Đặt mảng Python

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu mảng trong lập trình python là gì và cách khởi tạo mảng trong python như thế nào? . Ngoài ra, chúng ta sẽ xem một ví dụ về từng phương thức cùng với cú pháp của nó sẽ được tuân theo và đầu ra của ví dụ đã cho. Vì vậy, hãy bắt đầu

Mảng trong Python là gì?

Mảng là một cấu trúc dữ liệu trong lập trình python chứa số phần tử cố định và các phần tử này phải có cùng kiểu dữ liệu. Ý tưởng chính đằng sau việc sử dụng một mảng lưu trữ nhiều phần tử cùng loại. Hầu hết cấu trúc dữ liệu sử dụng một mảng để thực hiện thuật toán của họ. Có hai phần quan trọng của mảng

• Yếu tố. Mỗi phần tử lưu trữ trong mảng được gọi là một phần tử
• Mục lục. Mỗi phần tử trong mảng có giá trị số riêng để xác định phần tử

Các phần tử này phân bổ các vị trí bộ nhớ liền kề cho phép dễ dàng sửa đổi dữ liệu. Trong ngôn ngữ python, trước khi sử dụng mảng chúng ta cần khai báo module tên là “array” bằng từ khóa “import”

3 cách để khởi tạo một mảng trong Python

Để sử dụng mảng trong ngôn ngữ python có tổng cộng 3 cách khởi tạo. Chúng ta sẽ xem xét cả 3 cách khởi tạo một mảng trong python. Hãy để chúng tôi nghiên cứu từng cái một dưới đây

Sử dụng vòng lặp for và Python range[] Hàm

Để khởi tạo một mảng với giá trị mặc định, chúng ta có thể sử dụng hàm for loop và range[] trong ngôn ngữ python

cú pháp. [giá trị cho phần tử trong phạm vi [num]]

Hàm range[] trong Python lấy một số làm đối số và trả về một dãy số bắt đầu từ 0 và kết thúc bởi một số cụ thể, mỗi lần tăng thêm 1

Ngôn ngữ Python cho vòng lặp sẽ đặt giá trị 0 [giá trị mặc định] cho mọi mục bên trong mảng giữa phạm vi được chỉ định trong hàm phạm vi []

Thí dụ

array=[]
array = [0 for i in range[3]] 
print[array]

Đầu ra của đoạn mã trên sẽ như hình dưới đây

[0, 0, 0]

Khởi tạo mảng bằng mô-đun python NumPy

Ngôn ngữ Python có nhiều thư viện và chức năng sẵn có giúp công việc của chúng ta dễ dàng và đơn giản hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác. Mô-đun NumPy là một trong số đó. Mô-đun NumPy có thể được sử dụng để khởi tạo mảng và thao tác dữ liệu được lưu trữ trong đó. Con số. Hàm empty[] của mô-đun NumPy tạo một mảng có kích thước xác định với giá trị mặc định=”None”

cú pháp. cục mịch. trống [kích thước, dtype = đối tượng]

Thí dụ

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

Đầu ra của đoạn mã trên sẽ như hình dưới đây

[Không Không Không Không Không Không Không]

Các phương thức trực tiếp để khởi tạo một mảng

Trong ngôn ngữ python, chúng ta có thể khởi tạo trực tiếp các phần tử bên trong một mảng bằng phương thức bên dưới

cú pháp. tên mảng = [giá trị mặc định]*kích thước

Thí dụ

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

Đầu ra của mã trên là như hình dưới đây

[1, 1, 1]

['Đ', 'Đ', 'Đ']

Sự kết luận

Do đó, mảng được sử dụng để lưu trữ các phần tử có cùng kiểu dữ liệu và trên đây là một số phương thức được sử dụng để tạo hoặc khởi tạo mảng trong lập trình python. Hơn nữa, chúng ta có thể thực hiện nhiều phép toán và sửa đổi như thêm, xóa hoặc cập nhật một phần tử bên trong mảng với cú pháp thích hợp để tuân theo. Tôi hy vọng cuối cùng bạn đã học được cách khởi tạo một mảng trong python

Trong thế giới chuyển động vô cùng nhanh chóng, người ta cần các kỹ thuật mã hóa tháo vát có thể giúp lập trình viên tổng hợp các mã khổng lồ theo những cách đơn giản và thuận tiện nhất. Mảng là một trong những cấu trúc dữ liệu giúp bạn viết một số giá trị vào một biến duy nhất, do đó giảm bớt gánh nặng ghi nhớ một số lượng lớn các biến. Vì vậy, hãy tiếp tục và xem cách bạn có thể triển khai Mảng trong Python

Dưới đây là tổng quan về các chủ đề giải thích tất cả các khía cạnh liên quan đến mảng

1. Tại sao nên sử dụng Mảng trong Python?
2. Mảng là gì?
3. Danh sách Python có giống như một Mảng không?
4. Tạo một mảng
5. Truy cập một phần tử
6. Thao tác mảng cơ bản

• Thêm/Thay đổi các phần tử của Array
• nối
• Xóa/Xóa phần tử khỏi Mảng
• Vòng qua một mảng
• cắt lát

Sự kết hợp của Mảng, cùng với Python có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian. Như đã đề cập trước đó, mảng giúp bạn giảm kích thước tổng thể của mã, trong khi Python giúp bạn loại bỏ cú pháp có vấn đề, không giống như các ngôn ngữ khác. Ví dụ. Nếu bạn phải lưu trữ các số nguyên từ 1–100, bạn sẽ không thể nhớ rõ ràng 100 tên biến, do đó, bạn có thể lưu chúng dễ dàng bằng cách sử dụng một mảng

Bây giờ bạn đã nhận thức được tầm quan trọng của mảng trong Python, hãy cùng tìm hiểu chi tiết hơn về nó

Mảng về cơ bản là một cấu trúc dữ liệu có thể chứa nhiều hơn một giá trị tại một thời điểm. Nó là một tập hợp hoặc một loạt các phần tử cùng loại được sắp xếp theo thứ tự

a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]

Chúng ta có thể lặp qua các mục mảng một cách dễ dàng và tìm nạp các giá trị cần thiết bằng cách chỉ định số chỉ mục. Mảng cũng có thể thay đổi [có thể thay đổi], do đó, bạn có thể thực hiện các thao tác khác nhau theo yêu cầu

Bây giờ, luôn có một câu hỏi xuất hiện trong đầu chúng ta -

Cấu trúc dữ liệu 'mảng' trong python lõi không hiệu quả hoặc đáng tin cậy. Do đó, khi chúng ta nói về mảng python, chúng ta thường có nghĩa là danh sách python

Tuy nhiên, python cung cấp Mảng Numpy là một lưới các giá trị được sử dụng trong Khoa học dữ liệu

Tạo một mảng

Mảng trong Python có thể được tạo sau khi nhập mô-đun mảng như sau -

→ nhập mảng dưới dạng arr

Hàm mảng [kiểu dữ liệu, danh sách giá trị] nhận hai tham số, tham số đầu tiên là kiểu dữ liệu của giá trị được lưu trữ và tham số thứ hai là danh sách giá trị. Kiểu dữ liệu có thể là bất cứ thứ gì như int, float, double, v.v. Vui lòng lưu ý rằng arr là tên bí danh và để dễ sử dụng. Bạn cũng có thể nhập mà không cần bí danh. Có một cách khác để nhập mô-đun mảng đó là -

→ từ nhập mảng *

Điều này có nghĩa là bạn muốn nhập tất cả các chức năng từ mô-đun mảng

Cú pháp sau đây được sử dụng để tạo một mảng

cú pháp

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

HOẶC

#when you import using *
a=array[data type,value list] 

Thí dụ. a=mảng. mảng[ ‘d’ , [1. 1 , 2. 1 ,3. 1] ]

Ở đây, tham số đầu tiên là 'd' là kiểu dữ liệu tôi. e. float và các giá trị được chỉ định làm tham số tiếp theo

Ghi chú. Tất cả các giá trị được chỉ định thuộc loại float. Chúng ta không thể chỉ định giá trị của các kiểu dữ liệu khác nhau cho một mảng

Bảng sau đây cho bạn thấy các loại dữ liệu khác nhau và mã của chúng

Truy cập các phần tử mảng

Để truy cập các phần tử mảng, bạn cần chỉ định các giá trị chỉ số. Lập chỉ mục bắt đầu từ 0 chứ không phải từ 1. Do đó, số chỉ mục luôn nhỏ hơn 1 so với độ dài của mảng

cú pháp

Array_name[giá trị chỉ mục]

a=arr.array[ 'd', [1.1 , 2.1 ,3.1] ] 
a[1]

đầu ra

2.1

Đầu ra được trả về là giá trị, hiện ở vị trí thứ hai trong mảng của chúng tôi là 2. 1

Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số thao tác mảng cơ bản

Có nhiều thao tác có thể được thực hiện trên các mảng như sau -

Tìm độ dài của một mảng

Độ dài của một mảng là số phần tử thực sự có mặt trong một mảng. Bạn có thể sử dụng chức năng len[] để đạt được điều này. Hàm len[] trả về một giá trị nguyên bằng số phần tử có trong mảng đó

cú pháp

→ len[array_name]

Thí dụ

đầu ra

3

Điều này trả về giá trị là 3 bằng với số phần tử mảng

Thêm/Thay đổi các phần tử của Array

Chúng ta có thể thêm giá trị vào một mảng bằng cách sử dụng các hàm append[], extend[] và insert [i,x]

Hàm append[] được sử dụng khi chúng ta cần thêm một phần tử vào cuối mảng

Thí dụ

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

Đầu ra –

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào cuối của nó. Để thêm nhiều hơn một phần tử, bạn có thể sử dụng hàm extension[]. Hàm này lấy một danh sách các phần tử làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các phần tử sẽ được thêm vào mảng

Thí dụ

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

Đầu ra –

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Mảng kết quả sẽ chứa tất cả 3 phần tử mới được thêm vào cuối mảng

Tuy nhiên, khi bạn cần thêm một phần tử cụ thể vào một vị trí cụ thể trong mảng, có thể sử dụng hàm insert[i,x]. Hàm này chèn phần tử vào chỉ mục tương ứng trong mảng. Nó nhận 2 tham số trong đó tham số đầu tiên là chỉ mục cần chèn phần tử và tham số thứ hai là giá trị

Thí dụ

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Đầu ra –

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Mảng kết quả chứa giá trị 3. 8 ở vị trí thứ 3 trong mảng

Mảng cũng có thể được hợp nhất bằng cách thực hiện nối mảng

nối mảng

Bất kỳ hai mảng nào cũng có thể được nối bằng ký hiệu +

Thí dụ

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Đầu ra -

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Kết quả mảng c chứa các phần tử nối của mảng a và b

Bây giờ, hãy xem cách bạn có thể loại bỏ hoặc xóa các mục khỏi một mảng

Xóa/Xóa phần tử của mảng

Các phần tử của mảng có thể được gỡ bỏ bằng phương thức pop[] hoặc remove[]. Sự khác biệt giữa hai hàm này là hàm trước trả về giá trị đã xóa trong khi hàm sau thì không

Hàm pop[] không nhận tham số hoặc giá trị chỉ mục làm tham số. Khi không có tham số nào được đưa ra, hàm này bật [] phần tử cuối cùng và trả về nó. Khi bạn cung cấp giá trị chỉ mục một cách rõ ràng, hàm pop[] bật ra các phần tử được yêu cầu và trả về nó

Thí dụ

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Đầu ra -

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Hàm pop[] đầu tiên loại bỏ giá trị cuối cùng 4. 6 và trả về tương tự trong khi cái thứ hai bật giá trị ở vị trí thứ 4 là 3. 1 và trả lại như cũ

Mặt khác, hàm remove[] được sử dụng để xóa giá trị mà chúng ta không cần giá trị đã xóa được trả về. Hàm này lấy chính giá trị phần tử làm tham số. Nếu bạn đưa giá trị chỉ mục vào vị trí tham số, nó sẽ báo lỗi

Thí dụ

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Đầu ra -

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Đầu ra là một mảng chứa tất cả các phần tử ngoại trừ 1. 1

Khi bạn muốn một phạm vi giá trị cụ thể từ một mảng, bạn có thể cắt mảng để trả về giống như sau

Cắt một mảng

Một mảng có thể được cắt bằng cách sử dụng. Biểu tượng. Điều này trả về một loạt các phần tử mà chúng tôi đã chỉ định bởi các số chỉ mục

Thí dụ

#when you import using arr alias
a=arr.array[data type,value list] 

Đầu ra –

#when you import using *
a=array[data type,value list] 

Kết quả sẽ là các phần tử có mặt ở vị trí thứ 1, thứ 2 và thứ 3 trong mảng

Vòng qua một mảng

Sử dụng vòng lặp for, chúng ta có thể lặp qua một mảng

Thí dụ

#when you import using *
a=array[data type,value list] 

Đầu ra –

#when you import using *
a=array[data type,value list] 

Đầu ra ở trên cho thấy kết quả sử dụng vòng lặp for. Khi chúng ta sử dụng vòng lặp for mà không có bất kỳ tham số cụ thể nào, kết quả sẽ chứa tất cả các phần tử của mảng được cung cấp cùng một lúc. Trong vòng lặp for thứ hai, kết quả chỉ chứa các phần tử được chỉ định bằng cách sử dụng các giá trị chỉ mục. Xin lưu ý rằng kết quả không chứa giá trị ở chỉ mục số 3

Hy vọng bạn rõ ràng với tất cả những gì đã được chia sẻ với bạn trong hướng dẫn này. Điều này đưa chúng ta đến phần cuối của bài viết về Mảng trong Python. Hãy chắc chắn rằng bạn thực hành càng nhiều càng tốt và hoàn nguyên kinh nghiệm của bạn

Nếu bạn muốn xem thêm các bài viết về các công nghệ đang thịnh hành nhất trên thị trường như Trí tuệ nhân tạo, DevOps, Ethical Hacking, thì bạn có thể tham khảo trang web chính thức của Edureka

Hãy tìm các bài viết khác trong loạt bài này sẽ giải thích nhiều khía cạnh khác của Python và Khoa học dữ liệu

Làm cách nào để đặt mảng trong Python?

Mảng là gì [. ] trong Python?

Làm cách nào để khởi tạo mảng trong Python?

Mảng có giống như được đặt trong Python không?