Методы и элементы данных класса array() в python

Глубокое и поверхностное копирование объектов с помощью copy

Как мы уже хорошо уяснили, операция присваивания не приводит к копированию объекта, а лишь создаёт ссылку на этот объект. Но если мы работаем с изменяемыми коллекциями или коллекциями, которые содержат изменяемые элементы, нам может понадобиться такая копия, которую мы сможем изменить, не меняя оригинал. Здесь нам тоже поможет copy, выполняющий как поверхностное, так и глубокое копирование:
• copy.copy(a) — возвращает поверхностную копию a;
• copy.deepcopy(a) — возвращает полную копию a.

Если же объект скопировать невозможно, возникает исключение copy.error.
В принципе, разница между глубоким и поверхностным копированием существенна лишь для составных объектов, которые содержат изменяемые объекты (допустим, список списков). При этом:
1) поверхностная копия позволяет создать новый составной объект, а потом (если это возможно) вставляет в него ссылки на объекты, которые находятся в оригинале;
2) глубокая копия позволяет создать новый составной объект, а потом рекурсивно вставляет в него копии объектов, которые находятся в оригинале.

>>> import copy
>>> test_1 = 1, 2, 3, 1, 2, 3]]
>>> test_copy = copy.copy(test_1)
>>> print(test_1, test_copy)
1, 2, 3, 1, 2, 3]] 1, 2, 3, 1, 2, 3]]
>>> test_copy3.append(4)
>>> print(test_1, test_copy)
1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]] 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]]
>>> test_1 = 1, 2, 3, 1, 2, 3]]
>>> test_deepcopy = copy.deepcopy(test_1)
>>> test_deepcopy3.append(4)
>>> print(test_1, test_deepcopy)
1, 2, 3, 1, 2, 3]] 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]]

При выполнении глубокого копирования возможны проблемы (их нет у поверхностного копирования):
— рекурсивные объекты могут привести к рекурсивному циклу;
— т. к. глубокая копия копирует всё, она способна скопировать слишком много, к примеру, административные структуры данных.

Однако в случае возникновения проблем нам поможет функция deepcopy, которая устраняет эти сложности:
— посредством хранения «memo» словаря объектов;
— позволяя классам, которые определяет пользователь, переопределять операцию копирования либо набор копируемых компонентов.

>>> r = 1, 2, 3
>>> r.append(r)
>>> print(r)
1, 2, 3, ...]]
>>> p = copy.deepcopy(r)
>>> print(p)
1, 2, 3, ...]]

В результате, не копируются типы вроде классов, функций, модулей, методов, стековых кадров, окон, сокетов и т. п.

Что же, теперь, надеемся, вы получили представление о копировании массивов и объектов в Python. Если хотите знать больше, к вашим услугам специализированный курс для продвинутых разработчиков:

При написании материала использовались статьи:
— «Модуль copy — поверхностное и глубокое копирование объектов»;
— «Копии и представления массивов».

Ways to print NumPy Array in Python

As mentioned earlier, we can also implement arrays in Python using the NumPy module. The module comes with a pre-defined array class that can hold values of same type.

These NumPy arrays can also be multi-dimensional. So, let us see how can we print both 1D as well as 2D NumPy arrays in Python.

Using print() method

Similar to the case of arrays implemented using lists, we can directly pass NumPy array name to the method to print the arrays.

import numpy as np

arr_2d = np.array(,,])
arr = np.array()

print("Numpy array is: ", arr) #printing the 1d numpy array

print("Numpy 2D-array is: ", arr_2d) #printing the 2d numpy array

Output:

Numpy array is:  
Numpy 2D-array is:  
 
 ]

Here, and are one 1D and one 2D NumPy arrays respectively. We pass their names to the method and print both of them. Note: this time also the arrays are printed in the form of NumPy arrays with brackets.

Using for loops

Again, we can also traverse through NumPy arrays in Python using loop structures. Doing so we can access each element of the array and print the same. This is another way to print an array in Python.

Look at the example below carefully.

import numpy as np

arr = np.array()
arr_2d = np.array(,,,])

#printing the numpy array
print("The Numpy Array is : ")
for i in arr:
    print(i, end = ' ')

#printing the numpy 2D-Array
print("\nThe Numpy 2D-Array is:")
for i in arr_2d:
    for j in i:
        print(j, end=" ")
    print()

Output:

The Numpy Array is : 
11 22 33 44 
The Numpy 2D-Array is:
90 20 
76 45 
44 87 
73 81

Here also we print the NumPy array elements in our desired way(without brackets) by accessing the elements of the 1D and 2D array individually.

Как создаются матрицы в Python?

Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с помощью библиотеки NumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.

Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:

import numpy as np

Функция array() — один из самых простых способов, позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python. Она создаёт объект типа ndarray:

array = np.array(/* множество элементов */)

Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.

Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:

array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)

Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:

np.zeros(2, 2, 2) 

К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:

array(] 
]] 
) 

Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам поможет функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом threshold.

How to modify elements?

Arrays in Python are mutable. They can be modified by the following syntax:

Object_name=value; 

Example:

import array as myarr 
a=myarr.array('b',) 
a=99 
print(a) 
 

Output:

array('b', ) 

We can also perform concatenation operations on arrays in Python.

Example:

import array as myarr 
first = myarr.array('b', ) 
second = myarr.array('b', ) 
numbers = myarr.array('b')   
numbers = first + second 
print(numbers)

Output:

array('b', )   

The above Python array example code concates two variables called «first» and «second». The result is stored in a variable called «number».

The last line of code is used to print two arrays.

2.4.8. Создание двумерного массива¶

Неожиданно нетривиальная операция на двумерных массивах — это создание
двумерного массива определенного размера, заполненного, например,
нулями. Вы помните, что одномерный массив длины можно создавать
как . Возникает желание написать , чтобы
создать двумерный массив размера (мы хотим, чтобы первый
индекс массива менялся от 0 до , а второй индекс до ,
поэтому это именно , а не ). Но это
сработает не так, как вы можете думать. Дело опять в том, что в питоне
массивы по умолчанию не копируются полностью, поэтому то, что получается
— это массив длина , в котором каждый элемент соответствует
одному и тому же массиву длины . В итоге, если вы будете менять,
например, , то так же будет меняться и , и
и т.д. — т.к. все внутренние массивы на самом деле
соответствуют одному и тому же массиву.

Поэтому массив размера делается, например, так:

a = []
for i in range(n):
    a.append([ * m)

мы вручную раз приписали к массиву один и тот же массив.

Или еще есть магия в одну строчку:

a = 

Я пока не буду объяснять, как это работает, просто можете запомнить. Или
пользоваться предыдущим вариантом.

Обработка элементов двумерного массива

Нумерация элементов двумерного массива, как и элементов одномерного массива, начинается с нуля.
Т.е. — это элемент третьей строки четвертого столбца.

Пример обработки элементов матрицы:
Найти произведение элементов двумерного массива.

Решение: 

1
2
3
4
5

p = 1 
for i in range(N): 
    for j in range(M): 
       p *= matrixij 
print (p)

Пример:
Найти сумму элементов двумерного массива.

Решение: 

Более подходящий вариант для Python:

1
2
3
4

s =  
for row in matrix: 
   s += sum(row) 
print (s)

Для поиска суммы существует стандартная функция sum.

Задание Python 8_0:
Получены значения температуры воздуха за 4 дня с трех метеостанций, расположенных в разных регионах страны:

Т.е. запись показаний в двумерном массиве выглядела бы так:

1. Распечатать температуру на 2-й метеостанции за 4-й день и на 3-й метеостанции за 1-й день.
2. Распечатать показания термометров всех метеостанций за 2-й день.
3. Определить среднюю температуру на 3-й метеостанции.
4. Распечатать, в какие дни и на каких метеостанциях температура была в диапазоне 24-26 градусов тепла.

Задание Python 8_1:
Написать программу поиска минимального и максимального элементов матрицы и их индексов.

Задание Python 8_2:
Написать программу, выводящую на экран строку матрицы, сумма элементов которой максимальна.

Для обработки элементов квадратной матрицы (размером N x N):
Для элементов главной диагонали достаточно использовать один цикл:

for i in range(N): 
   # работаем с matrix

Для элементов побочной диагонали:

for i in range(N): 
   # работаем с matrix

Пример:Переставить 2-й и 4-й столбцы матрицы. Использовать два способа.

Решение: 

1. for i in range(N): c = Ai2 Ai2 = Ai4 Ai4 = c

2. for i in range(N): Ai2, Ai4 = Ai4, Ai2

Задание Python 8_3:
Составить программу, позволяющую с помощью датчика случайных чисел сформировать матрицу размерностью N. Определить:
минимальный элемент, лежащий ниже побочной диагонали;
произведение ненулевых элементов последней строки.

Обратитесь в массив списка в Python

Как мы уже обсуждали Списки и Массивы похожи в Python. Там, где основное различие между ними, в том, что массивы позволяют только элементы одного и того же типа данных, в то время как списки позволяют им быть разными.

Поскольку Python не поддерживает обычные массивы, мы можем использовать списки, чтобы изобразить то же самое и попытаться отменить их. Давайте посмотрим на разные методы, следующие, которые мы можем достичь этой задачи,

1. Использование списка нарезка, чтобы изменить массив в Python

Мы можем изменить массив списка, используя нарезка методы. Таким образом, мы фактически создаем новый список в обратном порядке как у оригинального. Давайте посмотрим, как:

#The original array
arr = 
print("Array is :",arr)

res = arr #reversing using list slicing
print("Resultant new reversed array:",res)

Выход :

Array is : 
Resultant new reversed array: 

2. Использование метода обратного ()

Python также предоставляет встроенный метод Это непосредственно меняет порядок элементов списка прямо на исходном месте.

Примечание : Таким образом, мы меняем порядок фактического списка. Следовательно, исходный порядок потерян.

#The original array
arr = 
print("Before reversal Array is :",arr)

arr.reverse() #reversing using reverse()
print("After reversing Array:",arr)

Выход :

Before reversal Array is : 
After reversing Array: 

3. Использование обратного () метода

У нас еще один метод, Что при прохождении со списком возвращает намерение имеющих только элементы списка в обратном порядке. Если мы используем Метод на этом намечном объекте мы получаем новый список, который содержит наш обратный массив.

#The original array
arr = 
print("Original Array is :",arr)
#reversing using reversed()
result=list(reversed(arr))
print("Resultant new reversed Array:",result)

Выход :

Original Array is : 
Resultant new reversed Array: 

Traverse an Array

You can traverse a Python array by using loops, like this one:

import array
balance = array.array('i', )
for x in balance:
	print(x)

Output:

300
200
100

Summary:

• An array is a common type of data structure wherein all elements must be of the same data type.
• Python programming, an array, can be handled by the «array» module.
• Python arrays are used when you need to use many variables which are of the same type.
• In Python, array elements are accessed via indices.
• Array elements can be inserted using an array.insert(i,x) syntax.
• In Python, arrays are mutable.
• In Python, a developer can use pop() method to pop and element from Python array.
• Python array can be converted to Unicode. To fulfill this need, the array must be a type ‘u’; otherwise, you will get «ValueError».
• Python arrays are different from lists.
• You can access any array item by using its index.
• The array module of Python has separate functions for performing array operations.

Python maximum value on 2d array

First, we will import numpy, and then we will create a 2d array. To find the maximum value from the two-dimensional array we will use the “numpy.max(my_arr)” function.

Example:

After writing the above code (python maximum value on 2d array), Ones you will print “max_element” then the output will appear as “Maximum element on 2d array is: 80”. Here, the numpy.max(my_arr) will return the maximum value from the 2d array.

You can refer to the below screenshot for python maximum value on 2d array

Python maximum value on 2d array

You may like the following Python tutorials:

• Hash table in python
• Block Indentation in Python
• Python get filename from the path
• Python TypeError: ‘list’ object is not callable
• Python if else with examples
• Python For Loop with Examples
• Python read excel file and Write to Excel in Python
• Create a tuple in Python
• Python pass by reference or value with examples
• Python select from a list + Examples

In this Python tutorial, we learned about python arrays and also how to use it like:

• What is an Array in Python
• Access elements from Arrays python
• How to update am element in Python Array
• How to get Length of an Array in python
• How to Add Array elements in python
• Delete Array elements in python
• Loop in Array elements in python
• What is an array module in python
• Create a python Array
• Accessing Array elements in python
• Append item in array python
• How to Insert element in array python
• Extend array in python
• Remove element from an array in python
• How to remove the last element from a Python array
• Reverse an array python
• Python count the occurrence of an element in an array
• Convert array to list in python
• Find the index of an element in an array python
• How to update the element in an array in Python
• Python lists vs arrays
• Python list to numpy arrays
• Python mean of an array
• Python mean of two arrays
• Minimum value of array python
• Maximum value of array python
• Python minimum value on 2d array
• Python maximum value on 2d array

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:

NumPy N-мерный массив

NumPy — это библиотека Python, которая может использоваться для научных и числовых приложений, а также инструмент для операций с линейной алгеброй.

Основной структурой данных в NumPy является ndarray, который является сокращенным именем для N-мерного массива. При работе с NumPy данные в ndarray просто называются массивом.

Это массив фиксированного размера в памяти, который содержит данные одного типа, такие как целые числа или значения с плавающей запятой.

Доступ к типу данных, поддерживаемому массивом, можно получить через атрибут «dtype» в массиве. Доступ к измерениям массива можно получить через атрибут «shape», который возвращает кортеж, описывающий длину каждого измерения. Есть множество других атрибутов. Узнайте больше здесь:

N-мерный массив

Простой способ создать массив из данных или простых структур данных Python, таких как список, — это использовать функцию array ().

В приведенном ниже примере создается список Python из трех значений с плавающей запятой, затем создается ndarray из списка и осуществляется доступ к форме и типу массивов.

При выполнении примера печатается содержимое ndarray, фигура, которая является одномерным массивом с 3 элементами, и тип данных, который является 64-битной плавающей точкой.

Что такое динамический массив в Python?

Динамический массив похож на обычный массив. Разница между ними заключается в том, что размер динамического массива может быть динамически изменен во время выполнения. Нам не нужно заранее указывать размер массива. В динамическом массиве, как только заразная память заполнена, выделяется больший кусок памяти. Содержимое исходного массива копируется в это новое пространство, и доступные слоты заполняются непрерывно.

В Python объекты списка изменчивы. Это означает, что мы можем легко добавлять или удалять элемент из списка во время выполнения без указания какого-либо размера. Итак, список действует как динамический массив в Python.

Перестройка массива

После нарезки данных вам может понадобиться изменить их.

Например, некоторые библиотеки, такие как scikit-learn, могут требовать, чтобы одномерный массив выходных переменных (y) был сформирован как двумерный массив с одним столбцом и результатами для каждого столбца.

Некоторые алгоритмы, такие как рекуррентная нейронная сеть с короткой кратковременной памятью в Keras, требуют ввода данных в виде трехмерного массива, состоящего из выборок, временных шагов и функций.

Важно знать, как изменить ваши массивы NumPy, чтобы ваши данные соответствовали ожиданиям конкретных библиотек Python. Мы рассмотрим эти два примера

Форма данных

Массивы NumPy имеют атрибут shape, который возвращает кортеж длины каждого измерения массива.

Например:

При выполнении примера печатается кортеж для одного измерения.

Кортеж с двумя длинами возвращается для двумерного массива.

Выполнение примера возвращает кортеж с количеством строк и столбцов.

Вы можете использовать размер измерений вашего массива в измерении формы, например, указав параметры.

К элементам кортежа можно обращаться точно так же, как к массиву, с 0-м индексом для числа строк и 1-м индексом для количества столбцов. Например:

Запуск примера позволяет получить доступ к конкретному размеру каждого измерения.

Изменить форму 1D в 2D Array

Обычно требуется преобразовать одномерный массив в двумерный массив с одним столбцом и несколькими массивами.

NumPy предоставляет функцию reshape () для объекта массива NumPy, который можно использовать для изменения формы данных.

Функция reshape () принимает единственный аргумент, который задает новую форму массива. В случае преобразования одномерного массива в двумерный массив с одним столбцом кортеж будет иметь форму массива в качестве первого измерения (data.shape ) и 1 для второго измерения.

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера печатается форма одномерного массива, изменяется массив, чтобы иметь 5 строк с 1 столбцом, а затем печатается эта новая форма.

Изменить форму 2D в 3D Array

Обычно требуется преобразовать двумерные данные, где каждая строка представляет последовательность в трехмерный массив для алгоритмов, которые ожидают множество выборок за один или несколько временных шагов и одну или несколько функций.

Хорошим примером являетсямодель в библиотеке глубокого обучения Keras.

Функция изменения формы может использоваться напрямую, указывая новую размерность. Это ясно с примером, где каждая последовательность имеет несколько временных шагов с одним наблюдением (функцией) на каждый временной шаг.

Мы можем использовать размеры в атрибуте shape в массиве, чтобы указать количество выборок (строк) и столбцов (временных шагов) и зафиксировать количество объектов в 1

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера сначала печатается размер каждого измерения в двумерном массиве, изменяется форма массива, а затем суммируется форма нового трехмерного массива.

2.4.5. 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 = 10, 20, 30
b = -1, -2, -3
c = 100, 200
z = a, b, c

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 = , -1, -2, -3], 100, 200]]

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 = , 5, 6], 7, 8, 9], [], 10]]

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.

Операции со срезами matrix в Python

Часто мы работаем не с целым массивом, а с его компонентами. Эти операции выполняются с помощью метода слайс (срез). Он пришел на замену циклу for, при котором каждый элемент подвергался перебору. Метод позволяет получать копии matrix, причём манипуляции выполняются в виде . В данном случае start — индекс элемента, с которого берётся отсчёт, stop — последний элемент, step — размер шага или число пропускаемых значений элемента при каждой итерации. Изначально start равен нулю, stop — индексу последнего элемента, step — единице. Если выполнить операции без аргументов, копирование и добавление списка произойдёт полностью.

Допустим, имеем целочисленный массив otus = . Для копирования и вывода используем otus. В итоге произойдёт вывод последовательности . Но если аргументом станет отрицательное значение, допустим, -2, произойдёт вывод уже других данных:

otus-2]; //4 

Возможны и другие операции. Например, если добавить ещё одно двоеточие, будет указан шаг копируемых элементов. Таким образом, otus позволит вывести матрицу .

Если ввести отрицательное значение, к примеру, отсчёт начнётся с конца, и в результате произойдёт вывод . Остаётся добавить, что метод среза позволяет гибко работать с матрицами и вложенными списками в Python.

Хотите узнать гораздо больше? Записывайтесь на курс «Разработчик Python»!

Операции с матрицами

Выше мы привели пример сложение, умножение матриц и транспонирование матрицы. Мы использовали вложенные списки, прежде чем создавать эти программы. Рассмотрим, как выполнить ту же задачу, используя массив NumPy.

Сложение двух матриц или сумма элементов массива Python

Мы используем оператор +, чтобы сложить соответствующие элементы двух матриц NumPy.

import numpy as np

A = np.array(, ])
B = np.array(, ])
C = A + B      # сложение соответствующих элементов
print(C)

''' 
Вывод:

 ]
 '''

Умножение двух матриц Python

Чтобы умножить две матрицы, мы используем метод dot(). Узнайте больше о том, как работает numpy.dot .

Примечание: * используется для умножения массива (умножения соответствующих элементов двух массивов), а не умножения матрицы.

import numpy as np

A = np.array(, ])
B = np.array(, , ])
C = a.dot(B)
print(C)

''' 
Вывод:

 ]
'''

Транспонирование матрицы питон

Мы используем numpy.transpose для вычисления транспонирования матрицы.

import numpy as np

A = np.array(, , ])
print(A.transpose())

''' 
Вывод:

 ]
'''

Как видите, NumPy значительно упростил нашу задачу.

How to insert elements?

Python array insert operation enables you to insert one or more items into an array at the beginning, end, or any given index of the array. This method expects two arguments index and value.

The syntax is

 arrayName.insert(index, value) 

Example:

Let’s add a new value right after the second item of the array. Currently, our balance array has three items 300, 200, and 100. Consider the second array item with a value of 200 and index 1.

In order to insert the new value right «after» index 1, you need to reference index 2 in your insert method, as shown in the below Python array example:

import array
balance = array.array('i', )
balance.insert(2, 150)
print(balance)

Output:

array('i', )

Example 2:

import array as myarr 
a=myarr.array('b',) 
a.insert(2,56) 
print(a) 
 

Output:

array('b', ) 

2.4.9. Ввод-вывод двумерного массива¶

Обычно двумерный массив вам задается как строк по чисел в
каждой, причем числа и вам задаются заранее. Такой двумерный
массив вводится эдакой комбинацией двух способов ввода одномерного
массива, про которые я писал выше:

n, m = map(int, input().split())  # считали n и m из одной строки
# m дальше не будет нужно
a = []
for i in range(n):
    a.append(list(map(int, input().split())))

Мы считываем очередную строку и получаем очередной «внутренний» массив:
, и приписываем его () ко
внешнему массиву.

Обратите внимание, что здесь мы уже четко решили, что первый индекс
нашего массива соответствует строкам входного файла, а второй индекс —
столбцам, т.е. фактически мы уже выбрали левую из двух картинок выше

Но
это связано не с тем, как питон работает с двумерными массивами, а с
тем, как заданы входные данные во входном файле.

Вывод двумерного массива, если вам его надо вывести такой же табличкой,
тоже делается комбинацией способов вывода одномерного массива, например,
так:

for i in range(len(a)):
    print(*ai])

или так: