Массивы (матрицы) в python

Создание и заполнение

Перед тем как добавить (создать) новый массив в Python 3, необходимо произвести импорт библиотеки, отвечающей за работу с таким объектом. Для этого потребуется добавить строку в файл программы. Как уже было сказано ранее, массивы ориентированы на взаимодействие с одним постоянным типом данных, вследствие чего все их ячейки имеют одинаковый размер. Воспользовавшись функцией array, можно создать новый набор данных. В следующем примере демонстрируется заполнение массива Python — запись целых чисел при помощи метода, предложенного выше.

from array import *
data = array('i', )

Как можно заметить, функция array принимает два аргумента, первым из которых становится тип создаваемого массива, а на месте второго стоит начальный список его значений. В данном случае i представляет собой целое знаковое число, занимающее 2 байта памяти. Вместо него можно использовать и другие примитивы, такие как 1-байтовый символ (c) или 4-байтовое число с плавающей точкой (f).

При этом важно помнить, что массив способен хранить только данные одного типа, иначе вызов программы завершится ошибкой. Обратиться к элементу можно при помощи квадратных скобок, к примеру, data

Обратиться к элементу можно при помощи квадратных скобок, к примеру, data.

Массив в Python

Массив в Python

упорядоченная изменяемая последовательность…

массив хранит множество элементов, которые образуют последовательность. При этом можно изменять как сами элементы массива, так и сам массив: пополнять массив новыми элементами или удалять их.

…объектов произвольных типов

элементами массива являются Python-объекты. При этом допускается, чтобы в одном массиве хранились объекты разных типов.

Массивы в Python также называют списками или листами (англ. list).
Терминология в других языках программирования, а также в теории алгоритмов может быть другая.

Список Python является гибким в использовании объектом.
Как инструмент, программист может использовать списки, например, для создания элементов линейной алгебры: точек, векторов, матриц, тензоров.
Или, например, для таблицы с некоторыми данными.

Добро пожаловать в NumPy!

NumPy (NumericalPython) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется практически во всех областях науки и техники. Это универсальный стандарт для работы с числовыми данными в Python, и он лежит в основе научных экосистем Python и PyData. В число пользователей NumPy входят все — от начинающих программистов до опытных исследователей, занимающихся самыми современными научными и промышленными исследованиями и разработками. API-интерфейс NumPy широко используется в пакетах Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image и в большинстве других научных и научных пакетов Python.

Библиотека NumPy содержит многомерный массив и матричные структуры данных (дополнительную информацию об этом вы найдете в следующих разделах). Он предоставляет ndarray, однородный объект n-мерного массива, с методами для эффективной работы с ним. NumPy может использоваться для выполнения самых разнообразных математических операций над массивами. Он добавляет мощные структуры данных в Python, которые гарантируют эффективные вычисления с массивами и матрицами, и предоставляет огромную библиотеку математических функций высокого уровня, которые работают с этими массивами и матрицами.

Узнайте больше о NumPy здесь!

GIF черезgiphy

Установка NumPy

Чтобы установить NumPy, я настоятельно рекомендую использовать научный дистрибутив Python. Если вам нужны полные инструкции по установке NumPy в вашей операционной системе, вы можетенайти все детали здесь,

Если у вас уже есть Python, вы можете установить NumPy с помощью

conda install numpy

или

pip install numpy

Если у вас еще нет Python, вы можете рассмотреть возможность использованияанаконда, Это самый простой способ начать. Преимущество этого дистрибутива в том, что вам не нужно слишком беспокоиться об отдельной установке NumPy или каких-либо основных пакетов, которые вы будете использовать для анализа данных, таких как pandas, Scikit-Learn и т. Д.

Если вам нужна более подробная информация об установке, вы можете найти всю информацию об установке наscipy.org,

фотоАдриеннотPexels

Если у вас возникли проблемы с установкой Anaconda, вы можете ознакомиться с этой статьей:

Как импортировать NumPy

Каждый раз, когда вы хотите использовать пакет или библиотеку в своем коде, вам сначала нужно сделать его доступным.

Чтобы начать использовать NumPy и все функции, доступные в NumPy, вам необходимо импортировать его. Это можно легко сделать с помощью этого оператора импорта:

import numpy as np

(Мы сокращаем «numpy» до «np», чтобы сэкономить время и сохранить стандартизированный код, чтобы любой, кто работает с вашим кодом, мог легко его понять и запустить.)

В чем разница между списком Python и массивом NumPy?

NumPy предоставляет вам огромный выбор быстрых и эффективных числовых опций. Хотя список Python может содержать разные типы данных в одном списке, все элементы в массиве NumPy должны быть однородными. Математические операции, которые должны выполняться над массивами, были бы невозможны, если бы они не были однородными.

Зачем использовать NumPy?

фотоPixabayотPexels

Массивы NumPy быстрее и компактнее, чем списки Python. Массив потребляет меньше памяти и намного удобнее в использовании. NumPy использует гораздо меньше памяти для хранения данных и предоставляет механизм задания типов данных, который позволяет оптимизировать код еще дальше.

Что такое массив?

Массив является центральной структурой данных библиотеки NumPy. Это таблица значений, которая содержит информацию о необработанных данных, о том, как найти элемент и как интерпретировать элемент. Он имеет сетку элементов, которые можно проиндексировать в Все элементы имеют одинаковый тип, называемыймассив dtype(тип данных).

Массив может быть проиндексирован набором неотрицательных целых чисел, логическими значениями, другим массивом или целыми числами.рангмассива это количество измерений.формамассива — это кортеж целых чисел, дающий размер массива по каждому измерению.

Одним из способов инициализации массивов NumPy является использование вложенных списков Python.

a = np.array(, , ])

Мы можем получить доступ к элементам в массиве, используя квадратные скобки. Когда вы получаете доступ к элементам, помните, чтоиндексирование в NumPy начинается с 0, Это означает, что если вы хотите получить доступ к первому элементу в вашем массиве, вы получите доступ к элементу «0».

print(a)

Выход:

Функции для создания массивов

Есть больше удобных функций для создания массивов фиксированного размера, с которыми вы можете столкнуться или которые вам необходимо использовать.

Давайте посмотрим на несколько. Вы можете увидеть полный список здесь:

Процедуры создания массива

пустой

Функция empty () создаст новый массив указанной формы.

Аргументом функции является массив или кортеж, который определяет длину каждого измерения создаваемого массива. Значения или содержимое созданного массива будут случайными и должны быть назначены перед использованием.

В приведенном ниже примере создается пустой трехмерный массив 3 × 3.

При выполнении примера печатается содержимое пустого массива. Ваше конкретное содержимое массива будет отличаться.

нули

Функция нулей () создаст новый массив указанного размера с содержимым, заполненным нулевыми значениями.

Аргументом функции является массив или кортеж, который определяет длину каждого измерения создаваемого массива.

В приведенном ниже примере создается нулевой двумерный массив размером 3 × 5.

При выполнении примера печатается содержимое созданного нулевого массива.

Ones

Функция ones () создаст новый массив указанного размера с содержимым, заполненным одним значением.

Аргументом функции является массив или кортеж, который определяет длину каждого измерения создаваемого массива.

В приведенном ниже примере создается одномерный массив из 5 элементов.

При выполнении примера печатается содержимое созданного массива.

Работа с отсутствующими данными при сортировке в Pandas ↑

Часто данные реального мира имеют много недостатков. Хотя у pandas есть несколько методов, которые можно использовать для очистки данных перед сортировкой, иногда приятно увидеть, какие данные отсутствуют во время сортировки. Это можно сделать с помощью параметра .

Подмножество данных об экономии топлива, используемое в этом руководстве, не имеет пропущенных значений. Чтобы проиллюстрировать использование , сначала нужно создать некоторые недостающие данные. Следующий фрагмент кода создает новый столбец на основе существующего столбца , сопоставляя , где равно и , где это не так:

>>> df = df.map({"Y": True})
>>> df
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
0       19          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
1        9         12  Regular  ...     Manual 5-spd  1985      NaN
2       23          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
3       10          8  Regular  ...  Automatic 3-spd  1985      NaN
4       17          4  Premium  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
95      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True
96      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
97      15          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
98      15          6  Regular  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
99       9          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN

Теперь у вас есть новый столбец с именем , который содержит значения и . В этом столбце вы увидите, какой эффект дает при использовании двух методов сортировки. Чтобы узнать больше об использовании , вы можете прочитать Pandas Project: Make Gradebook With Python & Pandas.

Значение параметра na_position в .sort_values()   

принимает параметр с именем , который помогает упорядочить недостающие данные в столбце, по которому выполняется сортировка. Если сортируется столбец с отсутствующими данными, то строки с отсутствующими значениями появятся в конце . Это происходит независимо от того, выполнятся ли сортировка по возрастанию или по убыванию.

Вот как выглядит DataFrame при сортировке по столбцу с отсутствующими данными:

>>> df.sort_values(by="mpgData_")
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
0       19          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
55      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
56      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
57      16          6  Premium  ...     Manual 5-spd  1993     True
59      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
94      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
96      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
97      15          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
98      15          6  Regular  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
99       9          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN

Чтобы изменить это поведение и чтобы недостающие данные сначала отображались в DataFrame, надо установить в значение . Параметр принимает только значения , которые являются значениями по умолчанию, или . Вот как использовать в :

>>> df.sort_values(
...     by="mpgData_",
...     na_position="first"
... )
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
1        9         12  Regular  ...     Manual 5-spd  1985      NaN
3       10          8  Regular  ...  Automatic 3-spd  1985      NaN
4       17          4  Premium  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
5       21          4  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993      NaN
11      18          4  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
32      15          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993     True
33      15          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993     True
37      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True
85      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
95      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True

Теперь любые недостающие данные из столбцов, которые использовались для сортировки, будут отображаться в верхней части DataFrame. Это особенно полезно при начале анализа своих данные, когда нет уверенности в том, есть ли пропущенные значения.

Описание параметра na_position в .sort_index()   

также принимает . Обычно, DataFrame не имеет значений как часть индекса, поэтому этот параметр менее полезен в . Однако полезно знать, что если DataFrame действительно имеет в индексе строки или имени столбца, то можно быстро определить это с помощью и .

По умолчанию для этого параметра установлено значение , что помещает значения в конец отсортированного результата. Чтобы изменить это поведение и сначала сохранить недостающие данные в фрейме данных, установите для параметра значение .

Зачем уметь создавать связный список на Python?

Зачем вообще может понадобиться создавать собственный связный список на Python? Это хороший вопрос. Использование связных списков имеет некоторые преимущества по сравнению с использованием просто списков Python.

Традиционно вопрос звучит как «чем использование связного списка лучше использования массива». Основная идея в том, что массивы в Java и других ООП-языках имеют фиксированный размер, поэтому для добавления элемента приходится создавать новый массив с размером N + 1 и помещать в него все значения из предыдущего массива. Пространственная и временная сложность этой операции — O(N). А вот добавление элемента в конец связного списка имеет постоянную временную сложность (O(1)).

Списки в Python это не настоящие массивы, а скорее реализация динамического массива, что имеет свои преимущества и недостатки. В Википедии есть .

Если вопрос производительности вас не тревожит, тогда да, проще реализовать обычный список Python. Но научиться реализовывать собственный связный список все равно полезно. Это как изучение математики: у нас есть калькуляторы, но основные концепции мы все-таки изучаем.

В сообществе разработчиков постоянно ведутся горячие споры о том, насколько целесообразно давать на технических интервью задания, связанные с алгоритмами и структурами данных. Возможно, в этом и нет никакого смысла, но на собеседовании вас вполне могут попросить реализовать связный список на Python. И теперь вы знаете, как это сделать.

Двумерные массивы

Выше везде элементами массива были числа. Но на самом деле элементами массива может быть что угодно, в том числе другие массивы. Пример:

a = 
b = 
c = 
z = 

Что здесь происходит? Создаются три обычных массива , и , а потом создается массив , элементами которого являются как раз массивы , и .

Что теперь получается? Например, — это элемент №1 массива , т.е. . Но — это тоже массив, поэтому я могу написать — это то же самое, что , т.е. (не забывайте, что нумерация элементов массива идет с нуля). Аналогично, и т.д.

То же самое можно было записать проще:

z = , , ]

Получилось то, что называется двумерным массивом. Его можно себе еще представить в виде любой из этих двух табличек:

Первую табличку надо читать так: если у вас написано , то надо взять строку № и столбец №. Например, — это элемент на 1 строке и 2 столбце, т.е. -3. Вторую табличку надо читать так: если у вас написано , то надо взять столбец № и строку №. Например, — это элемент на 2 столбце и 1 строке, т.е. -3. Т.е. в первой табличке строка — это первый индекс массива, а столбец — второй индекс, а во второй табличке наоборот. (Обычно принято как раз обозначать первый индекс и — второй.)

Когда вы думаете про таблички, важно то, что питон на самом деле не знает ничего про строки и столбцы. Для питона есть только первый индекс и второй индекс, а уж строка это или столбец — вы решаете сами, питону все равно

Т.е. и — это разные вещи, и питон их понимает по-разному, а будет 1 номером строки или столбца — это ваше дело, питон ничего не знает про строки и столбцы. Вы можете как хотите это решить, т.е. можете пользоваться первой картинкой, а можете и второй — но главное не запутайтесь и в каждой конкретной программе делайте всегда всё согласованно. А можете и вообще не думать про строки и столбцы, а просто думайте про первый и второй индекс.

Обратите, кстати, внимание на то, что в нашем примере (массив, являющийся вторым элементом массива ) короче остальных массивов (и поэтому на картинках отсутствует элемент в правом нижнем углу). Это общее правило питона: питон не требует, чтобы внутренние массивы были одинаковой длины

Вы вполне можете внутренние массивы делать разной длины, например:

x = , , , [], ]

здесь нулевой массив имеет длину 4, первый длину 2, второй длину 3, третий длину 0 (т.е. не содержит ни одного элемента), а четвертый длину 1. Такое бывает надо, но не так часто, в простых задачах у вас будут все подмассивы одной длины.

(На самом деле даже элементы одного массива не обязаны быть одного типа. Можно даже делать так: , здесь нулевой элемент массива — сам является массивом, а еще два элемента — просто числа. Но это совсем редко бывает надо.)

Обработка двумерного массива: пример

Предположим, вам задан квадратный массив (массив из строк и столбцов). Предположим, вы должны установить элементы главной диагонали, равные 1 (т. Е. Те элементы для которых ), чтобы установить элементы выше, чем диагональ, равная 0, и установить элементы ниже этой диагонали, равной 2. То есть вам нужно создать такой массив (пример для ):

 
1 0 0 0
2 1 0 0
2 2 1 0
2 2 2 1

Мы стремимся показать вам несколько способов решения этой проблемы

Во-первых, обратите внимание, что элементы, лежащие над главной диагональю, — это элементы для которых , а для элементов ниже главной диагонали. Таким образом, мы можем сравнить значения и , определяющие значение

Мы получаем следующий алгоритм:

None

n = 4
a =  * n for i in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(n):
        if i < j:
            a = 0
        elif i > j:
            a = 2
        else:
            a = 1
for row in a:
    print(' '.join())

Этот алгоритм медленный: он использует два цикла и для каждой пары выполняет одну или две команды . Если мы усложним алгоритм, мы сможем сделать это без условного оператора.

Сначала заполните основную диагональ, для которой нам понадобится один цикл:

for i in range(n):
    a = 1

Затем заполните нулями все элементы над главной диагональю. Чтобы сделать это, для каждой строки с номером вам нужно присвоить значение для = , …, . Для этого вам нужны вложенные циклы:

for i in range(n):
    for j in range(i + 1, n):
        a = 0

По аналогии, для = , …, задайте элементы равными :

for i in range(n):
    for j in range(0, i):
        a = 2

Вы можете комбинировать весь этот код и получить другое решение:

None

n = 4
a =  * n for i in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(0, i):
        a = 2
    a = 1
    for j in range(i + 1, n):
        a = 0
for row in a:
    print(' '.join())

Вот еще одно решение, которое повторяет списки для создания следующих строк списка. строка списка состоит из чисел , за которым следует одно целое число , за которым следуют нули:

None

n = 4
a =  * n
for i in range(n):
    a =  * i +  +  * (n - i - 1)
for row in a:
    print(' '.join())    

Как обычно, вы можете заменить петлю генератором:

None

n = 4
a =  * n
a =  * i +  +  * (n - i - 1) for i in range(n)]
for row in a:
    print(' '.join())    

Задания для самопроверки

1. Дан список . Необходимо изменить его, увеличив каждое значение на 7.2.

2. Пользователь
вводит с клавиатуры N значений (строки или числа). На их основе
сформировать список, состоящий из продублированных элементов. (Например, из
значений 1, 5, «abc» формируется список ).

3. Написать
программу сложения двух матриц:

4. Пользователь
вводит N значений в
список. Необходимо проверить: было ли введено число 5.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Двумерные массивы: вложенные генераторы

Вы можете использовать вложенные генераторы для создания двумерных массивов, поместив генератор списка, который является строкой, внутри генератора всех строк. Напомним, что вы можете создать список из строк и столбцов с помощью генератора (который создает список из элементов, где каждый элемент представляет собой список из нулей):

 * m for i in range(n)]

Но внутренний список также может быть создан с использованием, например, такого генератора: . Вложив один генератор в другой, получим

 for i in range(n)]

Как это связано с нашей проблемой? Дело в том, что если число 0 заменяется некоторым выражением, которое зависит от (номер строки) и (номер столбца), вы получаете заполненную матрицу согласно некоторой формуле.

Например, предположим, что вам нужно инициализировать следующий массив (для удобства добавляются дополнительные пробелы между элементами):

0  0  0  0  0  0
0  1  2  3  4  5
0  2  4  6  8 10
0  3  6  9 12 15
0  4  8 12 16 20

В этом массиве есть строк, столбцов, а элемент с индексом строки и индексом столбца вычисляется по формуле .

Как всегда, вы можете использовать генератор для создания такого массива:

 for i in range(n)]

Многомерный массив

Как и в случае с двумерным массивом, представленным в виде сложного списка, многомерный массив реализуется по принципу «списков внутри списка». Следующий пример наглядно демонстрирует создание трехмерного списка, который заполняется нулевыми элементами при помощи трех циклов for. Таким образом, программа создает матрицу с размерностью 5×5×5.

d1 = []
for k in range(5):
    d2 = []
    for j in range(5):
        d3 = []
        for i in range(5):
            d3.append(0)
        d2.append(d3)
    d1.append(d3)

Аналогично двумерному массиву, обратиться к ячейке построенного выше объекта можно с помощью индексов в квадратных скобках, например, d1.

Срез строки в Python

Иногда требуется получить из строки не один символ, а сразу несколько по некоторой закономерности – первые 2, каждый 3-ий или 4 последних. Для этого существуют срезы. Мы выборочно срезаем нужные символы и обращаемся по срезу. Надо отметить, что физически срезанные символы, остаются на своих местах. Сама строка никоим образом не меняется, мы работаем со срезанными копиями.

Возьмем первые три символа у строки ‘срезы Python’. В параметрах передадим два индекса – начало и конец среза. При срезе первый индекс входит включительно, а второй индекс не входит в выборку.

slice = ‘срезы Python’ print(slice) сре #символ ‘з’ не попал в выборку

Если не указаны начало или конец среза, то по умолчанию берётся первый или последний элемент коллекции.

slice = ‘срезы Python’ print(slice) Python #с индекса 6 и до конца

slice = ‘срезы Python’ print(slice) срезы #с начала строки до 5-го индекса включительно

slice = ‘срезы Python’ print(slice) срезы Python #выводит строку целиком

Третьим параметром у срезов, может передаваться шаг.

slice = ‘срезы Python’ print(slice) сеыPto #выводит символы через один

Детали

Рассмотрим некоторые особенности создания массивов ctypes. Для этого подробнее разберем функцию преобразования списка в массив py_list2c_array. Сначала необходимо указать типы.

Тип каждой строки массива определяется как тип элемента, умноженный на количество элементов.

rowType = CItem * size

Тип массива определяется как тип строки массива, умноженный на количество строк.

Чуть ниже поясню про ctypes.POINTER().resultType = ctypes.POINTER(CItem) * size

Далее создаем результирующий массив.result = resultType()

А в цикле создаем каждую строку, как одномерный массив.row = rowType()

Далее во вложенном цикле создаем каждый элемент массива и присваиваем значения структуре из списка объектов python.row = CItem()

row.value = py_list.value
row.name = ctypes.c_wchar_p(py_list.name)

Затем каждую созданную строку с элементами следует преобразовать к типу указателя на массив объектов и присвоить в ячейку результирующего массива.

Про функцию ctypes.cast() напишу чуть ниже.result = ctypes.cast(row, ctypes.POINTER(CItem))
Ну и конечно преобразовать весь массив к указателю.return ctypes.cast(result, ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(CItem)))

ctypes.POINTER

В ctypes есть ctypes.POINTER() — указывает, что используется указатель. Например:ctypes.POINTER(CItem) указывает, что это указатель на структуру CItem().
Соответственно, строкой :ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(CItem)) мы можем указать, что это указатель на указатель на структуру CItem, или в C++ CItem** А есть ctypes.pointer(). Данная функция возвращает указатель на объект. Например :item = CItem()

pointer = ctypes.pointer(item)

Не следует их путать, так как смысл у них совершенно разный.

ctypes.cast()

А теперь рассмотрим очень важную функцию ctypes.cast()Данная функция чем-то схожа со static_cast() из C++.

Она позволяет сделать очень важные приведения.

При создании типа массива, например:rowType = CItem * 4

row = rowType()

В данном случае row является областью памяти из 4 элементов структур CItem.

Конечно в таком виде мы никак не сможем использовать эти данные. А вот если мы на них используем функцию приведения :array_pointer = ctypes.cast(row, ctypes.POINTER(CItem))

В данном случае array_pointer уже является указателем на область памяти с 4 структурами CItem.

Первым параметром задается созданная область памяти с элементами массива, а вторым параметром надо указать к какому типу надо привести данную область.Ну вот вроде осветил основные моменты при передачи с помощью ctypes массивов данных.

Надеюсь данная статья поможет более быстро и полно разобраться с замечательной библиотекой ctypes.

Индексация и срезы многомерных массивов

В базовом
варианте индексация и срезы многомерных массивов работают также как и в
одномерных, только индексы указываются для каждой оси. Например, объявим
двумерный массив:

x = np.array((1, 2, 3), (10, 20, 30), (100, 200, 300))

Для обращения к
центральному значению 20 нужно выбрать вторую строку и второй столбец, имеем:

x1, 1 # значение 20

Чтобы взять
последнюю строку и последний столбец, можно использовать отрицательные индексы:

x-1, -1 # значение 300

Если же указать
только один индекс, то получим строку:

x # array()

Эта запись
эквивалентна следующей:

x, : # array()

То есть, не
указывая какие-либо индексы, NumPy автоматически подставляет вместо них
полные срезы.

Для извлечения
столбцов мы уже должны явно указать полный срез в качестве первого индекса:

x:,1 # array()

Итерирование
двумерных массивов можно выполнять с помощью вложенных циклов, например:

for row in x:
    for val in row:
        print(val, end=' ')
    print()

Если же
необходимо просто перебрать все элементы многомерного массива, то можно
использовать свойство flat:

for val in x.flat:
    print(val, end=' ')

У массивов более
высокой размерности картина индексации, в целом выглядит похожим образом.
Например, создадим четырехмерный массив:

a = np.arange(1, 82).reshape(3, 3, 3, 3)

Тогда для
обращения к конкретному элементу следует указывать четыре индекса:

a1, 2, , 1 # число 47

Для выделения
многомерного среза, можно использовать такую запись:

a:, 1, :, : # матрица 3x3x3

или, так:

a,  # двумерная матрица 3x3

Это эквивалентно
записи:

a, , :, :

Если же нужно
задать два последних индекса, то полные срезы у первых двух осей указывать
обязательно:

a:, :, 1, 1 # матрица 3x3
a:2, :2, 1, 1 # матрица 2x2

Пакет NumPy позволяет
множество полных подряд идущих срезов заменять троеточиями. Например, вместо a
можно использовать запись:

a..., 1, 1 # эквивалент a

Это бывает
удобно, когда у массива много размерностей и нам нужны последние индексы.

Базовые операции

Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора.

Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.

Также можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число.

NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:

Полный список можно посмотреть здесь.

Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray.

По умолчанию, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis, можно применить операцию для указанной оси массива: