекта есть интерфейс, описанный в предыдущем разделе, причём с теми же асимптотиками, хотя возможности выходят гораздо за пределы простейшего массива.

Создание массива

Литерал массива

Массив можно создать при помощи литералов. Литерал — это код, который используется для создания объекта «вручную» (задания константы). Например, некоторые литералы уже изученных ранее объектов:

• int : 5 , -23
• float : 5. , 5.0 , -10.81 , -1.081e1
• str : ‘ABCdef’ , «ABCdef»

В случае массива литералом являются квадратные скобки [] , внутри которых через запятую , перечисляются элементы массива:

>>> [] [] >>> [0, 1, 2, 3, 4] [0, 1, 2, 3, 4] >>> [‘sapere’, ‘aude’] [‘sapere’, ‘aude’] >>> [‘Gravitational acceleration’, 9.80665, ‘m s^-2’] [‘Gravitational acceleration’, 9.80665, ‘m s^-2’] >>> type([0, 1, 2, 3, 4])

Создание массива заданной длины, склеивание массивов

Чтобы создать массив наперёд заданной длины, нужно задать инициализируещее значение и длину. Ниже создаётся массив, содержащий 10 нулей.

>>> A = [0] * 10 >>> A [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> type(A)

С похожим синтаксисом мы сталкивались при работе со строками. Массивы в Python можно «склеивать» с помощью знака сложения:

>>> A = [0] * 3 # [0, 0, 0] >>> B = [1] * 3 # [1, 1, 1] >>> C = [2] * 3 # [2, 2, 2] >>> D = A + B + C >>> D [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2] 

На самом деле, умножение массива на целое число M это создание нового массива путём M «склеиваний» исходного массива с самим собой:

>>> [0, 1] * 3 [0, 1, 0, 1, 0, 1] >>> [0, 1] + [0, 1] + [0, 1] [0, 1, 0, 1, 0, 1] 

Элементы массива: доступ и изменение

Выше мы убедились, что массив это множество объектов различных типов, теперь убедимся, что это упорядоченная последовательность изменяемых объектов.

Доступ по индексу

Для доступа к элементам массива используется операция взятия элемента по индексу. Для этого рядом с литералом или переменной массива необходимо подписать индекс элемента в квадратных скобках:

>>> ['Gravitational acceleration', 9.80665, 'm s^-2'][0] 'Gravitational acceleration' >>> ['Gravitational acceleration', 9.80665, 'm s^-2'][1] 9.80665 >>> ['Gravitational acceleration', 9.80665, 'm s^-2'][2] 'm s^-2' >>> l = [10, 20, 30] >>> l[0] 10 >>> l[1] 20 >>> l[2] 30 

Нумерация элементов массива начинается с нуля.

При запросе элемента по несуществующему индексу, Python вызовет ошибку IndexError:

>>> l [10, 20, 30] >>> l[3] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IndexError: list index out of range 

Поэтому всегда нужно быть уверенным, что индексация не выходит за пределы длины массива. Получить её можно с помощью функции len() :

>>> l [10, 20, 30] >>> len(l) 3 >>> l[len(l) - 1] 30 

Последняя конструкция встречается нередко, поэтому в Python существует возможность взять элемент по отрицательному индексу:

>>> l [10, 20, 30] >>> l[-1] 30 >>> l[-2] 20 >>> l[-3] 10 >>> l[-4] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IndexError: list index out of range 

Таким образом для индекса n ≥ 0, l[-n] эвивалентно l[len(l) — n] .

Изменение элементов

Изменение элементов осуществляется с помощью присваивания:

>>> l = [10, 20, 30] >>> l [10, 20, 30] >>> l[0] = 0 >>> l [0, 20, 30] >>> l[2] = 55 >>> l [0, 20, 55] 

Доступ в цикле while

>>> l [0, 20, 55] >>> i = 0 >>> while i  len(l): . print(i, l[i]) . i += 1 . 0 0 1 20 2 55 >>> 

Доступ в цикле for

Наиболее универсальный способ это использование генератора range:

>>> l [0, 20, 55] >>> for i in range(len(l)): . print(i, l[i]) . 0 0 1 20 2 55 

Печать массива

Чтобы распечатать элементы массива в столбец, воспользуйтесь циклом for , как в разделе выше.

Если нужно распечатать массив в строку, то воспользуйтесь функцией print :

>>> A = [0, 1, 2, 3] >>> print(*A) 0 1 2 3 

Здесь знак * это операция развёртывания коллекции по аргументам функции. Функция print принимает на вход сколько угодно аргументов и действие выше эквиваленто следующему:

>>> print(A[0], A[1], A[2], A[3]) 0 1 2 3 

Ремарка о строках

На самом деле, мы уже ранее сталкивались с массивами в предудыщих лабораторных, когда использовали строковый метод str.split :

>>> s = "ab cd ef1 2 301" >>> s.split() ['ab', 'cd', 'ef1', '2', '301'] 

Т.е. str.split , по умолчанию, разбивает строку по символам пустого пространства (пробел, табуляция) и создаёт массив из получившихся «слов».

Загляните в help(str.split) , чтобы узнать, как изменить такое поведение, и разбивать строку, например, по запятым, что является стандартом для представления таблиц в файлах csv (comma separated values).

Методом, являющимся обратным к операции str.split является str.join . Он «собирает» строку из массива строк:

>>> s 'ab cd ef1 2 301' >>> l = s.split() >>> l ['ab', 'cd', 'ef1', '2', '301'] >>> l[-1] = '430' >>> l ['ab', 'cd', 'ef1', '2', '430'] >>> ','.join(l) 'ab,cd,ef1,2,430' >>> ' -- '.join(l) 'ab -- cd -- ef1 -- 2 -- 430' 

Работа с двумерными массивами

Как вам рассказали, в массиве мы можем хранить различные данные. В том числе в ячейке массива можем хранить другой массив. Давайте предположим, что в каждой ячейке массива размера N у нас будет храниться другой массив размера M . Таким образом мы можем построить таблицу или матрицу размера N x M .

Создание двумерного массива (матрицы) размера N x M в питоне:

a = [] for _ in range(n): a.append([0] * m) 

a = [[0] * m for _ in range(n)] 

Обращение к элементами двумерного массива:

a[i][j] = 5 

Массивы (матрицы) в Python

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.

Массив строк в Python:

 
Prime = ['string1', 'string2', 'string3'] Prime[1] = 'string2'; //true
Чтобы возвратить число элементов внутри списка, используют функцию len() :
 
len(Prime) == 4; // true
Когда нужно перечислить элементы массива, применяют цикл for . В «Питоне» этот цикл перебирает элементы, а не индексы, как в Pascal:
 
for elem in [1, 4, 67]
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:
 
import numpy as np
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:
 
np.zeros(2, 2, 2)
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:
 
otus[-2]; //[4]
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»!
Как в питоне объявить список фиксированной длины, но не заполнять его?
Вызове ошибку MemoryError , потому, что список в добавок к объявлению заполняется числами от 0 до 999999999.
Отслеживать

149k 12 12 золотых знаков 59 59 серебряных знаков 132 132 бронзовых знака

задан 15 янв 2018 в 11:44

alex romancov alex romancov

416 1 1 золотой знак 3 3 серебряных знака 15 15 бронзовых знаков
Встречный вопрос - а зачем? Если вы больше раскажете о своей задаче, то вам могут подсказать другие решения. PS не стоит применять шаблоны С/С++ в Python
15 янв 2018 в 11:47
"Вот в с++ к примеру это делается легко", правда, результат немного не компилируется 🙂 ideone.com/Or9N3C
– user181100

15 янв 2018 в 11:54
Вы не можете создать список фиксированной длины, не заполнив его, ни в питоне, ни c++, ни в си, ни в любом другом языке. Список обязательно будет заполнен хоть чем-нибудь — например, нулями, null или None. И в любом из этих случаев вы рискуете получить MemoryError или его аналог в любом языке.
15 янв 2018 в 12:00

int arr[10]; тоже выделяет память для массива.

15 янв 2018 в 12:11
5 ответов 5
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
Список фиксированной длины - это скорее всего МАССИВ. Тогда так:
import numpy as np MAXSIZE = 1000000 l = np.empty(MAXSIZE, dtype=np.int16) 
только он будет заполнен "остаточным мусором", а не "Ничем". Ничем вам показали в другом ответе ) 
Реализация массива в numpy намного более экономна по расходованию памяти, чем стандартный список, но не позволяет хранить объекты разных типов и добавлять или удалять элементы массива. 
Кстати - если тип не указывать, то будет массив float
Отслеживать

ответ дан 15 янв 2018 в 12:06

Vasyl Kolomiets Vasyl Kolomiets

4,030 5 5 золотых знаков 26 26 серебряных знаков 47 47 бронзовых знаков

И всё равно на больших размерах будет MemoryError

15 янв 2018 в 12:08
@Александр ну для решения этой проблемы есть распределенное хранение данных на нескольких серверах, SPARK в конце концов. Как известно - память ограничена физически, а натуральный ряд - нет. (: Всегда найдется "слишком большой" размер массива
15 янв 2018 в 12:10
Удивительно, что автор принял и этот ответ тоже, ведь он не решает ни одной из проблем, обозначенных в вопросе (в котором, кстати, правок не было)
15 янв 2018 в 12:25

@andreymal - я привел точный аналог int arr[10]; для пайтона. Это то что хотел автор.

15 янв 2018 в 12:28
@КонстантинЛи этот ответ также к MemoryError ведёт (может быть с небольшой задержкой. К примеру, у меня на телефоне numpy.empty(10**9) вызывает MemoryError
15 янв 2018 в 15:11
Список в Питоне содержит ссылки на объекты. Нельзя создать список, заданного размера, не заполнив его. Даже если все ссылки указывают на None:
L = [None] * 10**9 
необходимо место под сами ссылки и рано или поздно вы получите MemoryError (мне не известны реализации Питона, где списки лениво создаются). См. Размер списка в Python и объём оперативной памяти
В качестве альтернативы, вы можете пустой список создать:
и добавлять к нему элементы к нему по мере необходимости ( L.append(<>) ). Это не спасёт от MemoryError при достаточно большом количестве элементов.
Если вы хотите создать массив чисел, то для экономии памяти можно использовать array модуль, который может более компактное представление иметь. К примеру, что создать массив с миллиардом нулей:
import array a = array.array('i', [0]) * 10**9 
Это меньше памяти чем обычный список может занимать, но от MemoryError при достаточно больших размерах это не спасёт (также как и numpy.empty(10**9) ). Reserve memory for list in Python?
Чтобы память не требовать, можно использовать ленивые последовательности, к примеру, в Питоне 3:
R = range(10**9) 
Нужные элементы на лету могут создаваться. Большие размеры, такие как range(10**21) , не приводят к MemoryError в этом случае. Можно также свои классы создавать, к примеру, размер GmtimeOverflowTable практически не ограничен.
Массивы
Большинство программ работает не с отдельными переменными, а с набором переменных. Например, программа может обрабатывать информацию об учащихся класса, считывая список учащихся с клавиатуры или из файла, при этом изменение количества учащихся в классе не должно требовать модификации исходного кода программы.
Раньше мы сталкивались с задачей обработки элементов последовательности, например, вычисляя наибольший элемент последовательности. Но при этом мы не сохраняли всю последовательность в памяти компьютера, однако, во многих задачах нужно именно сохранять всю последовательность, например, если бы нам требовалось вывести все элементы последовательности в возрастающем порядке (“отсортировать последовательность”).
Для хранения таких данных можно использовать структуру данных, называемую в Питоне список (в большинстве же языков программирования используется другой термин “массив”). Список представляет собой последовательность элементов, пронумерованных от 0, как символы в строке. Список можно задать перечислением элементов списка в квадратных скобках, например, список можно задать так:
Primes = [2, 3, 5, 7, 11, 13]
Rainbow = ['Red', 'Orange', 'Yellow', 'Green', 'Blue', 'Indigo', 'Violet']

В списке Primes — 6 элементов, а именно, Primes[0] == 2, Primes[1] == 3, Primes[2] == 5, Primes[3] == 7, Primes[4] == 11, Primes[5] == 13. Список Rainbow состоит из 7 элементов, каждый из которых является строкой.
Также как и символы строки, элементы списка можно индексировать отрицательными числами с конца, например, Primes[-1] == 13, Primes[-6] == 2.
Длину списка, то есть количество элементов в нем, можно узнать при помощи функции len, например, len(A) == 6.
Рассмотрим несколько способов создания и считывания списков. Прежде всего можно создать пустой список (не содержащий элементов, длины 0), в конец списка можно добавлять элементы при помощи метода append. Например, если программа получает на вход количество элементов в списке n, а потом n элементов списка по одному в отдельной строке, то организовать считывание списка можно так:
A = []
for i in range(int(input()): 
A.append(int(input())

В этом примере создается пустой список, далее считывается количество элементов в списке, затем по одному считываются элементы списка и добавляются в его конец.
Для списков целиком определены следующие операции: конкатенация списков (добавление одного списка в конец другого) и повторение списков (умножение списка на число). Например:
A = [1, 2, 3]
B = [4, 5]
C = A + B
D = B * 3

В результате список C будет равен [1, 2, 3, 4, 5], а список D будет равен [4, 5, 4, 5, 4, 5]. Это позволяет по-другому организовать процесс считывания списков: сначала считать размер списка и создать список из нужного числа элементов, затем организовать цикл по переменной i начиная с числа 0 и внутри цикла считывается i-й элемент списка:
A = [0] * int(input())
for i in range(len(A)): 
A[i] = int(input())

Вывести элементы списка A можно одной инструкцией print(A), при этом будут выведены квадратные скобки вокруг элементов списка и запятые между элементами списка. Такой вывод неудобен, чаще требуется просто вывести все элементы списка в одну строку или по одному элементу в строке. Приведем два примера, также отличающиеся организацией цикла:
for i in range(len(A)): 
print(A[i])

Здесь в цикле меняется индекс элемента i, затем выводится элемент списка с индексом i.
for elem in A: 
print(elem, end = ' ')

В этом примере элементы списка выводятся в одну строку, разделенные пробелом, при этом в цикле меняется не индекс элемента списка, а само значение переменной (например, в цикле for elem in ['red', 'green', 'blue'] переменная elem будет последовательно принимать значения 'red', 'green', 'blue'.
Читать:
Где находится катализатор hyundai solaris