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Python数据结构之Array用法实例
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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。
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;
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。
numpy 是使用python进行数据分析不可或缺的第三方库，非常多的科学计算工具都是基于 numpy 进行开发的。
ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组，是numpy中的基本对象之一，另一个是func对象。本文主要内容是： 1 、简单介绍ndarray对象 ； 2、ndarray对象的常用属性 ； 3、如何创建ndarray对象 ； 4、ndarray元素访问 。
它的维度以及个维度上的元素个数由 shape 决定。
标题中的函数就是numpy的构造函数，我们可以使用这个函数创建一个ndarray对象。构造函数有如下几个可选参数：
实例：
接下来介绍ndarray对象最常用的属性
实例：
使用 array 函数，从常规的python列表或者元组中创建数组，元素的类型由原序列中的元素类型确定。
实例：
subok 为 True ，并且object是ndarray子类时（比如矩阵类型），返回的数组保留子类类型
某些时候，我们在创建数组之前已经确定了数组的维度以及各维度的长度。这时我们就可以使用numpy内建的一些函数来创建ndarray。
例如：函数 ones 创建一个全1的数组、函数 zeros 创建一个全0的数组、函数 empty 创建一个内容随机的数组，在默认情况下，用这些函数创建的数组的类型都是float64，若需要指定数据类型，只需要闲置 dtype 参数即可：
上述三个函数还有三个从已知的数组中，创建 shape 相同的多维数组： ones_like 、 zeros_like 、 empty_like ，用法如下：
除了上述几个用于创建数组的函数，还有如下几个特殊的函数：
特别地， eye 函数的全1的对角线位置有参数k确定
用法如下：
除了上面两个函数还有其他几个类似的从外部获取数据并创建ndarray，比如： frombuffer 、 fromfile 、 fromiter ，还没用过，等用到了在详细记录
ndarray提供了一些创建二维数组的特殊函数。numpy中matrix是对二维数组ndarray进行了封装之后的子类。这里介绍的关于二维数组的创建，返回的依旧是一个ndarray对象，而不是matrix子类。关于matrix的创建和操作，待后续笔记详细描述。为了表述方便，下面依旧使用 矩阵 这一次来表示创建的二维数组。
对于一维的ndarray可以使用python访问内置list的方式进行访问：整数索引、切片、迭代等方式
关于ndarray切片
与内置list切片类似，形式：
array[beg:end:step]
beg: 开始索引
end: 结束索引（不包含这个元素）
step: 间隔
需要注意的是 ：
特别注意的是，ndarray中的切片返回的数组中的元素是原数组元素的索引，对返回数组元素进行修改会影响原数组的值
除了上述与list相似的访问元素的方式，ndarray有一种通过 列表 来指定要从ndarray中获取元素的索引，例如：
多维ndarray中，每一维都叫一个轴axis。在ndarray中轴axis是非常重要的，有很多对于ndarray对象的运算都是基于axis进行，比如sum、mean等都会有一个axis参数（针对对这个轴axis进行某些运算操作），后续将会详细介绍。
对于多维数组，因为每一个轴都有一个索引，所以这些索引由逗号进行分割，例如：
需要注意的是 ：
多维数组的迭代
可以使用ndarray的 flat 属性迭代数组中每一个元素