Python中数组的基本操作

Python025

Python中数组的基本操作,第1张

先定义一个数组列表：

列表合并也可以用+，但是用+的话，会产生一个新的列表（当然也可以赋值给任何的变量），而extend则只是修改了原来的对象

只读数组，只能查看不能编辑，列表的切片操作同样适于元组。

表达方式：tuple=("元素1","元素2","元素3"),中间同样用，隔开

特殊的元组：tupleZero=（）空元组

                        tupleOne=("元素1"，)  只有一个元素，后面要跟一个，（注意好的习惯的养成）

作用：1.对于一些不想被修改的元素，可以放在元组里面

        2.元组可以在映射（和集合的成员）中当作键使用，而列表不行

        3.元组作为内建函数和方法的返回值

enumerate（列表对象，返回标签起始值（默认为零））

上面的例子可以看出，返回的i是一个元组，如果不想要元组的话，可以用两个参数接收：

数组允许进行批量操作而无需使用for循环，因此更加简便，这种特性也被称为向量化。任何两个等尺寸之间的算术操作都应用逐元素操作的方式进行。

同尺度数组之间的比较，会产生一个布尔型数组。

上述操作均是在同尺度数组之间进行的，对于不同尺度数组间的操作，会使用到广播特性。

索引：获取数组中特定位置元素的过程；

切片：获取数组元素子集的过程。

new_a = a.astype(new_type)

astype()方法一定会创建新的数组（原始数据的一个拷贝），即使两个类型一致。

ls = a.tolist()

转置是一种特殊的数据重组形式，可以返回底层数据的视图而不需要复制任何内容。

数组拥有 transpose 方法，也有特殊的 T 属性。

对于更高纬度的数组， transpose 方法可以接受包含轴编号的元组，用于转置轴。

ndarray的 swapaxes 方法，通过接受一对轴编号作为参数，并对轴进行调整用于重组数据。

swapaxes 方法返回的是数据的视图，而没有对数据进行复制。

Reference：

《Python for Data Analysis:Data Wrangling with Pandas,Numpy,and IPython》

数组定义为存储在连续内存位置的项目的集合。这是一个可以容纳固定数量项目的容器, 这些项目应为同一类型。数组在大多数编程语言(例如C / C ++, JavaScript等)中都很流行。

数组是将多个相同类型的项存储在一起的想法, 并且只需在基本值上添加一个偏移量, 就可以更轻松地计算每个元素的位置。数组的组合可以通过减少代码的整体大小来节省大量时间。它用于在单个变量中存储多个值。如果你有一个存储在其相应变量中的项目列表, 如下所示：

car1 =”兰博基尼”

car2 =”布加迪”

car3 =” Koenigsegg”

如果要遍历汽车并找到特定的汽车, 可以使用该数组。

数组可以在Python中由名为array的模块处理。当我们只需要操作特定的数据值时, 这很有用。以下是了解数组概念的术语：

元素-存储在数组中的每个项目称为元素。

索引-数组中元素的位置具有数字索引, 该数字索引用于标识元素的位置。

数组表示

数组可以用各种方式和不同的语言声明。应考虑的重点如下：

索引从0开始。

我们可以通过其索引访问每个元素。

数组的长度定义了存储元素的能力。

数组运算

数组支持的一些基本操作如下：

遍历-逐一打印所有元素。

插入-在给定的索引处添加一个元素。

删除-删除给定索引处的元素。

搜索-它使用给定的索引或值搜索元素。

更新-更新给定索引处的元素。