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Python数组(非列表)解析和可视化

时间:2022-10-09 17:55:54 | 浏览:1372

分割和组织信息在“Python解析”系列的前几期文章中,我们研究了一些简洁的Python函数——结果表明,每个看似简单的函数(例如range)都有一些有趣而古怪的行为,您应该对此有所准备。当然,Python还有许多其他的主题需要探索——在本

分割和组织信息

在“Python解析”系列的前几期文章中,我们研究了一些简洁的Python函数——结果表明,每个看似简单的函数(例如range)都有一些有趣而古怪的行为,您应该对此有所准备。当然,Python还有许多其他的主题需要探索——在本文中,我们将看一下Python数组。

在本教程中,我们将深入研究Python数组是如何工作的,它们的局限性是什么,以及如何使用它们来最大化它们的效率。在阅读这篇文章时,您也可以看看其他一些你可能会感兴趣的Python文章(并查看我们的Python面试问题):

  • Python map解析和可视化

  • Python enumerate解析和可视化

  • Python range解析和可视化

  • Python zip函数解析和可视化

  • 负责任的Web抓取:合乎道德并合法地收集数据

  • “笨办法学Python”:一个详细的书评

  • 最好的深度学习书籍综述

  • Flask与Django:为工作选择正确的框架

  • 使用Python库的自然语言处理概述

那么,什么是计算机科学中的数组呢?

数组是一种数据结构,它是一种指定如何组织、管理和存储数据以便有效地访问和修改的格式。通常,我们使用数组来表示基本值:字符、整数或浮点数。在最近一篇题为《基本数据结构概述:如何高效地组织数据》的文章中,我们讨论了各种数据结构及其重要性,因此您可以使用它来复习这个主题。

那么数组是如何组织的呢?

在这个数据结构中,元素以特定的顺序存储在一个连续的内存块中。这里有一个简单的可视化:

如何访问数组元素?

让我们取一个大小为n的数组A。每个内存位置都有一个惟一的索引“i”。这个索引通常被引用为A[i](另一种表示是Ai)。

‘C’、 ‘L’、 ‘A’、 ‘H’、 ‘S’ 和 ‘E’都是数据值。值得注意的是,它们通常必须是同一类型的,但是不同的编程语言执行不同的规则,其中一些允许“多类型”数组。

使用数组的潜在缺点是什么?

无法在数组中混合数据类型可能是一个主要问题——首先,它确实测试了您的注意力;另外,这也是一个次优的设计决策,即使一些编程语言实际上允许您混合使用数据类型。

在类似C语言的语言中,还有另一个与数组大小不能改变有关的问题。假设我们正在创建一个具有各种操作系统的数组:有Windows,有Linux……所以我们很天真地为两个值创建了一个数组:int x[2]。但是等等——我们忘记了macOS!在本例中,在类似C的语言中,允许我们添加第三个元素的惟一选项就是创建一个新数组,并将数据值从旧数组复制到该新数组。唷!

使用Python数组

数组是许多编程语言的重要组成部分,但它并不是Python内置的。要在Python中使用数组,我们首先需要导入array模块:

这个小细节表明,在Python中,数组功能可以(部分地)由一些内置函数(如list)来代替。然而,正如我们将在下面的部分中了解到的,数组和列表并非相同的东西。导入数组模块后,我们就可以使用array函数来初始化一个新数组。现在我们可以来分析它的语法了。

语法和参数

它的语法并不简单——它引入了一些我们要真正理解数组所需要定义的术语:

那么这些术语是什么意思呢?顾名思义,typecode定义对象的代码类型,即数组是否应该包含类型A、类型B、类型C等的值。这里提供了一个你可以使用的typecode的完整列表:

从标题为“Python类型”的表格中可以看出,我们可以在数组中使用以下数据类型:

  1. 整数,

  2. 浮点数,

  3. Unicode 字符 (但是,文档警告说,这个类型码在3.3版之后就被弃用了,并将在4.0版中移除)

如果您想回顾一下C类型,请查看以下文章:《C数据类型》(地址:https://blog.soshace.com
/en/python/python-array-explained-and-visualized/%E2%80%9Dhttps://en.wikipedia.org/wiki/C_data_types )

另一方面,initializer(初始化器)是一个可选参数,它定义了数组中应该包含哪些元素。这些元素(准确地说,它们的类型)必须符合类型码;否则,你会得到一个TypeError:

这将输出:

Python 数组方法和操作

与任何其他数据结构一样,我们可以对数组应用大量的方法——一些典型的操作包括计数、添加和删除元素。

添加元素

要在数组的末尾添加一个新项x,我们可以使用array.append(x):

这将输出 array("i", [1, 2, 3, 4, 5, 6])。

对一个元素进行计数

要找出项x在数组中出现的频率, 我们可以使用 array.count(x):

这将输出3。

扩展数组

我们可以使用一个iterable(可迭代对象)的项来扩展我们的数组;如果您需要复习一下可迭代对象和迭代器,请参阅我们的题为《Python zip函数解析和可视化》的文章。我们使用的可迭代对象可以是: a)一个数组或者,b)非数组。

场景1:用另一个数组扩展一个数组。在这种情况下,两个数组必须具有相同的类型码——否则就会遇到TypeError。

这将输出 array("i", [1, 2, 3, 4, 5, 6])。

场景2:使用除数组之外的其他任何可迭代对象来扩展数组。同样,元素必须是相同类型的:

这里的输出将与场景1一样。

>>> 今日签到口令:za12 <<<

找出元素第一次出现的位置

array.index(x) 允许我们在元素x第一次出现时获得它的索引:

这将分别输出 0 和 7 。

插入一个元素

使用array.insert(i, x), 我们可以在数组中的位置i之前插入一个新项x。

这将输出 array("i", [1, 2, 3]). 我们也可以使用负值 —— 它们会被视为相对于数组的末端。例如,要插入一个倒数的第二个项,我们可以使用-1作为i的值:

这将输出 array("i", [1, 2, 3, 4, 5])。

删除一个元素

对于这个操作,我们有两种方法可以实现我们的目的。

使用array.pop([i])会按其索引删除该项:pop接受可选参数[i],删除并返回相应的项。如果没有给出参数,[i]默认为-1。

使用array.remove(x)会按其值删除该项:remove将删除第一次出现的项x。

这将输出: array("i", [10]) array("i", [400, 600])

反转数组

要反转数组中项的顺序, 我们可以使用 array.reverse:

这将输出 array("i", [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]).

枚举数组

我们还可以枚举数组 ——这将提供一个清晰的数组元素表示:

这将输出:

比较Python 列表Python 数组

在Python中,列表和数组都有类似的用途——它们将一些元素分组并包含它们。由于这个原因,不同的资料来源把这些术语混在一起,并以一种表明列表和数组是相同东西的方式来提出它们的解释。我们在编码挑战中越来越多地看到这一点——因为许多这些平台是语言无关的,它们常常忽略了每种编程语言在某些特性的实现方面(数组就是一个很好的例子)的细微差别。当然,同样的误解也会出现在面试问题中。

这里有一个重要的结论: Python列表和Python数组是非常不同的!

为了更好地理解数组,我们必须首先分析一下列表。看看它们有哪些关键特性?

  • 列表是内置的——作为一种技术,它们是Python不可分割的一部分,您不必导入它们。相比之下,数组在array模块中,需要导入才可使用。

  • 列表可以包含不同的数据类型。但是,数组要求项具有相同的数据类型。

结论

好的,以上就是您需要知道的有关Python数组的全部东西。我们来回顾一下我们学习了什么:

  1. 数组与内存管理紧密相关——当性能非常重要时,它们可以帮助您解决问题。

  2. 可以以不同的方式修改数组:您可以与它们的元素进行交互并添加新的元素。

  3. 在Python中,数组和列表是不一样的——您应该清楚地理解它们之间的区别,以便正确和有效地利用数组。

英文原文:https://blog.soshace.com/en/python/python-array-explained-and-visualized/
译者:野生大熊猫

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