Python数据结构之Array用法实例

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。

python中的list和array的不同之处

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;

Python中numpy.array函数有啥作用呢？

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基础——ndarray对象

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

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