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python内置array模块(python array添加元素)

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Python中numpy.array函数有啥作用呢?

答: 把我们定义的普通数组转化为Numpy中的array类型,这样做的好处就在于可以使用该类型定义的多种数组方法,比如排序取其中的最大值或者最小值。我们就不需要从头开始实现,直接调用相关的API就行。

python中的list和array的不同之处

在Python中,list和array都可以根据索引来取其中的元素,但是list可以用append或者+来新增元素或者添加数组,而array不行。具体区别如下:

1、作用不同

list是处理一组有序项目的数据结构;

array数组存储单一数据类型的多维数组;

2、内置数据类型

list是Python的内置数据类型;

array数组需要导入标准库才行,不属于内置类型;

3、数据类型是否相同

list中的数据类不必相同的,即每个元素可以是不同的数据类型;

array则是由Numpy封装,存放的元素都是相同的数据类型;

4、运算

列表list不可以进行数学四则运算;

数组array可以进行数学四则运算;

python常用的数据分析包有哪些

ndarray.ndim

数组轴的个数,在python的世界中,轴的个数被称作秩

ndarray.shape

数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排m列的矩阵,它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩,即维度或者ndim属性

ndarray.size

数组元素的总个数,等于shape属性中元组元素的乘积。

ndarray.dtype

一个用来描述数组中元素类型的对象,可以通过创造或指定dtype使用标准Python类型。另外NumPy提供它自己的数据类型。

ndarray.itemsize

数组中每个元素的字节大小。例如,一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(=64/8),又如,一个元素类型为complex32的数组item属性为4(=32/8).

ndarray.data

包含实际数组元素的缓冲区,通常我们不需要使用这个属性,因为我们总是通过索引来使用数组中的元素。

NumPy-快速处理数据

标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。

此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算。

NumPy的诞生弥补了这些不足,NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

python 数组和列表的区别

python没有数组,只有元组(tuple)和列表(list)。

元组与列表最大的不同在于,元组一旦创建便不可改变,

因此不像列表,元组不能够在末尾追加(append)元素,弹出(pop)元素,

只能对元组中的元素进行索引t[0],不能对其中的元组进行赋值t[0]=8。

使用元组的好处在于对元组进行操作更为高效,适合存放一组常量。

Python数据结构之Array用法实例

Python数据结构之Array用法实例

这篇文章主要介绍了Python数据结构之Array用法实例,较为详细的讲述了Array的常见用法,具有很好的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

import ctypes

class Array:

def __init__(self, size):

assert size 0, "Array size must be 0 "

self._size = size

pyArrayType = ctypes.py_object * size

self._elements = pyArrayType()

self.clear(None)

def clear(self, value):

for index in range(len(self)):

self._elements[index] = value

def __len__(self):

return self._size

def __getitem__(self, index):

assert index = 0 and index len(self), "index must =0 and = size"

return self._elements[index]

def __setitem__(self, index, value):

assert index = 0 and index len(self), "index must =0 and = size"

self._elements[index] = value

def __iter__(self):

return _ArrayIterator(self._elements)

class _ArrayIterator:

def __init__(self, theArray):

self._arrayRef = theArray

self._curNdr = 0

def __next__(self):

if self._curNdr len(theArray):

entry = self._arrayRef[self._curNdr]

sllf._curNdr += 1

return entry

else:

raise StopIteration

def __iter__(self):

return self

class Array2D :

def __init__(self, numRows, numCols):

self._theRows = Array(numCols)

for i in range(numCols):

self._theRows[i] = Array(numCols)

def numRows(self):

return len(self._theRows)

def numCols(self):

return len(self._theRows[0])

def clear(self, value):

for row in range(self.numRows):

self._theRows[row].clear(value)

def __getitem__(self, ndxTuple):

assert len(ndxTuple) == 2, "the tuple must 2"

row = ndxTuple[0]

col = ndxTuple[1]

assert row=0 and row len(self.numRows())

and col=0 and collen(self.numCols),

"array subscrpt out of range"

theArray = self._theRows[row]

return theArray[col]

def __setitem__(self, ndxTuple, value):

assert len(ndxTuple)==2, "the tuple must 2"

row = ndxTuple[0]

col = ndxTuple[1]

assert row = 0 and row len(self.numRows)

and col = 0 and col len(self.numCols),

"row and col is invalidate"

theArray = self._theRows[row];

theArray[col] = value

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

python 的Numpy模块中有一个array类,我想从它派生出一个Marray类,只需要重...

array不是类,是numpy类的一个方法,生成的array实例,它继承自ndarray

class Marray(numpy.ndarray):pass

'numpy没用过,不过定制就是这么写,你也知道。:)'