Python arrays: create, reverse, pop with python array examples

How to modify elements?

Arrays in Python are mutable. They can be modified by the following syntax:

Object_name=value; 

Example:

import array as myarr 
a=myarr.array('b',) 
a=99 
print(a) 

Output:

array('b', ) 

We can also perform concatenation operations on arrays in Python.

Example:

import array as myarr 
first = myarr.array('b', ) 
second = myarr.array('b', ) 
numbers = myarr.array('b')   
numbers = first + second 
print(numbers)

Output:

array('b', )   

The above Python array example code concates two variables called “first” and “second”. The result is stored in a variable called “number”.

The last line of code is used to print two arrays.

Массивы в Python

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

from array import array
numbers = array('i', )
print numbers

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому будет обращаться к первому элементу (2):

Вам наверно интересно, для чего используется «i». Это typecode, который сообщает Python, что массив будет хранить целые числа. Обычно подобные вещи в Python не нужны. Причина этого проста. Массивы в Python основаны на базовых C-массивах операционной системы. Это означает, что они быстрые и стабильные, но не всегда могут придерживаться синтаксиса Python.

Нельзя хранить элементы разных типов в этих массивах. Допустим, вы захотели сохранить строку «makeuseof.com»:

numbers = array('i', )

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

Вот как можно вывести все элементы:

print numbers

Этот метод доступа к элементам массива работает хорошо, и идеально подходит для решения задачи. Плохо то, что это — доступ ко всему массиву.

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом

Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

for i in range(len(numbers)):
    print numbers

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

Использование сортировки () на Python Tireable объекты

Python использует некоторые чрезвычайно эффективные алгоритмы для выполнения сортировки. Способ, например, использует алгоритм под названием Timsort (который представляет собой комбинацию сортировки вставки и сортировки слияния) для выполнения высоко оптимизированной сортировки.

Любой объект Python Iterable, такой как список или массив, можно отсортировать с помощью этого метода.

import array

# Declare a list type object
list_object = 

# Declare an integer array object
array_object = array.array('i', )

print('Sorted list ->', sorted(list_object))
print('Sorted array ->', sorted(array_object))

Выход:

Sorted list -> 
Sorted array -> 

Вопросы пользователей по теме Python

Подсчет выбранных столбцов фрейма данных в соответствии с условием

Хотя этот вопрос кажется чем-то похожим на предыдущие, я не смог решить его с помощью предыдущих ответов, и мне нужна помощь экспертов.
Я пытаюсь создать столбец (например, «Результат») с количеством других столбцов с метками, начинающимися с «X_», с учетом условия (например, элемент столбца> 1).
df….

5 Сен 2021 в 11:27

Вернитесь к вопросу «Как читать определенные листы из моего файла XLS в Python»

Я встретил тот же вопрос, что и в следующем обсуждении: Как читать определенные листы из моего файла XLS в Python
Я использовал метод, упомянутый в этом обсуждении, в своих кодах
import numpy as np
import os
import pandas as pd

folder = r’C:\Users\Denny\Desktop\Work\no_solution’
files = os.listd….

5 Сен 2021 в 11:17

Как получить значения из DataFrame в зависимости от предопределенного значения строки и столбца

У меня есть два фрейма данных в python, где я пытаюсь вернуть значения в df на основе даты и имени столбца, реальный фрейм данных очень длинный, поэтому это нужно делать с помощью какого-то цикла
Data = {‘Avg1’: , ‘Avg2’: , ‘Date’: [‘2021-08-06’, ‘2021-08-07 ‘,’ 2021-08-08 ….

5 Сен 2021 в 11:02

Создать список, зависящий от другого списка

У меня есть список возрастов трансферов в футболе. Передача меняется от передачи в клуб и из клуба каждый раз, когда «Age» присутствует в списке.
Поэтому я хочу создать новый список с элементами «in» и «out», чтобы пометить их для передачи.
ages = [«Age», «23», «20», «18», «Age», «23», «14», «Age»,….

5 Сен 2021 в 09:51

pandas получает имена листов содержит ключевое слово

Я хочу объединить все листы, на которых есть строка «БРОНИРОВАНИЕ». Я уже искал такие документы, но образцов нет. Кто-нибудь может мне помочь? Я умею только читать название данного листа.
import pandas as pd

file = ‘test.xlsx’

df = pd.read_excel(File,sheet_name = ‘JANUARY BOOKING’)

print(df)
….

5 Сен 2021 в 09:45

Как сделать последний снимок каждого дня в Python DataFrame

У меня есть такой фрейм данных:
A B C
2015-01-01 00:00:00 597.5259 376.1830 a
2015-01-01 00:00:00 461.2014 244.0453 a
2015-01-01 00:00:00 283.9003 166.5772 b
2015-01-01 09:04:00 93.5099 50.7761 a
2015-01-01 09:04:00 ….

4 Сен 2021 в 19:25

Как реализовать тот же цикл for в Python соответствующего синтаксиса Java

Я сделал это с помощью программы проверки простых чисел на Java следующим образом:
Это более оптимизировано, чем O (n), из-за меньшего количества сравнений, поскольку оно увеличивается только до квадратного корня из числа. Здесь я не включил условие для 1.
static boolean isPrime(int number) {
fo….

4 Сен 2021 в 14:57

Сравнение строк из двух столбцов в одном фрейме данных

4 Сен 2021 в 08:07

Как удалить первый и последний элементы списка и вернуть список без этих элементов?

У меня есть функция middle (c), которая принимает в качестве входных данных список c и выводит список c, и проблема, которую мне нужно решить, выводит этот список без первого и последнего элементов. Мой код ниже.
def middle(c):
del c
del c
return middle(c)

Это дает мне эт….

4 Сен 2021 в 06:58

я могу написать url в файле с гиперссылкой?

Могу ли я написать адрес url в файле на Python, чтобы при нажатии на ссылку он переходил в браузер? Я имею в виду, есть ли в коде Python гиперссылка?
f=open(outputpath, ‘a’)
f.write(https://stackoverflow.com/questions/ask )
f.close

Я хочу гиперссылку https://stackoverflow.com/questions/ask в текст….

4 Сен 2021 в 01:59

Из списка в массивы

В общем, я рекомендую загружать ваши данные из файла с помощью функций Pandas или даже NumPy.

Для примера, смотрите пост:

Как загрузить данные машинного обучения в Python

В этом разделе предполагается, что вы загрузили или сгенерировали свои данные другими способами, и теперь они представлены в виде списков Python.

Давайте посмотрим на преобразование ваших данных в списках в массивы NumPy.

Одномерный список в массив

Вы можете загрузить свои данные или сгенерировать свои данные и иметь доступ к ним в виде списка.

Вы можете преобразовать одномерный список данных в массив, вызвав функцию array () NumPy.

Выполнение примера преобразует одномерный список в массив NumPy.

Двумерный список списков для массива

В машинном обучении более вероятно, что у вас будут двумерные данные.

Это таблица данных, в которой каждая строка представляет новое наблюдение, а каждый столбец — новую особенность.

Возможно, вы сгенерировали данные или загрузили их, используя собственный код, и теперь у вас есть список списков. Каждый список представляет новое наблюдение.

Вы можете преобразовать свой список списков в массив NumPy так же, как описано выше, вызвав функцию array ().

Выполнение примера показывает, что данные успешно преобразованы.

Reversing an Array of Array Module in Python

Even though Python doesn’t support arrays, we can use the Array module to create array-like objects of different data types. Though this module enforces a lot of restrictions when it comes to the array’s data type, it is widely used to work with array data structures in Python.

Now, let us see how we can reverse an array in Python created with the Array module.

1. Using reverse() Method

Similar to lists, the method can also be used to directly reverse an array in Python of the Array module. It reverses an array at its original location, hence doesn’t require extra space for storing the results.

import array

#The original array
new_arr=array.array('i',)
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using reverse()
new_arr.reverse()
print("Reversed Array:",new_arr)

Output:

Original Array is : array('i', )
Resultant new reversed Array: array('i', )

2. Using reversed() Method

Again, the method when passed with an array, returns an iterable with elements in reverse order. Look at the example below, it shows how we can reverse an array using this method.

import array

#The original array
new_arr=array.array('i',)
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using reversed()
res_arr=array.array('i',reversed(new_arr))
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Output:

Original Array is : array('i', )
Resultant Reversed Array: array('i', )

Разделение матрицы

Разделение одномерного массива NumPy аналогично разделению списка. Рассмотрим пример:

import numpy as np
letters = np.array()

# с 3-го по 5-ый элементы
print(letters)        # Вывод: 

# с 1-го по 4-ый элементы
print(letters)        # Вывод:    

# с 6-го до последнего элемента
print(letters)         # Вывод:

# с 1-го до последнего элемента
print(letters)          # Вывод:

# список в обратном порядке
print(letters)          # Вывод:

Теперь посмотрим, как разделить матрицу.

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print(A)  # две строки, четыре столбца

''' Вывод:

 ]
'''


print(A)  # первая строка, все столбцы

''' Вывод:
` 1  4  5 12 14`
'''

print(A)  # все строки, второй столбец

''' Вывод:

'''

print(A)  # все строки, с третьего по пятый столбец
''' Вывод:

 
 ]
'''

Использование NumPy вместо вложенных списков значительно упрощает работу с матрицами. Мы рекомендуем детально изучить пакет NumPy, если вы планируете использовать Python для анализа данных.

Пожалуйста, оставьте ваши комментарии по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, лайки, отклики, подписки, дизлайки!

How to create arrays in Python?

In Python, we use following syntax to create arrays:

Class array.array(type code) 

For Example

import array as myarray
abc = myarray.array('d', )

The above code creates an array having integer type. The letter ‘d’ is a type code.

Following tables show the type codes:

Type code	Python type	C Type	Min size(bytes)
‘u’	Unicode character	Py_UNICODE	2
‘b’	Int	Signed char	1
‘B’	Int	Unsigned char	1
‘h’	Int	Signed short	2
‘l’	Int	Signed long	4
‘L’	Int	Unsigned long	4
‘q’	Int	Signed long long	8
‘Q’	Int	Unsigned long long	8
‘H’	Int	Unsigned short	2
‘f’	Float	Float	4
‘d’	Float	Double	8
‘i’	Int	Signed int	2
‘I’	Int	Unsigned int	2

Доступ к элементам матрицы, строкам и столбца

Доступ к элементам матрицы

Также можно получить доступ к элементам матрицы, используя индекс. Начнем с одномерного массива NumPy.

import numpy as np
A = np.array()

print("A =", A)     # Первый элемент     
print("A =", A)     # Третий элемент     
print("A =", A)   # Последний элемент     

Когда вы запустите эту программу, результат будет следующий:

A  = 2
A  = 6
A  = 10

Теперь выясним, как получить доступ к элементам двухмерного массива (который в основном представляет собой матрицу).

import numpy as np

A = np.array(,
    ,
    ])

#  Первый элемент первой строки
print("A =", A)  

# Третий элемент второй строки
print("A =", A)

# Последний элемент последней строки
print("A =", A)     

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A   = 1
A   = 9
A   = 19

Доступ к строкам матрицы

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print("A =", A) # Первая строка
print("A =", A) # Третья строка
print("A =", A) # Последняя строка (третья строка в данном случае)

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A  = 
A  = 
A  = 

Доступ к столбцам матрицы

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print("A =",A) # Первый столбец
print("A =", A) # Четвертый столбец
print("A =", A) # Последний столбец (четвертый столбец в данном случае)

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A  = 
A  = 
A  = 

Если вы не знаете, как работает приведенный выше код, прочтите раздел «Разделение матрицы».

Обратитесь в массив списка в Python

Как мы уже обсуждали Списки и Массивы похожи в Python. Там, где основное различие между ними, в том, что массивы позволяют только элементы одного и того же типа данных, в то время как списки позволяют им быть разными.

Поскольку Python не поддерживает обычные массивы, мы можем использовать списки, чтобы изобразить то же самое и попытаться отменить их. Давайте посмотрим на разные методы, следующие, которые мы можем достичь этой задачи,

1. Использование списка нарезка, чтобы изменить массив в Python

Мы можем изменить массив списка, используя нарезка методы. Таким образом, мы фактически создаем новый список в обратном порядке как у оригинального. Давайте посмотрим, как:

#The original array
arr = 
print("Array is :",arr)

res = arr #reversing using list slicing
print("Resultant new reversed array:",res)

Выход :

Array is : 
Resultant new reversed array: 

2. Использование метода обратного ()

Python также предоставляет встроенный метод Это непосредственно меняет порядок элементов списка прямо на исходном месте.

Примечание : Таким образом, мы меняем порядок фактического списка. Следовательно, исходный порядок потерян.

#The original array
arr = 
print("Before reversal Array is :",arr)

arr.reverse() #reversing using reverse()
print("After reversing Array:",arr)

Выход :

Before reversal Array is : 
After reversing Array: 

3. Использование обратного () метода

У нас еще один метод, Что при прохождении со списком возвращает намерение имеющих только элементы списка в обратном порядке. Если мы используем Метод на этом намечном объекте мы получаем новый список, который содержит наш обратный массив.

#The original array
arr = 
print("Original Array is :",arr)
#reversing using reversed()
result=list(reversed(arr))
print("Resultant new reversed Array:",result)

Выход :

Original Array is : 
Resultant new reversed Array: 

Добро пожаловать в NumPy!

NumPy (NumericalPython) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется практически во всех областях науки и техники. Это универсальный стандарт для работы с числовыми данными в Python, и он лежит в основе научных экосистем Python и PyData. В число пользователей NumPy входят все — от начинающих программистов до опытных исследователей, занимающихся самыми современными научными и промышленными исследованиями и разработками. API-интерфейс NumPy широко используется в пакетах Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image и в большинстве других научных и научных пакетов Python.

Библиотека NumPy содержит многомерный массив и матричные структуры данных (дополнительную информацию об этом вы найдете в следующих разделах). Он предоставляет ndarray, однородный объект n-мерного массива, с методами для эффективной работы с ним. NumPy может использоваться для выполнения самых разнообразных математических операций над массивами. Он добавляет мощные структуры данных в Python, которые гарантируют эффективные вычисления с массивами и матрицами, и предоставляет огромную библиотеку математических функций высокого уровня, которые работают с этими массивами и матрицами.

Узнайте больше о NumPy здесь!

GIF черезgiphy

Установка NumPy

Чтобы установить NumPy, я настоятельно рекомендую использовать научный дистрибутив Python. Если вам нужны полные инструкции по установке NumPy в вашей операционной системе, вы можетенайти все детали здесь,

Если у вас уже есть Python, вы можете установить NumPy с помощью

conda install numpy

или

pip install numpy

Если у вас еще нет Python, вы можете рассмотреть возможность использованияанаконда, Это самый простой способ начать. Преимущество этого дистрибутива в том, что вам не нужно слишком беспокоиться об отдельной установке NumPy или каких-либо основных пакетов, которые вы будете использовать для анализа данных, таких как pandas, Scikit-Learn и т. Д.

Если вам нужна более подробная информация об установке, вы можете найти всю информацию об установке наscipy.org,

фотоАдриеннотPexels

Если у вас возникли проблемы с установкой Anaconda, вы можете ознакомиться с этой статьей:

Как импортировать NumPy

Каждый раз, когда вы хотите использовать пакет или библиотеку в своем коде, вам сначала нужно сделать его доступным.

Чтобы начать использовать NumPy и все функции, доступные в NumPy, вам необходимо импортировать его. Это можно легко сделать с помощью этого оператора импорта:

import numpy as np

(Мы сокращаем «numpy» до «np», чтобы сэкономить время и сохранить стандартизированный код, чтобы любой, кто работает с вашим кодом, мог легко его понять и запустить.)

В чем разница между списком Python и массивом NumPy?

NumPy предоставляет вам огромный выбор быстрых и эффективных числовых опций. Хотя список Python может содержать разные типы данных в одном списке, все элементы в массиве NumPy должны быть однородными. Математические операции, которые должны выполняться над массивами, были бы невозможны, если бы они не были однородными.

Зачем использовать NumPy?

фотоPixabayотPexels

Массивы NumPy быстрее и компактнее, чем списки Python. Массив потребляет меньше памяти и намного удобнее в использовании. NumPy использует гораздо меньше памяти для хранения данных и предоставляет механизм задания типов данных, который позволяет оптимизировать код еще дальше.

Что такое массив?

Массив является центральной структурой данных библиотеки NumPy. Это таблица значений, которая содержит информацию о необработанных данных, о том, как найти элемент и как интерпретировать элемент. Он имеет сетку элементов, которые можно проиндексировать в Все элементы имеют одинаковый тип, называемыймассив dtype(тип данных).

Массив может быть проиндексирован набором неотрицательных целых чисел, логическими значениями, другим массивом или целыми числами.рангмассива это количество измерений.формамассива — это кортеж целых чисел, дающий размер массива по каждому измерению.

Одним из способов инициализации массивов NumPy является использование вложенных списков Python.

a = np.array(, , ])

Мы можем получить доступ к элементам в массиве, используя квадратные скобки. Когда вы получаете доступ к элементам, помните, чтоиндексирование в NumPy начинается с 0, Это означает, что если вы хотите получить доступ к первому элементу в вашем массиве, вы получите доступ к элементу «0».

print(a)

Выход:

Куда пойти отсюда?

Достаточно теории, давайте познакомимся!

Чтобы стать успешным в кодировке, вам нужно выйти туда и решать реальные проблемы для реальных людей. Вот как вы можете легко стать шестифункциональным тренером. И вот как вы польские навыки, которые вам действительно нужны на практике. В конце концов, что такое использование теории обучения, что никто никогда не нуждается?

Практические проекты – это то, как вы обостряете вашу пилу в кодировке!

Вы хотите стать мастером кода, сосредоточившись на практических кодовых проектах, которые фактически зарабатывают вам деньги и решают проблемы для людей?

Затем станьте питоном независимым разработчиком! Это лучший способ приближения к задаче улучшения ваших навыков Python – даже если вы являетесь полным новичком.

Присоединяйтесь к моему бесплатным вебинаре «Как создать свой навык высокого дохода Python» и посмотреть, как я вырос на моем кодированном бизнесе в Интернете и как вы можете, слишком от комфорта вашего собственного дома.

Присоединяйтесь к свободному вебинару сейчас!

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Массив Python

Python поддерживает все операции, связанные с массивом через объект своего списка. Начнем с одномерного инициализации массива.

Пример массива Python

Элементы массива Python определены в скобках И они разлучены запятыми. Ниже приведен пример объявления одномерного массива Python.

arr = 
print (arr)
print (arr)
print (arr)

Выход из двухмерного массива пример программы будет:

3
5

Индексирование массива начинается от 0. Таким образом, значение индекса 2 переменной ARR составляет 3.

В некоторых других языках программирования, такие как Java, когда мы определяем массив, нам также нужно определить тип элемента, поэтому мы ограничиваем хранение только в том виде данных в массиве. Например, умеет хранить только целые данные.

Но Python дает нам гибкость иметь различные данные данных в том же массиве. Это круто, верно? Давайте посмотрим пример.

student_marks = 
marks = student_marks+student_marks
print(student_marks + ' has got in total = %d + %f = %f ' % (student_marks, student_marks, marks ))

Он дает следующий выход:

Akkas has got in total = 45 + 36.500000 = 81.500000 marks

В приведенном выше примере вы можете увидеть это, Массив имеют три типа данных – строка, int и float.

Python многомерный массив

Двухмерный массив в Python может быть объявлен следующим образом.

arr2d =  , ]
print(arr2d) # prints elements of row 0
print(arr2d) # prints elements of row 1
print(arr2d) # prints element of row = 1, column = 1

Это даст следующий вывод:

                                                                                                                                                                       
                                                                                                                                                                       
4  

Точно так же мы можем определить трехмерный массив или многомерный массив в Python.

Примеры массива Python

Теперь, когда мы знаем, как определить и инициализировать массив в Python. Мы рассмотрим разные операции, которые мы можем выполнить на массиве Python.

Массив Python, проходящая с использованием для петли

Мы можем использовать для петли для прохождения сквозь элементы массива. Ниже приведен простой пример для цикла для прохождения через массив.

arrayElement = 
for i in range(len(arrayElement)):
   print(arrayElement)

Ниже изображения показывает вывод, создаваемый вышеупомянутым примером примера массива.

Пересекающий 2D-массив, используя для петли

Следующий код распечатает элементы ROW-WISE, а затем следующая часть печатает каждый элемент данного массива.

arrayElement2D =  ,  ]
for i in range(len(arrayElement2D)):
   print(arrayElement2D)

for i in range(len(arrayElement2D)):
   for j in range(len(arrayElement2D)):
       print(arrayElement2D)

Это выведет:

Python Array Append

arrayElement = 
arrayElement.append('Four')
arrayElement.append('Five')
for i in range(len(arrayElement)):
   print(arrayElement)

Новый элемент четыре и пять будут добавлены в конце массива.

One
2
Three
Four
Five

Вы также можете добавить массив на другой массив. Следующий код показывает, как вы можете сделать это.

arrayElement = 
newArray = 
arrayElement.append(newArray);
print(arrayElement)

]

Теперь наш одномерный массив наращивания превращается в многомерное массив.

Массив Python размер

Мы можем использовать Функция для определения размера массива. Давайте посмотрим на простой пример для длины массива Python.

arr = 

arr2d = ,]

print(len(arr))
print(len(arr2d))
print(len(arr2d))
print(len(arr2d))

Нарезание массива Python

Python предоставляет особый способ создания массива из другого массива, используя нотацию среза. Давайте посмотрим на несколько примеров ломтиков наращиваний Python.

arr = 

#python array slice

arr1 = arr #start to index 2
print(arr1)

arr1 = arr #index 2 to end of arr
print(arr1)

arr1 = arr #start to index 2
print(arr1)

arr1 = arr #copy of whole arr
print(arr1)

arr1 = arr # from index 1 to index 5 with step 2
print(arr1)

Ниже приведены изображение Python Array Slice Program Example.

Мы можем вставить элемент в массиве, используя функция.

arr = 

arr.insert(3,10)

print(arr)

Python Array POP.

Мы можем вызвать функцию POP на массиве, чтобы удалить элемент из массива по указанному индексу.

arr = 

arr.insert(3,10)
print(arr)

arr.pop(3)
print(arr)

Это все о массиве Python и разных операций, которые мы можем выполнить для массивов в Python.

Использование только с условием

В отношении приведенного выше кода может возникнуть некоторая путаница, поскольку некоторые из вас могут подумать, что более интуитивно понятным способом было бы просто написать условие следующим образом:

import random
import numpy as np

a = np.random.randn(2, 3)
b = np.where(a > 0)
print(b)

Если вы сейчас попытаетесь запустить приведенный выше код, с этим изменением вы получите следующий результат:

(array(), array())

Если вы внимательно посмотрите, b теперь представляет собой кортеж из множества массивов. И в каждом массиве находится положительный элемент. Что это значит? Всякий раз, когда мы предоставляем только условие, эта функция фактически эквивалентна np.asarray.nonzero().

В нашем примере np.asarray (a> 0) вернет логический массив после применения условия, а np.nonzero (arr_like) вернет индексы ненулевых элементов arr_like.

Рассмотрим более простой пример:

import numpy as np

a = np.arange(10)

b = np.where(a < 5, a, a * 10)

print(a)
print(b)

Здесь условием является <5, что будет массивом типа numpy , x – это массив a, а y – массив a * 10. Итак, мы выбираем из только если a <5, и от a * 10, если a> 5.

Таким образом, все элементы> = 5 преобразуются путем умножения на 10. Это действительно то, что мы получаем!

Массив нарезки

Python Поддерживает нарезание массивов. Это создание нового подпараса из данного массива на основе пользовательских начальных и окончательных индексов. Мы можем нарезать массивы по любому из следующих способов.

Нарезка массива можно легко сделать после метода нарезки Python. Для которого синтаксис приведен ниже.

arr

Опять же, Python также предоставляет функцию имени ломтик () который возвращает ломтик Объект, содержащий индексы, которые нужно нарезать. Синтаксис для использования этого метода приведен ниже.

slice(start, stop)

Для обоих случаев,

• Начать Начальный индекс, из которого нам нужно нарезать массив ARR. По умолчанию установлен на 0,
• Стоп Является ли окончательный индекс, прежде чем закончится операция нарезки. По умолчанию равен длине массива,
• шаг Это шаги, которые процесс нарезки потребуется от начала, чтобы остановиться. По умолчанию установлен на 1.