Считается, что в Python массивов нет, однако это не совсем так. На самом деле вместо них используют списки, при этом есть возможность вызвать функцию создания массивов.
В этой статье мы поближе познакомимся с массивами и списками, а также научимся выполнять операции с ними.
(1).jpg)
Что такое массив в Python?
Массив – это совокупность элементов, которые хранятся последовательно в памяти и имеют общий тип данных. Каждому его элементу присвоен собственный индекс, который позволяет обращаться к нему для чтения или изменения го значения.
Ключевым достоинством массивов в Python считается их способность хранить данные различных типов. Это позволяет использовать их для различных целей: от простого хранения данных до выполнения сложных математических операций и алгоритмов. Также в них может храниться любое количество элементов, что делает их очень гибкими и удобными для работы с различными объемами данных.
Основные применения массивов в Python включают работу с большими объёмами данных, создание и использование матриц, выполнение сортировки и поиска, а также реализацию различных алгоритмов и структур данных. Таким образом, они позволяют хранить, обрабатывать и манипулировать информацией, являясь неотъемлемой частью многих программных проектов.
Чем отличаются списки от массивов
Списки и массивы позволяют хранить коллекции элементов, однако имеют ряд отличий.
Первое различие заключается в процессе их создания. Список формируется с использованием квадратных скобок [] и может содержать элементы различных типов данных, включая числа, строки, другие списки и даже функции.
Допустим, нам нужно сделать список с числами, это будет выглядеть так.
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
Чтобы создать массив, нам потребуется особый модуль array. При этом в нём могут содержаться исключительно элементы одного типа данных.
Функциональность массивов и списков тоже различается. Списки в Python предлагают множество встроенных методов и функций, благодаря которым мы можем выполнять множество операций. С массивами функциональность ограничена, они не предлагают таких встроенных методов.
Когда следует использовать массивы в Python
Раз списки более удобны, зачем нужны массивы? Оказывается, они компактнее, а также требуют меньше памяти. Поэтому актуальны в следующих ситуациях.
- Вы собираетесь работать с приложениями, для которых необходим большой объём ресурсов.
- Вам нужно выполнить низкоуровневую операцию.
- В проекте используются математические вычисления.
Однако мы рекомендуем использовать массивы только в случае острой необходимости, так как списки всё же считаются более гибкими.
Кстати, если массивы вам всё же понадобились, повысить производительность процессов поможет выделенный сервер.
Во-первых, он обеспечивает оптимальную производительность для проектов на Python, особенно при работе с массивами данных. Их создание и обработка может стать ресурсоемкой задачей, и с помощью выделенного сервера у вас будет высокая скорость передачи данных между сервером и клиентами. Это позволит ускорить обработку массивов и повысить эффективность процесса работы с данными.
Во-вторых, выделенный сервер позволяет гибко настраивать окружение для работы с проектами на Python и массивами. Вы сами контролируете операционную систему, аппаратное обеспечение, сетевые настройки и другие параметры. Вы получите высокую стабильность и надежность работы ваших проектов, а также больше свободы для масштабирования.
Аренда сервера https://www.nic.ru/catalog/hosting/dedicated/
Также необходим надёжный хостинг, который обеспечит бесперебойную работу ваших проектов. Тем более у вас будет возможность увеличения объёмов хранилища, пропускной способности и других параметров, которые необходимы для обеспечения эффективной работы веб-сайта.
Приятным бонусом станет круглосуточная техническая поддержка. В случае возникновения проблем команда специалистов устранит их в кратчайшие сроки. Это обеспечивает эффективное функционирование сайта для максимального привлечения и удержания пользователей.
Сейчас вы можете заказать перенос сайта в RU-CENTER за 1 рубль https://www.nic.ru/info/master-transfer/.
Как создать массив в Python
Обратите внимание, что для создания массивов необходимо импортировать модуль array, причём они будут состоять только из целочисленных значений и чисел с плавающей запятой.
Делается это командой.
from array import *
Сам массив создаётся с помощью такого шаблона.
array_name = array(typecode,[ ])
Познакомимся с его структурой.
- array_name — название. Можете придумать другое на своё усмотрение.
- array —функция.
- typecode — тип хранимых данных. Здесь нужно учитывать обозначения. Так i – это целочисленные значения, а d – числа с плавающей запятой.
- В квадратных скобках заключены элементы массива.
Простой массив будет выглядеть так.
>>> from array import *
>>> integers = array('i',[1,2,3,4,5])
>>> print(integers)
array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
Выполнение операции с массивами
Python предоставляет множество полезных операций для работы с массивами. Давайте рассмотрим их подробнее.
- len()
С помощью этой функции можно считать количество элементов. В данном примере мы сделали перечисление, и получили логичный результат – 5.
- print(array[number]
Индексация массива является одной из ключевых операций. Она даёт доступ к отдельным элементам массива, чтобы можно было проводить различные операции с ними.
Индексация массива в Python начинается с 0. Это означает, что первый элемент массива имеет индекс 0, второй - 1, третий - 2 и так далее. Для доступа к элементу массива используется квадратные скобки и индекс элемента внутри них. Например, для получения доступа к первому элементу массива требуется выражение array[0].
С помощью print(array[number] нам удаётся индексировать элементы и выводить те, который нам подходят.
Ещё раз посмотрите на особенность нумерации – первым всегда идёт ноль. Поэтому последний элемент будет четвёртым, а не пятым. В начале это кажется не очень удобным, но вы привыкнете.
Теперь научимся вызывать элемент за границами массива, в нашем примере под номером пять. Как видите, система выдала ошибку.
Учитывайте, что индексация массива не ограничивается положительными числами. Негативные индексы также допустимы и используются для доступа к элементам массива в обратном порядке. Последний элемент может быть получен с помощью индекса -1, предпоследний - с помощью индекса -2 и так далее. Например, если необходимо получить доступ к последнему элементу массива, применяйте выражение array[-1].
Обратите внимание, что сейчас на пятёрке ошибки уже нет, поскольку нумерация начинается не с нуля.
- for.
Циклы играют важную роль при работе с массивами, так как они позволяют нам выполнять повторяющиеся действия на каждом элементе массива. Можем использовать цикл `for`. Вот как это выглядит в нашем примере.
- Изменение массива.
Строки в Python являются неизменяемыми, а вот в массивах значения отредактировать можно. В нашем примере мы указали значение второго элемента 8.2.
- append().
Этот метод позволяет добавить новый элемент. Однако нужно соблюдать правило – у него должен быть аналогичный тип данных.
- extend()
С помощью этого метода удаётся добавить сразу много элементов.
- insert()
Этот метод нужен, чтобы поставить новый элемент на определённую позицию. Для наглядности возьмём измененный массив с floats, который мы рассматривали выше.
В данном случае мы поставили 2.3 на первую позицию. Это число оказалось на втором месте, потому что нумерация начинается с нуля.
- remove()
Этот метод необходим для удаления элементом. Попробуем убрать число 7.2.
Будьте внимательны, таким образом можно удалить только один элемент. Если в массиве будет несколько одинаковых, то исчезнет только первый из них.
- pop()
А этот метод удаляет элемент с определённой позиции. Попробуем убрать пятый. Как видите в результате лишняя цифра исчезла.
Подведём итоги
Массивы являются мощным инструментом Python, позволяя хранить и организовывать данные, а также выполнять операции. В этом тексте мы рассмотрели основы работы с массивами, включая создание, доступ к элементам, изменение и операции с массивами. Надеемся, эта информация будет полезна и поможет эффективно использовать массивы в ваших проектах.