Python вывод данных массива

Массивы Python

Основы

В Питоне нет структуры данных, полностью соответствующей массиву. Однако, есть списки, которые являются их надмножеством, то есть это те же массивы, но с расширенным функционалом. Эти структуры удобнее в использовании, но цена такого удобства, как всегда, производительность и потребляемые ресурсы. И массив, и список – это упорядоченные коллекции, но разница между ними заключается в том, что классический массив должен содержать элементы только одного типа, а список Python может содержать любые элементы.

shapito_list = [1, 'qwerty', 4/3, [345, ['a', ]]] print(shapito_list) # Вывод: [1, 'qwerty', 1.3333333333333333, [345, ['a', ]]]
 
Создание массива
 
Существует несколько способ создать массив. Ниже приведены примеры как это можно сделать. 
 
можно_так = [1, 2, 3, 4, 5] можно_так_2 = list('итерируемый объект') а_можно_и_так = [i for i in range(5)] print('можно_так:', можно_так) print('можно_так_2:', можно_так_2) print('а_можно_и_так:', а_можно_и_так) print('можно_так[0]:', можно_так[0]) print('а_можно_и_так[3]:', а_можно_и_так[3]) # Вывод: можно_так: [1, 2, 3, 4, 5] можно_так_2: ['и', 'т', 'е', 'р', 'и', 'р', 'у', 'е', 'м', 'ы', 'й', ' ', 'о', 'б', 'ъ', 'е', 'к', 'т'] а_можно_и_так: [0, 1, 2, 3, 4] можно_так[0]: 1 а_можно_и_так[3]: 3
 
Многомерный массив
 
Двухмерный массив в Python можно объявить следующим образом. 
 
example_array = [[-1, 0, 0, 1], [2, 3, 5, 8]] print(example_array[0]) print(example_array[1]) print(example_array[0][3]) # Вывод: [-1, 0, 0, 1] [2, 3, 5, 8] 1
 
example_array = [[[-1, 0], [0, 1]], [[2, 3], [5, 8]]] print(example_array[0]) print(example_array[1]) print(example_array[0][1]) print(example_array[0][1][0]) # Вывод: [[-1, 0], [0, 1]] [[2, 3], [5, 8]] [0, 1] 0
 
Операции с массивами
 
Давайте теперь рассмотрим операции, которые Пайтон позволяет выполнять над массивами.
 
Обход массива с использованием цикла for
 
Мы можем использовать цикл for для обхода элементов массива. 
 
example_array = [1, 2, 3] for i in range(len(example_array)): print(example_array[i]) # Вывод: 1 2 3
 
Здесь представлен подход, свойственный большинству языков программирования. В Python же есть свой, более удобный вариант. 
 
example_array = [1, 2, 3] for i in example_array: print(i) # Вывод: 1 2 3
 
Обход многомерного массива
 
Для того чтоб получить элементы многомерного массива придётся использовать вложенные циклы. 
 
example_array = [[1, 2], [3, 4]] for i in example_array: for x in i: print(x) # Вывод: 1 2 3 4
 
Добавление
 
Мы можем использовать функцию insert() для вставки элемента по указанному индексу. Элементы из указанного индекса сдвигаются вправо на одну позицию. 
 
example_array = [[1, 2], [3, 4]] example_array.insert(0, -1) example_array.insert(2, [-1, 13, 64]) print(example_array) # Вывод: [-1, [1, 2], [-1, 13, 64], [3, 4]]
 
example_array = [[1, 2], [3, 4]] example_array.append(-1) example_array.append([-1, 13, 64]) print(example_array) # Вывод: [[1, 2], [3, 4], -1, [-1, 13, 64]]
 
example_array = [1, 2, 3, 4] example_array.extend([5, 6]) print(example_array) # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
 
Определение размера
 
Используйте метод len() чтобы вернуть длину массива (число элементов массива). 
Не стоит путать размер массива с его размерностью! 
 
example_array = [[1, 2], [3, 4]] print('Размер массива:', len(example_array)) example_array.append(-1) print('Размер массива:', len(example_array)) example_array.append([-1, 13, 64]) print('Размер массива:', len(example_array)) # Вывод: Размер массива: 2 Размер массива: 3 Размер массива: 4
 
Поскольку индексация элементов начинается с нуля, длина массива всегда на единицу больше, чем индекс последнего элемента. 
 
example_array = [[1, 2], [3, 4]] print('Равна ли длина массива номеру последнего элемента + 1?', len(example_array) is (example_array.index(example_array[-1]) + 1)) example_array.append(-1) print('Увеличили размер массива.') print('Равна ли теперь длина массива номеру последнего элемента + 1?', len(example_array) is (example_array.index(example_array[-1]) + 1)) # Вывод: Равна ли длина массива номеру последнего элемента + 1? True Увеличили размер массива. Равна ли теперь длина массива номеру последнего элемента + 1? True
 
Небольшое пояснение: метод списка .index() возвращает индекс элемента, значение которого совпадает с тем, которое передали методу. Здесь мы передаём значение последнего элемента и, таким образом, получаем индекс последнего элемента. Будьте осторожны: если в списке есть повторяющиеся значения, этот приём не сработает!
 
Срез
 
Срез Python предоставляет особый способ создания массива из другого массива. 
 
example_array = [[1, 2], [3, 4]] print(example_array[::-1]) print(example_array[1:]) print(example_array[0][:-1]) # Вывод: [[3, 4], [1, 2]] [[3, 4]] [1]
 
Функция pop
 
В Python удалить ненужные элементы из массива можно при помощи метода pop, аргументом которого является индекс ячейки. Как и в случае с добавлением нового элемента, метод необходимо вызвать через ранее созданный объект. 
 
example_array = [1, 2, 6, 3, 4] print(example_array.pop(4)) print(example_array) # Вывод: 4 [1, 2, 6, 3]
 
После выполнения данной операции содержимое массива сдвигается так, чтобы количество доступных ячеек памяти совпадало с текущим количеством элементов.
 
Методы массива
 
В Python есть набор встроенных методов, которые вы можете использовать при работе с list.
 
 
 
Метод
 
Значение
 
  
 
 
append()
 
Добавляет элементы в конец списка
 
 
 
clear()
 
Удаляет все элементы в списке
 
 
 
copy()
 
Возвращает копию списка
 
 
 
count()
 
Возвращает число элементов с определенным значением
 
 
 
extend()
 
Добавляет элементы списка в конец текущего списка
 
 
 
index()
 
Возвращает индекс первого элемента с определенным значением
 
 
 
insert()
 
Добавляет элемент в определенную позицию
 
 
 
pop()
 
Удаляет элемент по индексу
 
 
 
remove()
 
Убирает элементы по значению
 
 
 
reverse()
 
Разворачивает порядок в списке
 
 
 
sort()
 
Сортирует список
 
 
 
 
Модуль array
 
Если Вам всё-таки нужен именно классический массив, вы можете использовать встроенный модуль array. Он почти не отличается от структуры list, за исключением, пожалуй, объявления. 
Вот небольшая демонстрация: 
 
import array example_array = array.array('i', [1, 2, 6, 3, 4]) # превый аргумент указывает на тип элементов. i означает integer example_array.insert(0, -1) print('После вставки:', example_array) example_array.append(-1) print('После добавления в конец:', example_array) example_array.extend([5, 6]) print('После объединения со списком:', example_array) print('Удалён элемент:', example_array.pop(4)) print('После удаления элемента:', example_array) print('Срез:', example_array[0:4]) # Вывод: После вставки: array('i', [-1, 1, 2, 6, 3, 4]) После добавления в конец: array('i', [-1, 1, 2, 6, 3, 4, -1]) После объединения со списком: array('i', [-1, 1, 2, 6, 3, 4, -1, 5, 6]) Удалён элемент: 3 После удаления элемента: array('i', [-1, 1, 2, 6, 4, -1, 5, 6]) Срез: array('i', [-1, 1, 2, 6])
 
Типы элементов массива
 
Элементы массива в модуле array могут быть следующих типов:
 
 
 
Код типа
 
Тип в C
 
Тип в python
 
  
 
 
‘b’
 
signed char
 
int
 
 
 
‘B’
 
unsigned char
 
int
 
 
 
‘h’
 
signed short
 
int
 
 
 
‘H’
 
unsigned short
 
int
 
 
 
‘i’
 
signed int
 
int
 
 
 
‘I’
 
unsigned int
 
int
 
 
 
‘l’
 
signed long
 
int
 
 
 
‘L’
 
unsigned long
 
int
 
 
 
‘q’
 
signed long long
 
int
 
 
 
‘Q’
 
unsigned long long
 
int
 
 
 
‘f’
 
float
 
float
 
 
 
‘d’
 
double
 
float
 
 
 
 
Как Вы можете видеть, со строками модуль не работает.
 
Источник
 
How to Print an Array in Python
 
 
So before we get right into the topic, let us know a bit about Arrays in Python.
 
Python Arrays
 
Arrays are a collection of data elements of the same type under the same name. In Python, we can implement arrays using lists or the NumPy module. The NumPy module provides us with arrays of type ndarray (NumPy Array).
 
Further, an array can be multi-dimensional. As we know, the simplest form of multi-dimensional arrays is two-dimensional arrays. Hence, in this tutorial, we are going to be considering 1D as well as 2D Arrays.
 
Upskill 2x faster with Educative
 
Supercharge your skillset with Educative Python courses → use code: ASK15 to save 15%
 
Ways to Print an Array in Python
 
Now, let us look at some of the ways to print both 1D as well as 2D arrays in Python. Note: these arrays are going to be implemented using lists.
 
Directly printing using the print() method
 
We can directly pass the name of the array(list) containing the values to be printed to the print() method in Python to print the same.
 
But in this case, the array is printed in the form of a list i.e. with brackets and values separated by commas.
 
arr = [2,4,5,7,9] arr_2d = [[1,2],[3,4]] print("The Array is: ", arr) #printing the array print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array
 
The Array is: [2, 4, 5, 7, 9] The 2D-Array is: [[1, 2], [3, 4]]
 
Here, arr is a one-dimensional array. Whereas, arr_2d is a two-dimensional one. We directly pass their respective names to the print() method to print them in the form of a list and list of lists respectively.
 
Using for loops in Python
 
We can also print an array in Python by traversing through all the respective elements using for loops.
 
arr = [2,4,5,7,9] arr_2d = [[1,2],[3,4]] #printing the array print("The Array is : ") for i in arr: print(i, end = ' ') #printing the 2D-Array print("\nThe 2D-Array is:") for i in arr_2d: for j in i: print(j, end=" ") print()
 
The Array is : 2 4 5 7 9 The 2D-Array is: 1 2 3 4
 
In the code above we traverse through the elements of a 1D as well as a 2D Array using for loops and print the corresponding elements in our desired form.
 
Ways to print NumPy Array in Python
 
As mentioned earlier, we can also implement arrays in Python using the NumPy module. The module comes with a pre-defined array class that can hold values of same type.
 
These NumPy arrays can also be multi-dimensional. So, let us see how can we print both 1D as well as 2D NumPy arrays in Python.
 
Using print() method
 
Similar to the case of arrays implemented using lists, we can directly pass NumPy array name to the print() method to print the arrays.
 
import numpy as np arr_2d = np.array([[21,43],[22,55],[53,86]]) arr = np.array([1,2,3,4]) print("Numpy array is: ", arr) #printing the 1d numpy array print("Numpy 2D-array is: ", arr_2d) #printing the 2d numpy array
 
Numpy array is: [1 2 3 4] Numpy 2D-array is: [[21 43] [22 55] [53 86]]
 
Here, arr and arr_2d are one 1D and one 2D NumPy arrays respectively. We pass their names to the print() method and print both of them. Note: this time also the arrays are printed in the form of NumPy arrays with brackets.
 
Using for loops
 
Again, we can also traverse through NumPy arrays in Python using loop structures. Doing so we can access each element of the array and print the same. This is another way to print an array in Python.
 
Look at the example below carefully.
 
import numpy as np arr = np.array([11,22,33,44]) arr_2d = np.array([[90,20],[76,45],[44,87],[73,81]]) #printing the numpy array print("The Numpy Array is : ") for i in arr: print(i, end = ' ') #printing the numpy 2D-Array print("\nThe Numpy 2D-Array is:") for i in arr_2d: for j in i: print(j, end=" ") print()
 
The Numpy Array is : 11 22 33 44 The Numpy 2D-Array is: 90 20 76 45 44 87 73 81
 
Here also we print the NumPy array elements in our desired way(without brackets) by accessing the elements of the 1D and 2D array individually.
 
Conclusion
 
So in this tutorial, we learned how to print an array in Python. I hope you now have a clear understanding of the topic. For any further question related to the topic, feel free to use the comments.
 
References
 
Источник
 
Читайте также:  Java stream collecting and then