Hướng dẫn python for loop store in array - python để lưu trữ vòng lặp trong mảng

Vì bình luận và các câu trả lời khác đã được đặt ra, một cách tốt để làm điều này là lưu trữ các mảng được trả lại bởi

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

4 trong danh sách Python bình thường.

Nếu bạn muốn mọi thứ ở trong một mảng numpy duy nhất (vì, hiệu quả bộ nhớ hoặc tốc độ tính toán) và các mảng được trả về bởi

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

4 có độ dài cố định

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

6, bạn có thể tạo ra đa chiều

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

7:

numpyarray = np.empty((5, n))
for i in range(5):
    numpyarray[i, :] = numpyarrayfunction

Sau đó, bạn có thể thực hiện

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

8 để trung bình qua trục thứ hai, điều này sẽ cung cấp cho bạn một mảng một chiều với mức trung bình của mỗi mảng bạn nhận được từ

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

4.

#when you import using *
a=array(data type,value list) 

0 sẽ là trung bình trên tất cả các yếu tố hoặc

#when you import using *
a=array(data type,value list) 

1 nếu bạn thực sự muốn giá trị trung bình của mức trung bình.

Thêm về lập chỉ mục mảng numpy.

24. Câu hỏi phỏng vấn Python

25. Java vs Python

1. 26. Làm thế nào để trở thành một nhà phát triển Python?
2. 27. Chức năng Python Lambda
3. 28. Netflix sử dụng Python như thế nào?
4. 29. Lập trình ổ cắm là gì trong Python
5. 30. Kết nối cơ sở dữ liệu Python
6. 31. Golang vs Python

• 32. Hướng dẫn trên biển Python
• 33. Cơ hội nghề nghiệp Python
• Trong thế giới di chuyển cực kỳ nhanh chóng, người ta cần các kỹ thuật mã hóa tháo vát có thể giúp lập trình viên tổng hợp các mã đồ sộ theo những cách đơn giản và thuận tiện nhất. Mảng là một trong những cấu trúc dữ liệu giúp bạn viết một số giá trị vào một biến duy nhất, do đó làm giảm gánh nặng ghi nhớ một số lượng lớn các biến. Vì vậy, hãy để Lừa đi trước, và xem cách bạn có thể thực hiện các mảng trong Python.
• Ở đây, một cái nhìn tổng quan về các chủ đề giải thích tất cả các khía cạnh đối phó với các mảng:
• Tại sao sử dụng các mảng trong Python?

26. Làm thế nào để trở thành một nhà phát triển Python?

27. Chức năng Python LambdaFor example: If you had to store integers from 1–100, you won’t be able to remember 100 variable names explicitly, therefore, you can save them easily using an array.

Bây giờ bạn đã nhận thức được tầm quan trọng của các mảng trong Python, hãy để nghiên cứu thêm về nó một cách chi tiết.

Một mảng là gì?

Một mảng về cơ bản là một cấu trúc dữ liệu có thể chứa nhiều hơn một giá trị tại một thời điểm. Nó là một bộ sưu tập hoặc một loạt các yếu tố cùng loại.

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

Chúng ta có thể lặp qua các mục mảng một cách dễ dàng và tìm nạp các giá trị cần thiết bằng cách chỉ định số chỉ mục. Mảng cũng có thể thay đổi (có thể thay đổi), do đó, bạn có thể thực hiện các thao tác khác nhau theo yêu cầu.

Bây giờ, luôn có một câu hỏi xuất hiện trong tâm trí của chúng tôi -

Danh sách Python có giống như một mảng không?

Cấu trúc dữ liệu ’mảng trong lõi Python không hiệu quả hoặc đáng tin cậy. Do đó, khi chúng ta nói về các mảng Python, chúng ta thường có nghĩa là danh sách Python.

Tuy nhiên, Python cung cấp các mảng numpy là một lưới các giá trị được sử dụng trong khoa học dữ liệu.

Tạo một mảng:

Các mảng trong Python có thể được tạo sau khi nhập mô -đun mảng như sau -

→ nhập mảng dưới dạng mảng

Hàm mảng (kiểu dữ liệu, danh sách giá trị) có hai tham số, đầu tiên là loại dữ liệu của giá trị được lưu trữ và thứ hai là danh sách giá trị. Kiểu dữ liệu có thể là bất cứ thứ gì như int, float, double, v.v ... Vui lòng ghi chú rằng ARR là tên bí danh và dễ sử dụng. Bạn có thể nhập mà không cần bí danh. Có một cách khác để nhập mô -đun mảng là -

→ Từ nhập mảng *

Điều này có nghĩa là bạn muốn nhập tất cả các chức năng từ mô -đun mảng.

Cú pháp sau được sử dụng để tạo một mảng.

Syntax:

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

HOẶC

#when you import using *
a=array(data type,value list) 

Ví dụ: A = Arr.Array (‘D, [1.1, 2.1, 3.1]): a=arr.array( ‘d’ , [1.1 , 2.1 ,3.1] )

Ở đây, tham số đầu tiên là ‘D, đó là loại dữ liệu, tức là float và các giá trị được chỉ định là tham số tiếp theo.

Lưu ý: Tất cả các giá trị được chỉ định là loại float. Chúng tôi không thể chỉ định các giá trị của các loại dữ liệu khác nhau cho một mảng.: All values specified are of the type float. We cannot specify the values of different data types to a single array.

Bảng sau đây cho bạn thấy các loại dữ liệu khác nhau và mã của chúng.

Truy cập các yếu tố mảng:

Để truy cập các thành phần mảng, bạn cần chỉ định các giá trị chỉ mục. Lập chỉ mục bắt đầu từ 0 và không phải từ 1. Do đó, số chỉ mục luôn thấp hơn 1 so với chiều dài của mảng.

Syntax:

Array_Name [Giá trị chỉ mục]

a=arr.array( 'd', [1.1 , 2.1 ,3.1] ) 
a[1]

Output:

2.1

Đầu ra được trả về là giá trị, có mặt ở vị trí thứ hai trong mảng của chúng tôi là 2.1.

Hãy để chúng tôi xem xét một số hoạt động mảng cơ bản ngay bây giờ.

Các hoạt động mảng cơ bản:

Có nhiều hoạt động có thể được thực hiện trên các mảng như sau -

Tìm độ dài của một mảng

Độ dài của một mảng là số lượng các phần tử thực sự có trong một mảng. Bạn có thể sử dụng hàm Len () để đạt được điều này. Hàm Len () trả về một giá trị số nguyên bằng số lượng các phần tử có trong mảng đó.len() function to achieve this. The len() function returns an integer value that is equal to the number of elements present in that array.

Syntax::

→ Len (Array_Name)

Example::

a=arr.array('d', [1.1 , 2.1 ,3.1] ) 
len(a)

Output:

3

Điều này trả về giá trị 3 bằng số lượng phần tử mảng.

Thêm/ thay đổi các yếu tố của một mảng:

Chúng ta có thể thêm giá trị vào một mảng bằng cách sử dụng các hàm expend (), extend () và chèn (i, x).append(), extend() and the insert (i,x) functions.

Hàm append () được sử dụng khi chúng ta cần thêm một phần tử ở cuối mảng.

Example::

a=arr.array('d', [1.1 , 2.1 ,3.1] ) 
a.append(3.4) 
print(a)

Đầu ra - –

array(‘d’, [1.1, 2.1, 3.1, 3.4])

Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào ở cuối của nó. Để thêm nhiều phần tử, bạn có thể sử dụng hàm mở rộng (). Hàm này lấy một danh sách các yếu tố làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các yếu tố được thêm vào mảng.

Example::

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

0

Đầu ra - –

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

1

Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào ở cuối của nó. Để thêm nhiều phần tử, bạn có thể sử dụng hàm mở rộng (). Hàm này lấy một danh sách các yếu tố làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các yếu tố được thêm vào mảng.

Mảng kết quả sẽ chứa tất cả 3 phần tử mới được thêm vào cuối mảng.

Example::

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

2

Đầu ra -–

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

3

Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào ở cuối của nó. Để thêm nhiều phần tử, bạn có thể sử dụng hàm mở rộng (). Hàm này lấy một danh sách các yếu tố làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các yếu tố được thêm vào mảng.

Mảng kết quả sẽ chứa tất cả 3 phần tử mới được thêm vào cuối mảng.

Tuy nhiên, khi bạn cần thêm một phần tử cụ thể tại một vị trí cụ thể trong mảng, hàm chèn (i, x) có thể được sử dụng. Hàm này chèn phần tử tại chỉ số tương ứng trong mảng. Phải mất 2 tham số trong đó tham số đầu tiên là chỉ mục trong đó phần tử cần được chèn và thứ hai là giá trị.

Mảng kết quả chứa giá trị 3.8 tại vị trí thứ 3 trong mảng.

Example:

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

4

Mảng cũng có thể được hợp nhất bằng cách thực hiện nối mảng.

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

5

CONCATENATION:

Bất kỳ hai mảng nào cũng có thể được nối bằng biểu tượng +.

Đầu ra -

Mảng kết quả C chứa các phần tử được nối của các mảng A và b.pop() or remove() method. The difference between these two functions is that the former returns the deleted value whereas the latter does not.

Bây giờ, hãy cho chúng tôi xem cách bạn có thể xóa hoặc xóa các mục khỏi một mảng.

Example::

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

6

Đầu ra -

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

7

Hàm pop () đầu tiên sẽ loại bỏ giá trị cuối cùng 4.6 và trả về giống nhau trong khi giá trị thứ hai bật giá trị ở vị trí thứ 4 là 3.1 và trả về giống nhau.

Mặt khác, hàm Remove () được sử dụng để loại bỏ giá trị mà chúng ta không cần giá trị bị loại bỏ để được trả về. Hàm này lấy giá trị phần tử làm tham số. Nếu bạn đưa ra giá trị chỉ mục trong khe tham số, nó sẽ gây ra lỗi.

Example::

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

8

Đầu ra -

a=arr.array('d',[1.2,1.3,2.3])

9

Đầu ra là một mảng chứa tất cả các phần tử ngoại trừ 1.1.

Khi bạn muốn một phạm vi giá trị cụ thể từ một mảng, bạn có thể cắt mảng để trả về giống nhau, như sau.

Cắt một mảng:

Một mảng có thể được cắt bằng cách sử dụng: ký hiệu. Điều này trả về một loạt các yếu tố mà chúng tôi đã chỉ định bởi các số chỉ mục.

Example::

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

0

Đầu ra - –

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

1

Kết quả sẽ là các yếu tố có mặt ở vị trí thứ 1, 2 và thứ 3 trong mảng.

Vòng lặp qua một mảng:

Sử dụng vòng lặp for, chúng ta có thể lặp qua một mảng.

Example:

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

2

Đầu ra - –

#when you import using arr alias
a=arr.array(data type,value list) 

3

Kết quả sẽ là các yếu tố có mặt ở vị trí thứ 1, 2 và thứ 3 trong mảng.

Vòng lặp qua một mảng:Make sure you practice as much as possible and revert your experience.

Sử dụng vòng lặp for, chúng ta có thể lặp qua một mảng.

Đầu ra trên cho thấy kết quả sử dụng cho vòng lặp. Khi chúng tôi sử dụng cho vòng lặp mà không có bất kỳ tham số cụ thể nào, kết quả chứa tất cả các phần tử của mảng được đưa ra tại một thời điểm. Trong lần thứ hai cho vòng lặp, kết quả chỉ chứa các phần tử được chỉ định bằng các giá trị chỉ mục. Xin lưu ý rằng kết quả không chứa giá trị tại chỉ mục số 3.

Hy vọng bạn rõ ràng với tất cả những gì đã được chia sẻ với bạn trong hướng dẫn này. Điều này đưa chúng ta đến cuối bài viết của chúng tôi về các mảng trong Python. Hãy chắc chắn rằng bạn thực hành càng nhiều càng tốt và hoàn nguyên trải nghiệm của bạn.

Nếu bạn muốn kiểm tra nhiều bài viết về thị trường, hầu hết các công nghệ xu hướng như trí tuệ nhân tạo, DevOps, hack đạo đức, thì bạn có thể tham khảo trang web chính thức của Edureka.

Hãy xem các bài viết khác trong loạt bài này sẽ giải thích các khía cạnh khác của Python và Khoa học dữ liệu.

1. Hướng dẫn Python

2. Ngôn ngữ lập trình Python

3. Chức năng Python

4. Xử lý tập tin trong Python

5. Hướng dẫn Python Numpy

6. Scikit học máy học

7. Hướng dẫn Python Pandas

8. Hướng dẫn Matplotlib

9. Hướng dẫn Tkinter

10. Hướng dẫn yêu cầu

11. Hướng dẫn Pygame

12. Hướng dẫn OpenCV

13. Web Scraping với Python

14. Hướng dẫn Pycharm

15. Hướng dẫn học máy

16. Thuật toán hồi quy tuyến tính từ đầu trong Python

17. Python cho khoa học dữ liệu

18. Vòng lặp trong Python

19. Python Regex

20. Dự án Python

21. Dự án học máy

22. Bộ trong Python

23. Đa dòng trong Python

24. Câu hỏi phỏng vấn Python

25. Java vs Python

26. Làm thế nào để trở thành một nhà phát triển Python?

27. Chức năng Python Lambda

28. Netflix sử dụng Python như thế nào?

29. Lập trình ổ cắm là gì trong Python

30. Kết nối cơ sở dữ liệu Python