Как брать значения из массива python
Перейти к содержимому

Как брать значения из массива python

  • автор:

Создаём массив в Python: инструкция с простыми примерами

Считается, что в Python массивов нет, однако это не совсем так. На самом деле вместо них используют списки, при этом есть возможность вызвать функцию создания массивов.

В этой статье мы поближе познакомимся с массивами и списками, а также научимся выполнять операции с ними.

Что такое массив в Python?

Массив – это совокупность элементов, которые хранятся последовательно в памяти и имеют общий тип данных. Каждому его элементу присвоен собственный индекс, который позволяет обращаться к нему для чтения или изменения го значения.

Ключевым достоинством массивов в Python считается их способность хранить данные различных типов. Это позволяет использовать их для различных целей: от простого хранения данных до выполнения сложных математических операций и алгоритмов. Также в них может храниться любое количество элементов, что делает их очень гибкими и удобными для работы с различными объемами данных.

Основные применения массивов в Python включают работу с большими объёмами данных, создание и использование матриц, выполнение сортировки и поиска, а также реализацию различных алгоритмов и структур данных. Таким образом, они позволяют хранить, обрабатывать и манипулировать информацией, являясь неотъемлемой частью многих программных проектов.

Чем отличаются списки от массивов

Списки и массивы позволяют хранить коллекции элементов, однако имеют ряд отличий.

Первое различие заключается в процессе их создания. Список формируется с использованием квадратных скобок [] и может содержать элементы различных типов данных, включая числа, строки, другие списки и даже функции.

Допустим, нам нужно сделать список с числами, это будет выглядеть так.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

Чтобы создать массив, нам потребуется особый модуль array. При этом в нём могут содержаться исключительно элементы одного типа данных.

Функциональность массивов и списков тоже различается. Списки в Python предлагают множество встроенных методов и функций, благодаря которым мы можем выполнять множество операций. С массивами функциональность ограничена, они не предлагают таких встроенных методов.

Когда следует использовать массивы в Python

Раз списки более удобны, зачем нужны массивы? Оказывается, они компактнее, а также требуют меньше памяти. Поэтому актуальны в следующих ситуациях.

  1. Вы собираетесь работать с приложениями, для которых необходим большой объём ресурсов.
  2. Вам нужно выполнить низкоуровневую операцию.
  3. В проекте используются математические вычисления.

Однако мы рекомендуем использовать массивы только в случае острой необходимости, так как списки всё же считаются более гибкими.

Кстати, если массивы вам всё же понадобились, повысить производительность процессов поможет выделенный сервер.

Во-первых, он обеспечивает оптимальную производительность для проектов на Python, особенно при работе с массивами данных. Их создание и обработка может стать ресурсоемкой задачей, и с помощью выделенного сервера у вас будет высокая скорость передачи данных между сервером и клиентами. Это позволит ускорить обработку массивов и повысить эффективность процесса работы с данными.

Во-вторых, выделенный сервер позволяет гибко настраивать окружение для работы с проектами на Python и массивами. Вы сами контролируете операционную систему, аппаратное обеспечение, сетевые настройки и другие параметры. Вы получите высокую стабильность и надежность работы ваших проектов, а также больше свободы для масштабирования.

Также необходим надёжный хостинг, который обеспечит бесперебойную работу ваших проектов. Тем более у вас будет возможность увеличения объёмов хранилища, пропускной способности и других параметров, которые необходимы для обеспечения эффективной работы веб-сайта.

Приятным бонусом станет круглосуточная техническая поддержка. В случае возникновения проблем команда специалистов устранит их в кратчайшие сроки. Это обеспечивает эффективное функционирование сайта для максимального привлечения и удержания пользователей.

Сейчас вы можете заказать перенос сайта в RU-CENTER за 1 рубль https://www.nic.ru/info/master-transfer/.

Как создать массив в Python

Обратите внимание, что для создания массивов необходимо импортировать модуль array, причём они будут состоять только из целочисленных значений и чисел с плавающей запятой.

Делается это командой.

from array import *

Сам массив создаётся с помощью такого шаблона.

Познакомимся с его структурой.

  • array_name — название. Можете придумать другое на своё усмотрение.
  • array —функция.
  • typecode — тип хранимых данных. Здесь нужно учитывать обозначения. Так i – это целочисленные значения, а d – числа с плавающей запятой.
  • В квадратных скобках заключены элементы массива.

Простой массив будет выглядеть так.

>>> from array import *

array(‘i’, [1, 2, 3, 4, 5])

Выполнение операции с массивами

Python предоставляет множество полезных операций для работы с массивами. Давайте рассмотрим их подробнее.

С помощью этой функции можно считать количество элементов. В данном примере мы сделали перечисление, и получили логичный результат – 5.

  1. print(array[number]

Индексация массива является одной из ключевых операций. Она даёт доступ к отдельным элементам массива, чтобы можно было проводить различные операции с ними.

Индексация массива в Python начинается с 0. Это означает, что первый элемент массива имеет индекс 0, второй — 1, третий — 2 и так далее. Для доступа к элементу массива используется квадратные скобки и индекс элемента внутри них. Например, для получения доступа к первому элементу массива требуется выражение array[0].

С помощью print(array[number] нам удаётся индексировать элементы и выводить те, который нам подходят.

Ещё раз посмотрите на особенность нумерации – первым всегда идёт ноль. Поэтому последний элемент будет четвёртым, а не пятым. В начале это кажется не очень удобным, но вы привыкнете.

Теперь научимся вызывать элемент за границами массива, в нашем примере под номером пять. Как видите, система выдала ошибку.

Учитывайте, что индексация массива не ограничивается положительными числами. Негативные индексы также допустимы и используются для доступа к элементам массива в обратном порядке. Последний элемент может быть получен с помощью индекса -1, предпоследний — с помощью индекса -2 и так далее. Например, если необходимо получить доступ к последнему элементу массива, применяйте выражение array[-1].

Обратите внимание, что сейчас на пятёрке ошибки уже нет, поскольку нумерация начинается не с нуля.

Циклы играют важную роль при работе с массивами, так как они позволяют нам выполнять повторяющиеся действия на каждом элементе массива. Можем использовать цикл `for`. Вот как это выглядит в нашем примере.

  1. Изменение массива.

Строки в Python являются неизменяемыми, а вот в массивах значения отредактировать можно. В нашем примере мы указали значение второго элемента 8.2.

Этот метод позволяет добавить новый элемент. Однако нужно соблюдать правило – у него должен быть аналогичный тип данных.

С помощью этого метода удаётся добавить сразу много элементов.

Этот метод нужен, чтобы поставить новый элемент на определённую позицию. Для наглядности возьмём измененный массив с floats, который мы рассматривали выше.

В данном случае мы поставили 2.3 на первую позицию. Это число оказалось на втором месте, потому что нумерация начинается с нуля.

Этот метод необходим для удаления элементом. Попробуем убрать число 7.2.

Будьте внимательны, таким образом можно удалить только один элемент. Если в массиве будет несколько одинаковых, то исчезнет только первый из них.

А этот метод удаляет элемент с определённой позиции. Попробуем убрать пятый. Как видите в результате лишняя цифра исчезла.

Подведём итоги

Массивы являются мощным инструментом Python, позволяя хранить и организовывать данные, а также выполнять операции. В этом тексте мы рассмотрели основы работы с массивами, включая создание, доступ к элементам, изменение и операции с массивами. Надеемся, эта информация будет полезна и поможет эффективно использовать массивы в ваших проектах.

Массивы в Python

Массивы в Python

Массив — это структура данных, в которой хранятся значения одного типа. В Python это основное различие между массивами и списками.

Хотя списки Python могут содержать значения, соответствующие разным типам данных, массивы в Python могут содержать только значения, соответствующие одному и тому же типу данных. В этом уроке мы разберемся с массивами Python на нескольких примерах.

Если вы новичок в Python, начните со статьи Введение в Python.

Для использования массивов в языке Python, вам нужно импортировать стандартный array модуль. Это потому , что массив не является основным типом данных , как строки, целое число и т.д. Вот как вы можете импортировать array модуля в Python:

from array import *

После того, как вы импортировали array модуль, вы можете объявить массив. Вот как вы это делаете:

arrayIdentifierName = array(typecode, [Initializers])

В приведенном выше объявлении, arrayIdentifierName этого имя массива, typecode позволяет питону знать тип массива и Initializers являются значением , с которыми массив инициализируется.

Typecodes — это коды, которые используются для определения типа значений массива или типа массива. Таблица в разделе параметров показывает возможные значения, которые вы можете использовать при объявлении массива, и его тип.

Вот реальный пример объявления массива python:

 my_array = array('i',[1,2,3,4])

В приведенном выше примере, используется TypeCode i .Этот тип-тип представляет целое число со знаком, размер которого составляет 2 байта.

Вот простой пример массива, содержащего 5 целых чисел

Доступ к отдельным элементам через индексы

Отдельные элементы могут быть доступны через индексы. Массивы Python индексируются нулем. Вот пример:

Добавить любое значение в массив с помощью метода append()

Заметим , что значение 6 был приложен к существующим значениям массива.

Вставить значение в массив с помощью метода insert()

Мы можем использовать insert() метод , чтобы вставить значение в любом индекса массива. Вот пример:

В приведенном выше примере значение 0 было вставлено в индекс 0. Обратите внимание, что первый аргумент является индексом, а второй аргумент является значением.

Расширение массива python с помощью метода extend()

Массив Python может быть расширен с более чем одно значение с помощью extend() метод. Вот пример:

Мы видим , что my_array массив был расширен со значениями из my_extnd_array .

Добавить элементы из списка в массив, используя метод fromlist()

Итак , мы видим , что значения 11,12 и 13 были добавлены из списка c к my_array .

Удалите любой элемент массива, используя метод remove()

Мы видим, что элемент 4 был удален из массива.

Удалить последний элемент массива методом pop()

pop удаляет последний элемент из массива. Вот пример:

Итак , мы видим , что последний элемент ( 5 ) был выскочили из массива.

Получить любой элемент через его индекс с помощью метода index()

index() возвращает первый индекс значения соответствия. Помните, что массивы с нулевой индексацией.

Обратите внимание, что во втором примере был возвращен только один индекс, хотя в массиве значение существует дважды

Обратный массив Python, используя метод reverse()

reverse() метод делает то , что название говорит , что это будет делать — изменяет массив. Вот пример:

Получить информацию о буфере массива с помощью метода buffer_info()

Этот метод предоставляет вам начальный адрес буфера массива в памяти и количество элементов в массиве. Вот пример:

my_array = array('i', [1,2,3,4,5]) my_array.buffer_info() #(33881712, 5) 

Проверьте количество вхождений элемента с помощью метода count()

count() — count() возвращает число раз , и представляется , что элемент в массиве. В следующем примере мы видим , что значение 3 происходит дважды.

my_array = array('i', [1,2,3,3,5]) my_array.count(3) # 2 

Преобразовать массив в строку, используя метод tounicode()

tounicode() преобразует юникод массив в строку.

my_char_array = array('u', ['g','e','e','k']) # array('u', 'geek') print(my_char_array.tounicode()) # geek 

Преобразовать массив в список Python с теми же элементами, используя метод tolist()

Когда вам нужен Python list объектов, вы можете использовать tolist() метод , чтобы преобразовать ваш массив в список.

my_array = array('i', [1,2,3,4,5]) c = my_array.tolist() # [1, 2, 3, 4, 5] 

Потренируйте самостоятельно

Поздравляем! Тепереь вы можете работать с массивами в Python.

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’.

Фильтрация значений и вырезание — Python: Numpy-массивы

При работе с данными часто возникает необходимость найти элементы по определенному условию. С точки зрения поиска ошибок в данных критерии поиска могут быть разными, например:

  • Отрицательные значения в графе «Количество продаж»
  • Буквы вместо цифр в графе «Номер телефона»
  • Нереалистично большие числа в графе «Сумма сделки»

В стандартном Python искать и фильтровать значения можно с помощью функции filter() . В Numpy есть схожая функциональность, которую мы рассмотрим в этом уроке. Вы узнаете, как получить элементы по заданному условию при работе с массивами numpy.ndarray .

Как создать булеву маску

Для фильтрации значений массива numpy.ndarray по определенному условию используют булевы маски — массивы значений True и False . Каждый элемент проходит фильтрацию через булеву маску и распределяется в зависимости от значения маски:

  • Если на той же позиции в маске стоит значение True , элемент добавляется в итоговый массив
  • Если на позиции стоит значение False , то элемент не будет включен в итоговый массив

Существует три способа работы с булевой маской:

  • Создать массив значений True и False вручную
  • Использовать операторы сравнения над элементами исходного массива
  • Применить логическое отрицание к текущей маске — поменять True на False и наоборот

Так все три способа выглядят в коде:

import numpy as np # Исходный массив base_array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,]) print(base_array) # => [0 1 2 3 4 5 6 7] # Ручное создание маски handmade_mask = [True, True, True, False, False, False, False, False,] print(handmade_mask) # => [True, True, True, False, False, False, False, False] # Создание маски по условию compare_mask = base_array  3 print(compare_mask) # => [ True True True False False False False False] # Создание маски по логическому отрицанию условия opposite_compare_mask = ~(base_array >= 3) print(opposite_compare_mask) # => [ True True True False False False False False] 

Первый способ на практике встречается редко, потому что на ручное создание маски уходит слишком много времени, особенно при большом размере массива:

Как применять маску

Чтобы применить булеву маску к исходному массиву, достаточно подставить ее в качестве индекса:

print(base_array[handmade_mask]) # => [0 1 2] print(base_array[compare_mask]) # => [0 1 2] print(base_array[opposite_compare_mask]) # => [0 1 2] 

Как мы говорили выше, в Python реализована функция filter() , которая применяется для итеративной фильтрации значений списка по условию:

# Фильтрация значений с использованием filter filtered_list = list( filter( lambda x: x  3, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,] ) ) print(filtered_list) # => [0 1 2] 

Для итеративной фильтрации элементов массива numpy.ndarray используется другой способ — метод numpy.fromiter() :

# Итеративное создание нового массива с использованием fromiter, тип массива задается аргументом dtype filtered_array = np.fromiter( (base_array_element for base_array_element in base_array if base_array_element  3), dtype = base_array.dtype ) print(filtered_array) # => [0 1 2] 

На практике часто требуется не только убирать значения из исходного массива, но и заменять их. Для этого используется метод numpy.where() :

# Заменяем отфильтрованные элементы на 0 print(np.where(base_array  3, base_array, 0)) # => [0 1 2 0 0 0 0 0] 

Если для фильтрации мы используем составное условие, лучше инициализировать маску отдельно. Это упрощает поддержку и делает код более читабельным:

# Заменяем отфильтрованные элементы на 0 с использованием маски compare_masks = (base_array > 5) | (base_array  3) print(np.where(compare_masks, base_array, 0)) # => [0 1 2 0 0 0 6 7] 

В реальных данных регулярно возникают пропущенные значения. Это может происходить из-за человеческого фактора, сбоя в работе сервисов или ошибки при записи в базу данных. Для таких случаев в Numpy существует отдельный тип данных numpy.nan (not a number):

# Массив с пропущенными значениями raw_array = np.array([0, 1, None, 3, 4, None, 6, 7,], dtype=np.float64) print(raw_array) # => [ 0. 1. nan 3. 4. nan 6. 7.] 

Для корректной работы программ необходимо обнаруживать пропуски, чистить данные от них или заменять на значение по умолчанию.

Рассмотрим на примере. Сначала нужно обнаружить пропуски:

# Маска для поиска пропусков nan_mask = np.isnan(raw_array) print(nan_mask) # => [False False True False False True False False] 

Затем чистим данные от пропусков:

# Маска для фильтрации пропущенных значений not_nan_mask = ~nan_mask print(raw_array[not_nan_mask]) # => [0. 1. 3. 4. 6. 7.] 

Теперь заменяем пропуски на некоторое значение:

# Заменяем пропуски на 0 print(np.where(nan_mask, 0, raw_array)) # => [0. 1. 0. 3. 4. 0. 6. 7.] 

Как применять маску с двумерными массивами

Выше мы рассмотрели фильтрацию значений на примере одномерного массива. Те же принципы применимы и в работе с двумерными массивами. Рассмотрим пример задачи — подготовим сырые данные продаж магазина ноутбуков по следующим шагам:

  • Сначала обнаружим выбросы двух типов — значения выше 200 и отрицательные значения. Число 200 выбрано потому, что именно столько ноутбуков хранится на складе. Менеджер магазина знает, что в день не бывает более 200 продаж
  • Затем заменим выбросы и пропуски на среднее значение продаж

Мы проводим эти операции, чтобы подготовить сырые данные к более глубокому анализу с применением методов статистики и машинного обучения:

# Создаем список списков продаж четырех магазинов orders_values = [ [7, 1, -7, None], [1000, 2, 4, None], [3, None, 503, 3], [8, 12, 8, 7], [15, 11, None, 9], [None, 18, 17, -21], [252, 16, 25, 17] ] # Конвертируем в Numpy-массив orders = np.array(orders_values, dtype=np.float64) print(orders) # => [[ 7. 1. -7. nan] # [1000. 2. 4. nan] # [ 3. nan 503. 3.] # [ 8. 12. 8. 7.] # [ 15. 11. nan 9.] # [ nan 18. 17. -21.] # [ 252. 16. 25. 17.]] 

Чтобы отфильтровать значения, нужно создать маски:

# Маска для отрицательных значений negative_values = orders  0 print(orders[negative_values]) # => [ -7. -21.] # Маска для больших значений big_values = orders > 200 print(orders[big_values]) # => [1000. 503. 252.] # Маска для пропущенных значений и подсчета их количества nan_values = np.isnan(orders) print(sum(sum(nan_values))) # => 5 

Чтобы найти средние значения, нужно оставить только стандартные значения продаж. Сделать это можно маской, объединяющей логические отрицания сформированных масок:

# Маска стандартных значений normal_mask = ~negative_values & ~big_values & ~nan_values # Стандартные значения заказов normal_values = orders[normal_mask] # Среднее значение для стандартных заказов normal_mean = normal_values.mean() normal_mean = int(normal_mean) print(normal_mean) # => 10 

Далее остается только заменить нестандартные значения на величину среднего:

# Массив, в котором нестандартные значения заменены на среднее prepared_orders = np.where(normal_mask, orders, normal_mean) print(prepared_orders) # => [[ 7. 1. 10. 10.] # [10. 2. 4. 10.] # [ 3. 10. 10. 3.] # [ 8. 12. 8. 7.] # [15. 11. 10. 9.] # [10. 18. 17. 10.] # [10. 16. 25. 17.]] 

Выводы

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории
  • 1000 практических заданий в браузере
  • 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *