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python中的数组(Array) 在Python中,数组(Array)是一种有序的数据集合,用于存储固定数量的相同类型的元素。数组是一个连续的内存空间,可以按照索引访问和修改每个元素。 特点: 数组
在Python中,数组(Array)是一种有序的数据集合,用于存储固定数量的相同类型的元素。数组是一个连续的内存空间,可以按照索引访问和修改每个元素。
特点:
创建数组:
在Python中,可以使用第三方库 numpy
来创建和操作数组。Numpy是Python的一个强大数学和科学计算库,为高效操作多维数组提供了丰富的函数和方法。
首先需要安装 numpy
库,可以使用以下命令安装:
pip install numpy
安装完成后,就可以使用 numpy
来创建数组:
import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一维数组print(arr) # 输出: [1 2 3 4 5]matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建二维数组print(matrix)# 输出:# [[1 2 3]# [4 5 6]]
访问和修改数组元素:
可以使用索引值来访问数组中的特定元素。索引值从0开始,可以是整数或切片对象。对于多维数组,可以通过逐层索引来访问和修改元素。
import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr[0]) # 输出: 1,访问第一个元素arr[2] = 10 # 修改第三个元素为10print(arr) # 输出: [ 1 2 10 4 5]matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(matrix[0, 1]) # 输出: 2,访问第一行第二列元素matrix[1, 2] = 7 # 修改第二行第三列元素为7print(matrix)# 输出:# [[1 2 3]# [4 5 7]]
常用操作:
shape
属性获取数组的形状,返回一个表示各个维度大小的元组。import numpy as npmatrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])shape = matrix.shapeprint(shape) # 输出: (2, 3),表示2行3列的二维数组
import numpy as nparr = np.array([5, 2, 1, 6, 4])maximum = np.max(arr) # 计算数组的最大值print(maximum) # 输出: 6minimum = np.min(arr) # 计算数组的最小值print(minimum) # 输出: 1mean = np.mean(arr) # 计算数组的平均值print(mean) # 输出: 3.6sorted_arr = np.sort(arr) # 对数组进行排序print(sorted_arr) # 输出: [1 2 4 5 6]
import numpy as nparr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])subset = arr[2:6] # 获取索引2到5(不包括6)的子集print(subset) # 输出: [2 3 4 5]reversed_arr = arr[::-1] # 将数组逆序print(reversed_arr) # 输出: [9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]
以上是关于Python中数组的详细讲解。数组是一种常见的数据结构,用于存储和处理大量相同类型的数据。借助第三方库 numpy
,我们可以高效地创建、访问和操作数组,从而方便地进行数值计算和科学运算。
来源地址:https://blog.csdn.net/qq_51447496/article/details/131317887
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本文标题: python中的数组(Array)
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