Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 Python- популярный и динамический язык программирования. Он позволяет решать разные задачи по разработке ПО, при выполнении которых часто используютсямассивы.

2 С их помощью вы сможете добавить однотипные данные и избежать дублирования кода.

3 Одномерные массивы в Pythonпредставляют собой список элементов. Значения указываются внутри квадратных скобок, где перечисляются через запятую. Как правило, любой элемент можно вызвать по индексу и присвоить ему новое значение.

4 Пустой список:

5 Массив строк вPython:

6 Prime = ['string1', 'string2', 'string3'] Prime[1] = 'string2'; //trueЧтобы возвратить число элементов внутри списка, используют функцию len():

7 Когда нужно перечислить элементы массива, применяют цикл for. В "Питоне" этот цикл перебирает элементы, а не индексы, как в Pascal:

8 Идём дальше. Создать и добавить цикл вPythonможно с помощью генератора заполнения списков. Записывается он в следующем виде: [значение массива for имя переменной in число элементов];

9 Если говорить про создание не одномерного, адвумерного массива, то он вPythonсоздаётся путём использования вложенных генераторов, и выглядит это так:

10 [[0 for j in range(m)] for i in range(n)]<h2>Как создаются матрицы в Python?</h2>

11 Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) вPythonосуществляется с помощью библиотекиNumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.

12 Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:

13 Функция array() - один из самых простых способов, позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив вPython. Она создаёт объект типа ndarray:

14 array = np.array(/* множество элементов */)Для проверки используется функция array.type() - принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.

15 Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:

16 array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины вPython, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:

17 К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:

18 array([ [[0, 0]] [[0, 0]]] )Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам поможет функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати,NumPyскроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словомthreshold.

19 <h2>Базовые операции в NumPy</h2>

20 Все действия, производимые над компонентами массива, оборачиваются созданием нового массива. При этом массивы и матрицы взаимодействуют в том случае, если имеют один и тот же размер:

21 array1 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]) array2 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])Если выполнить array1 + array2, компилятор скажет об ошибке, а всё потому, что размер первого matrix равен двум, а второго трём.

22 array1 = np.array([1, 2, 5, 7]) array2 = arange([1, 5, 1])В данном случае array1 + array2 вернёт нам массив со следующими элементами: 2, 4, 8, 11. Здесь не возникнет ошибки, т. к. матрицы имеют одинаковые размеры. Причём вместо ручного сложения часто применяют функцию, входящую в класс ndarray sum():

23 np.array(array1 + array1) == array1 + array2В ndarray входит большая библиотека методов, необходимых для выполнения математических операций.

24 <h2>Форма матрицы в Python</h2>

25 Lenght matrix (длина матрицы) в Python определяет форму. Длину матрицы проверяют методом shape().

26 Массив с 2-мя либо 3-мя элементами будет иметь форму (2, 2, 3). И это состояние изменится, когда в shape() будут указаны аргументы: первый - число подмассивов, второй - размерность каждого подмассива.

27 Те же задачи и ту же операцию выполнит reshape(). Здесьlenghtи другие параметры matrix определяются числом столбцов и строк.

28 Есть методы и для манипуляции формой. Допустим, при манипуляциях с двумерными или многомерными массивами можно сделать одномерный путём выстраивания внутренних значений последовательно по возрастанию. А чтобы поменять в матрице строки и столбцы местами, применяют transpose().

29 <h2>Операции со срезами matrix в Python</h2>

30 Часто мы работаем не с целым массивом, а с его компонентами. Эти операции выполняются с помощью метода слайс (срез). Он пришел на замену циклу for, при котором каждый элемент подвергался перебору. Метод позволяет получать копии matrix, причём манипуляции выполняются в виде [start:stop:step]. В данном случаеstart- индекс элемента, с которого берётся отсчёт,stop- последний элемент,step- размер шага или число пропускаемых значений элемента при каждой итерации. Изначально start равен нулю, stop - индексу последнего элемента, step - единице. Если выполнить операции без аргументов, копирование и добавление списка произойдёт полностью.

31 Допустим, имеем целочисленный массив otus = [1, 2, 3, 4]. Для копирования и вывода используем otus[:]. В итоге произойдёт вывод последовательности [1, 2, 3, 4]. Но если аргументом станет отрицательное значение, допустим, -2, произойдёт вывод уже других данных:

32 Возможны и другие операции. Например, если добавить ещё одно двоеточие, будет указан шаг копируемых элементов. Таким образом, otus[::2] позволит вывести матрицу [1, 3].

33 Если ввести отрицательное значение, к примеру, [::-2] отсчёт начнётся с конца, и в результате произойдёт вывод [3, 1]. Остаётся добавить, что метод среза позволяет гибко работать с матрицами и вложенными списками вPython.

34 Хотите узнать гораздо больше? Записывайтесь на курс "Разработчик Python"!