Как обнулить массив в питоне
Перейти к содержимому

Как обнулить массив в питоне

  • автор:

Очистить массив или присвоить пустой? a.clear() VS a = []. Разница

Вопрос: какая есть разница между двумя этими подходами, и, если разница есть, что и когда будет более оптимально использовать?

Отслеживать
задан 27 апр 2018 в 12:41
Артем Поликарпов Артем Поликарпов
846 1 1 золотой знак 8 8 серебряных знаков 27 27 бронзовых знаков

1) Будут удалены элементы из списка 2) Будет создан пустой список, а предыдущий останется жив пока сборщик мусора до него не доберется

27 апр 2018 в 12:48

2 ответа 2

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Разница будет в том случае, если вы присваиваете этот массив другим переменным. В случае с clear() после очистки обеим будет присвоен тот же объект, что и до очистки:

a = [1,2,3] print(id(a)) # 43108936 b = a print(id(b)) # 43108936 print(a) # [1, 2, 3] print(b) # [1, 2, 3] a.clear() print(id(a)) # 43108936 print(id(b)) # 43108936 print(a) # [] print(b) # [] print(a is b) # True print(b is a) # True 

В случае с присвоением пустого массива, во переменная b продолжит хранить ссылку на исходный объект:

a = [1,2,3] print(id(a)) # 43108424 b = a print(id(b)) # 43108424 print(a) # [1, 2, 3] print(b) # [1, 2, 3] a = [] print(id(a)) # 43108680 print(id(b)) # 43108424 print(a) # [] print(b) # [1, 2, 3] print(a is b) # False print(b is a) # False 

Как удалить элементы из массива по условию?

Есть массив со значениями от -1 до 1. Как удалить элементы массива по условию, например: если значение элемента массива больше 0,2 и меньше -0,2? Наиболее эффективный, быстрый и правильный способ?

np.random.seed(31415) df = pd.DataFrame(np.random.randint(20, size=(10, 5)), columns=list("abcde")) df_corr = df.corr() 

Отслеживать
49.3k 17 17 золотых знаков 57 57 серебряных знаков 101 101 бронзовый знак
задан 23 сен 2021 в 8:10
17 4 4 бронзовых знака

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Ну вот как-то так:

print(df_corr[(df_corr >= -0.2) & (df_corr  
 a b c d e a NaN NaN NaN -0.000653 0.076438 b NaN NaN -0.096274 -0.088437 NaN c NaN -0.096274 NaN -0.184259 -0.035054 d -0.000653 -0.088437 -0.184259 NaN NaN e 0.076438 NaN -0.035054 NaN NaN 

Только непонятно, что вы имеете в виду под "удалить". У вас матрица. Вы хотите поменять на NaN как у меня сделано, удалить строки с неподходящими значениями или может столбцы?

Массивы в Python

Массив в Python содержит последовательность данных. В программировании на Python нет эксклюзивного объекта массива, потому что мы можем выполнять все операции с массивом, используя список. Сегодня мы узнаем о массиве и различных операциях, которые мы можем выполнять с массивом (списком).

Python поддерживает все операции, связанные с массивами, через свой объект списка. Начнем с инициализации одномерного массива.

Пример

Элементы массива в Python определяются в скобках [] и разделяются запятыми. Ниже приведен пример объявления одномерного массива.

arr = [ 1, 2 ,3, 4, 5] print (arr) print (arr[2]) print (arr[4])

Результатом приведенного выше примера программы с одномерным массивом будет:

[1, 2, 3, 4, 5] 3 5

Индексация массива начинается с 0. Значит, значение индекса 2 переменной arr равно 3.

В некоторых других языках программирования, таких как Java, когда мы определяем массив, нам также необходимо определить тип элемента, поэтому мы ограничены хранением только этого типа данных в массиве. Например, int brr [5]; может хранить только целые данные.

Но python дает нам гибкость, позволяющую иметь разные типы данных в одном массиве. Посмотрим на пример.

student_marks = ['Akkas' , 45, 36.5] marks = student_marks[1]+student_marks[2] print(student_marks[0] + ' has got in total = %d + %f = %f ' % (student_marks[1], student_marks[2], marks ))

Это дает следующий результат:

Akkas has got in total = 45 + 36.500000 = 81.500000 marks

В приведенном выше примере вы можете видеть, что массив student_marks имеет три типа данных – строку, int и float.

Многомерный массив

Двухмерный массив в Python можно объявить следующим образом.

arr2d = [ [1,3,5] ,[2,4,6] ] print(arr2d[0]) # prints elements of row 0 print(arr2d[1]) # prints elements of row 1 print(arr2d[1][1]) # prints element of row = 1, column = 1

Он выдаст следующий результат:

[1, 3, 5] [2, 4, 6] 4

Точно так же мы можем определить трехмерный массив или многомерный массив в python.

Теперь, когда мы знаем, как определять и инициализировать массив в python. Мы рассмотрим различные операции, которые мы можем выполнять с массивом.

Обход массива с использованием цикла for

Мы можем использовать цикл for для обхода элементов массива. Ниже приведен простой пример цикла for для обхода массива.

arrayElement = ["One", 2, 'Three' ] for i in range(len(arrayElement)): print(arrayElement[i])

На изображении ниже показан результат работы приведенного выше примера программы для работы с массивами.

Цикл for для обхода элементов массива

Обход 2D-массива

Следующий код выводит элементы построчно, а следующая часть печатает каждый элемент данного массива.

arrayElement2D = [ ["Four", 5, 'Six' ] , [ 'Good', 'Food' , 'Wood'] ] for i in range(len(arrayElement2D)): print(arrayElement2D[i]) for i in range(len(arrayElement2D)): for j in range(len(arrayElement2D[i])): print(arrayElement2D[i][j])

Обход 2D-массива с использованием цикла for

Добавление

arrayElement = ["One", 2, 'Three' ] arrayElement.append('Four') arrayElement.append('Five') for i in range(len(arrayElement)): print(arrayElement[i])

Новые элементы Four и Five будут добавлены в конец массива.

One 2 Three Four Five

Вы также можете добавить массив к другому массиву. В следующем коде показано, как это можно сделать.

arrayElement = ["One", 2, 'Three' ] newArray = [ 'Four' , 'Five'] arrayElement.append(newArray); print(arrayElement)
['One', 2, 'Three', ['Four', 'Five']]

Теперь наш одномерный массив arrayElement превращается в многомерный массив.

Определение размера

Мы можем использовать функцию len для определения размера массива. Давайте посмотрим на простой пример длины массива Python.

arr = ["One", 2, 'Three' ] arr2d = [[1,2],[1,2,3,4]] print(len(arr)) print(len(arr2d)) print(len(arr2d[0])) print(len(arr2d[1]))

Срез

Python предоставляет особый способ создания массива из другого массива с использованием нотации срезов. Давайте посмотрим на несколько примеров срезов массива.

arr = [1,2,3,4,5,6,7] #python array slice arr1 = arr[0:3] #start to index 2 print(arr1) arr1 = arr[2:] #index 2 to end of arr print(arr1) arr1 = arr[:3] #start to index 2 print(arr1) arr1 = arr[:] #copy of whole arr print(arr1) arr1 = arr[1:6:2] # from index 1 to index 5 with step 2 print(arr1)

На изображении ниже показан пример вывода программы фрагмента массива Python.

Фрагмент массива в Python

Вставка массива

Мы можем вставить элемент в массив с помощью функции insert().

arr = [1,2,3,4,5,6,7] arr.insert(3,10) print(arr)

Вставка массива с помощью функции insert()

Функция pop

Мы можем вызвать функцию pop для массива, чтобы удалить элемент из массива по указанному индексу.

arr = [1,2,3,4,5,6,7] arr.insert(3,10) print(arr) arr.pop(3) print(arr)

�� Как обнулить массив в Питоне ��: простой способ для начинающих

Выберите подход, который лучше подходит для вашей ситуации. Удачи в программировании!

Детальный ответ

Как обнулить массив в питоне

Когда мы работаем с массивами в Python, иногда возникает необходимость обнулить весь массив, то есть присвоить каждому элементу массива значение 0. В этой статье мы рассмотрим различные способы обнуления массива в Python.

1. Способ: Использование цикла

Один из самых простых способов обнулить массив - использовать цикл. В цикле мы пробегаемся по каждому элементу массива и присваиваем ему значение 0. Вот как это можно сделать:

 def zero_array(arr): for i in range(len(arr)): arr[i] = 0 

В этом примере мы определяем функцию zero_array, которая принимает массив arr в качестве аргумента. Затем мы используем цикл for, чтобы пройтись по каждому элементу массива и присвоить ему значение 0.

2. Способ: Использование генератора списка

Еще один способ обнулить массив - использовать генератор списка. Генератор списка позволяет нам создавать новые списки на основе существующих списков с помощью простого и сжатого синтаксиса. Вот как мы можем использовать генератор списка для обнуления массива:

 arr = [0] * len(arr) 

В этом примере мы создаем новый список, состоящий из нулей, с помощью операции умножения. Длина этого нового списка равна длине исходного массива arr. Таким образом, все элементы нового списка будут равны 0.

3. Способ: Использование метода clear()

Если у нас есть список вместо массива, мы можем использовать метод clear() для его обнуления. Метод clear() удаляет все элементы списка, делая его пустым. Вот как мы можем использовать этот метод для обнуления списка:

 arr.clear() 

В этом примере мы вызываем метод clear() на списке arr, который удаляет все его элементы и делает список пустым.

4. Способ: Использование функции numpy.zeros()

Если вы работаете с массивами NumPy, вы можете использовать функцию zeros() для создания массива, состоящего из нулей. Вот как мы можем использовать эту функцию для обнуления массива:

 import numpy as np arr = np.zeros(len(arr)) 

В этом примере мы импортируем библиотеку NumPy и используем функцию zeros() для создания нового массива, где каждый элемент равен нулю. Длина этого нового массива также равна длине исходного массива arr.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели четыре различных способа обнуления массива в Python. Вы можете выбрать тот, который наиболее подходит для вашего конкретного случая. Использование цикла, генератора списка, метода clear() или функции numpy.zeros() - выбор за вами. Удачи в программировании!

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *