Запись в массив питон

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.

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Модуль array определяет массивы в python. Массивы очень похожи на списки, но с ограничением на тип данных и размер каждого элемента.

Размер и тип элемента в массиве определяется при его создании и может принимать следующие значения:

Класс array.array(TypeCode [, инициализатор]) — новый массив, элементы которого ограничены TypeCode, и инициализатор, который должен быть списком, объектом, который поддерживает интерфейс буфера, или итерируемый объект.

array.typecodes — строка, содержащая все возможные типы в массиве.

Массивы изменяемы. Массивы поддерживают все списковые методы (индексация, срезы, умножения, итерации), и другие методы.

Методы массивов (array) в python

array.typecode — TypeCode символ, использованный при создании массива.

array.itemsize — размер в байтах одного элемента в массиве.

array.append(х) — добавление элемента в конец массива.

array.buffer_info() — кортеж (ячейка памяти, длина). Полезно для низкоуровневых операций.

array.byteswap() — изменить порядок следования байтов в каждом элементе массива. Полезно при чтении данных из файла, написанного на машине с другим порядком байтов.

array.count(х) — возвращает количество вхождений х в массив.

array.extend(iter) — добавление элементов из объекта в массив.

array.frombytes(b) — делает массив array из массива байт. Количество байт должно быть кратно размеру одного элемента в массиве.

array.fromfile(F, N) — читает N элементов из файла и добавляет их в конец массива. Файл должен быть открыт на бинарное чтение. Если доступно меньше N элементов, генерируется исключение EOFError , но элементы, которые были доступны, добавляются в массив.

array.fromlist(список) — добавление элементов из списка.

array.index(х) — номер первого вхождения x в массив.

array.insert(n, х) — включить новый пункт со значением х в массиве перед номером n. Отрицательные значения рассматриваются относительно конца массива.

array.pop(i) — удаляет i-ый элемент из массива и возвращает его. По умолчанию удаляется последний элемент.

array.remove(х) — удалить первое вхождение х из массива.

array.reverse() — обратный порядок элементов в массиве.

array.tobytes() — преобразование к байтам.

array.tofile(f) — запись массива в открытый файл.

array.tolist() — преобразование массива в список.

Вот и всё, что можно было рассказать про массивы. Они используются редко, когда нужно достичь высокой скорости работы. В остальных случаях массивы можно заменить другими типами данных: списками, кортежами, строками.

Примечание: Python не имеет встроенной поддержки массивов, но вместо этого можно использовать списки (list) Python.

Массивы используются для хранения нескольких значений в одной переменной:

Что такое массив?

Массив — это специальная переменная, которая может содержать более чем одно значение.
Если у вас есть список предметов (например, список марок авто), то хранение автомобилей в отдельных переменных может выглядеть так:

Однако, что, если вы хотите проскочить через все машины и найти конкретную? А что, если у вас было бы не 3 автомобиля а 300?

Решение представляет собой массив!
Массив может содержать много значений под одним именем, и вы так же можете получить доступ к значениям по индексу.

Доступ к элементам массива

Вы ссылаетесь на элемент массива, ссылаясь на индекс.
Получим значение первого элемента массива:

Изменим значение первого элемента массива:

Длина массива

Используйте метод len() чтобы вернуть длину массива (число элементов массива).
Выведем число элементов в массиве cars :

Примечание: Длина массива всегда больше, чем индекс последнего элемента.

Тест на знание python

Циклы элементов массива

Вы можете использовать цикл for для прохода по всем элементам массива.
Выведем каждый элемент из цикла cars :

Добавление элементов массива

Вы можете использовать метод append() для добавления элементов в массив.
Добавим еще один элемент в массив cars :

Удаление элементов массива

Используйте метод pop() для того, чтобы удалить элементы из массива.
Удалим второй элемент из массива cars :

Так же вы можете использовать метод remove() для того, чтобы убрать элемент массива.
Удалим элемент со значением “Volvo”:

Примечание: Метод remove() удаляет только первое вхождение указанного значения.

Методы массива

В Python есть набор встроенных методов, которые вы можете использовать при работе с lists/arrays.

Примечание: В Python нет встроенной поддержки для массивов, вместо этого можно использовать Python List.