Как я могу найти размеры матрицы в Python?
Как найти размеры матрицы в Python. Len (A) возвращает только одну переменную. Edit:
close = dataobj.get_data(timestamps, symbols, closefield) Я полагаю, что генерирует матрицу целых чисел (менее вероятные строки). Мне нужно найти размер этой матрицы, поэтому я могу запускать некоторые тесты без повторения всех элементов. Что касается типа данных, я предполагаю, что это массив массивов (или список списков).
PBD10017 24 нояб. 2012, в 10:29
Поделиться
Какой тип данных вашей матрицы?
NPE 24 нояб. 2012, в 09:29
Покажите нам код, пожалуйста, и мы постараемся помочь.
Steve Mayne 24 нояб. 2012, в 09:30
Python не имеет встроенного «матричного» типа. Возможно, вы используете списки списков?
Greg Hewgill 24 нояб. 2012, в 09:30
если вы используете 2d списки, то Len (A) возвращает высоту вашей матрицы, тогда Len (A [0]) будет шириной вашей матрицы.
Muhammet Can 24 нояб. 2012, в 09:32
Показать ещё 2 комментария
Python массивы
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.
Руководство по массивам NumPy
Массивы NumPy несколько напоминают списки Python, но в то же время между ними есть много отличий. Для тех, кто не в теме, мы сейчас расскажем, что есть что.
Как видно уже из названия, массивы NumPy это ключевая структура данных всей библиотеки. Кстати, само имя библиотеки это акроним Numeric или Numerical Python.
Создание массива NumPy
Проще всего массив NumPy создать из списка Python.
myPythonList = [1,9,8,3]
Преобразование списка в массив NumPy производится при помощи объекта np.array .
numpy_array_from_list = np.array(myPythonList)
Для вывода на экран результата просто наберем:
numpy_array_from_list
Output:
array([1, 9, 8, 3])
На практике эти операции можно объединить в одну:
a = np.array([1,9,8,3])
Примечание: в документации Python для создания массива используется метод np.ndarray() . Однако описанный нами метод также является рекомендованным.
Таким же образом массив NumPy может быть создан и из кортежа.
Математические операции с массивами
Для массивов NumPy определены все основные арифметические операции: сложение, умножение, вычитание и деление. Синтаксис тоже обычный: имя массива, а за ним оператор(+, *, — , /)
Пример:
numpy_array_from_list + 10
Output:
array([11, 19, 18, 13])
В результате данной операции к каждому элементу массива прибавилось число 10.
Размерность массивов
Размерность массива можно определить с помощью объекта shape , написав его сразу после имени массива. Таким же образом, с помощью dtype , можно определить тип массива.
import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print(a.shape) print(a.dtype) (3,) int64
Тип integer не может содержать значений с плавающей запятой. Поэтому если вы создаете массив с такими значениями, его тип будет float .
#### Different type b = np.array([1.1,2.0,3.2]) print(b.dtype) float64
Двумерные массивы
Размерность можно добавить с помощью запятой. Обратите внимание, что все это должно быть в квадратных скобках [] .
### 2 dimension c = np.array([(1,2,3), (4,5,6)]) print(c.shape) (2, 3)
Трехмерные массивы
Массивы высших размерностей можно создавать следующим образом:
### 3 dimension d = np.array([ [[1, 2,3], [4, 5, 6]], [[7, 8,9], [10, 11, 12]] ]) print(d.shape) (2, 2, 3)
Заключение
В этой главе мы рассмотрели функцию для создания массивов — array([1,2,3]) , а также функцию для вывода размерности массива — array([.]).shape .
2D-массивы Python: примеры двумерных списков
Массив — это структура данных, используемая для хранения элементов. Массив может хранить только элементы одинакового типа. Двумерный объект определяется как массив внутри массива. Индекс массива начинается с 0 и заканчивается размером массива минус 1. Мы можем создать n-ое количество массивов в массиве.
На изображении выше мы видим, что индекс уникально идентифицирует каждый элемент массива.
Как создать массив в Python?
Мы можем создать двумерный массив (список) со строками и столбцами.
Синтаксис:
[[r1,r2,r3. rn],[c1,c2,c3. cn]]
Где,
r означает строки, а c означает столбцы
Пример: Ниже приведен пример создания
2D-массив с 4 строками и 5 столбцами
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]] #display print(array)
Вывод:
[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]]
Доступ к значениям
Мы можем получить доступ к значениям, используя индексную позицию
Синтаксис:
Мы можем получить значение строки, используя [] оператор
array[row index]
Мы можем получить значение столбца, используя [][]
Array[row index][column index]
- массив — это входной массив
- индекс строки — позиция индекса строки начинается с 0
- Индекс столбца — это позиция индекса столбца, начиная с 0 в строке.
Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.
В этом примере мы собираемся получить доступ к значениям, используя индексные позиции.
#creare 2D array with 4 rows and 5 columns array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]] #display print(array) #get the first row print(array[0]) #get the third row print(array[2]) #get the first row third element print(array[0][2]) #get the third row forth element print(array[2][3])
Вывод:
[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]] [23, 45, 43, 23, 45] [89, 90, 87, 65, 44] 43 65
Мы также можем получить доступ к элементам, используя for loop
Синтаксис:
for rows in the array: for columns in rows: print(columns)
- строки используются для перебора строка за строкой
- Столбцы используются для перебора значений, присутствующих в каждой строке.
Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.
Creare 2D array with 4 rows and 5 columns array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]] #use for loop to iterate the array for rows in array: for columns in rows: print(columns,end=" ") print()
Вывод:
23 45 43 23 45 45 67 54 32 45 89 90 87 65 44 23 45 67 32 10
Вставка значений в двумерный массив
Здесь мы собираемся вставить значения в двумерный массив с помощью функции Insert().
array.insert(index,[values])
- массив является входным массивом
- индекс — это позиция строки для вставки определенной строки
- value — это значения, которые нужно вставить в массив
Пример: Вставка в значения в массиве
#Create 2D array with 4 rows and 5 columns array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]] #insert the row at 5 th position array.insert(2, [1,2,3,4,5]) #insert the row at 6 th position array.insert(2, [1,2,3,4,5]) #insert the row at 7 th position array.insert(2, [1,2,3,4,5]) #display print(array)
Вывод:
[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]]
Обновление значений в двумерный массив
Вот два метода обновления значений в двумерном массиве (списке).
Вы можете обновить строки, используя следующий синтаксис
array[row_index]= [values]
Вы можете обновить значения столбцов внутри строк, используя следующий синтаксис
array[row_index][column_index]= [values]
Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.
#creare 2D array with 4 rows and 5 columns array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]] #update row values in the 3rd row array[2]=[0,3,5,6,7] #update row values in the 5th row array[2]=[0,3,5,6,7] #update the first row , third column array[0][2]=100 #update the second row , third column array[1][2]=400 #display print(array)
Вывод:
[[23, 45, 100, 23, 45], [45, 67, 400, 32, 45], [0, 3, 5, 6, 7], [23, 45, 67, 32, 10]]
Удаление значений из двумерного массива
Вы можете удалить строки, используя del функция
Синтаксис:
del array[index]
- массив является входным массивом
- индекс относится к индексу строки
#creare 2D array with 4 rows and 5 columns array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]] #delete row values in the 3rd row del array[2] #delete row values in the 2nd row del array[1] #display print(array)
Вывод:
[[23, 45, 43, 23, 45], [23, 45, 67, 32, 10]]
Получить размер двумерного массива
Вы можете получить размер двумерного массива, используя функцию line(). Он вернет количество строк в массиве
Синтаксис:
len(array)
Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.
Получить длину двумерного массива
#creare 2D array with 4 rows and 5 columns array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]] #display print(len(array))
Итоги
Вот несколько важных методов массива (списка)
# Adding an element using append method to the end of an array array=[1,2,3] array.append(4) print(array)
[1,2,3,4]
# Removing all the elements from an array array=[1,2,3] array.clear()
#Copying the elements from an array to a new array array=[1,2,3] array1=[] array1=array.copy() print(array1)
#Counting the no of times an element is present in an array array=[1,2,3] print(array.count(8))
Output: 0
#Extending an existing array with another array array=[1,2,3] array1=[4,5,6] array.extend(array1) print(array)
Output: [1,2,3,4,5,6]
#returing the index an element in an array array=[1,2,3] print(array.index(3))
#Inserting an element at a specified index into an array array=[1,2,3] array.insert(2,4) print(array)
[1,2,4,3]
#Removing an element at specified index through pop method array=[1,2,3] array.pop(2) print(array)
array=[1,2,3] array.remove(2) print(array)
array=[1,2,3,4] array.reverse() print(array)
[4,3,2,1]
- Онлайн-компилятор Python (редактор/интерпретатор/IDE) для запуска кода
- Учебное пособие по PyUnit: Платформа модульного тестирования Python (с примером)
- Как установить Python в Windows [Pycharm IDE]
- Hello World: создайте свою первую программу на Python
- Переменные Python: как определить/объявить типы строковых переменных