Rukovodstvo
статьи и идеи для разработчиков программного обеспечения и веб-разработчиков.
Удалить элемент из массива в Python
Введение В этом руководстве будут рассмотрены некоторые распространенные способы удаления элементов из массивов Python. Вот список всех техник и методов, которые мы рассмотрим в этой статье: * remove () * pop () * del * NumPy массивы Массивы в Python Массивы и списки — это не одно и то же в Python. Хотя списки используются чаще, чем массивы, у последних все же есть свои варианты использования. Основное различие между ними заключается в том, что списки могут использоваться для хранения произвольных значений. Они также неоднородны
Время чтения: 3 мин.
Вступление
В этом руководстве будут рассмотрены некоторые распространенные способы удаления элементов из массивов Python. Вот список всех техник и методов, которые мы рассмотрим в этой статье:
Массивы в Python
Массивы и списки — это не одно и то же в Python. Хотя списки используются чаще, чем массивы, у последних все же есть свои варианты использования. Основное различие между ними заключается в том, что списки могут использоваться для хранения произвольных значений. Они также неоднородны, что означает, что они могут одновременно хранить целые числа, строки, другие объекты и т. Д.
С другой стороны, массивы аналогичны массивам в C. Они представляют собой однородные структуры данных для хранения элементов одного типа и используют гораздо меньше памяти, чем списки.
В этом руководстве основное внимание уделяется массивам , а не спискам , хотя большинство методов, показанных в этом руководстве, можно использовать с обеими этими двумя структурами данных.
Использование remove ()
Соответственно, remove() можно использовать с любым массивом в Python. Чтобы использовать его, мы можем просто передать значение элемента, который хотим удалить. Представим, что у нас есть следующий массив:
array = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
Чтобы удалить, скажем, элемент 40 , мы просто напишем:
array.remove(40)
Результат — тот же массив без значения 40 :
[10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
Использование pop ()
Функция pop() принимает индекс элемента, который мы хотим удалить. Если бы у нас был тот же массив, что и раньше (со значениями от 10 до 100), мы могли бы написать что-то вроде следующего:
index = 3 array.pop(index)
Если бы мы напечатали результат метода pop, это было бы значение 40 :
[10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
Аналогично тому, как pop() работает в структуре данных стека, здесь pop() также возвращает только что удаленное значение.
Единственная разница в том, что с массивами мы можем удалить произвольный элемент. Со стеками можно удалить только верхний элемент (т.е. последний добавленный).
Используя del
del — ключевое слово python, используемое для удаления объектов. Его точное поведение меняется в зависимости от контекста, поэтому мы также можем использовать его для удаления элементов массива. Еще раз возьмем тот же массив и индекс, что и раньше:
array = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] index = 3
Чтобы удалить элемент с индексом 3 , мы просто вводим следующее:
del array[index]
Если бы мы теперь распечатали содержимое нашего массива, мы бы получили следующий вывод:
[10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
Использование массивов numpy
Массивы NumPy технически также являются массивами, и, поскольку они широко используются (особенно в машинном обучении), давайте покажем один из способов удаления элемента из массива numpy Перед использованием numpy необходимо импортировать его с помощью
import numpy as np
Чтобы создать numpy , мы можем обернуть наш текущий массив, используя np.array() как таковой:
a = np.array(array)
В качестве альтернативы мы могли бы также объявить новый массив внутри самого вызова метода:
a = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])
Теперь, чтобы удалить элемент с индексом 3 , мы используем следующий код:
index = 3 a = np.delete(a, index)
delete() — статический метод, объявленный в модуле numpy Он принимает массив и индекс удаляемого элемента.
Метод возвращает новый массив без удаленного элемента:
[10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
Заключение
Есть разные способы удалить элемент массива в Python. Иногда нам может понадобиться удалить элемент по индексу, а иногда по значению. Иногда мы используем массив Python по умолчанию, а иногда массив numpy
Во всех этих случаях хорошо иметь несколько вариантов, которые помогут нам решить, какой из методов использовать.
Licensed under CC BY-NC-SA 4.0
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.
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])
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.
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)
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)
NumPy, часть 2: базовые операции над массивами
Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.
В прошлой части мы научились создавать массивы и их печатать. Однако это не имеет смысла, если с ними ничего нельзя делать.
Сегодня мы познакомимся с операциями над массивами.
Базовые операции
Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора.
:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.
File
Также можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число.
NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:
Полный список можно посмотреть здесь.
Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray.
Индексы, срезы, итерации
Одномерные массивы осуществляют операции индексирования, срезов и итераций очень схожим образом с обычными списками и другими последовательностями Python (разве что удалять с помощью срезов нельзя).
File У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми (то бишь, кортежами):
Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:
b[i] можно читать как b[i, ]. В NumPy это также может быть записано с помощью точек, как b[i, . ].
Например, если x имеет ранг 5 (то есть у него 5 осей), тогда
- x[1, 2, . ] эквивалентно x[1, 2, :, :, :],
- x[. , 3] то же самое, что x[:, :, :, :, 3] и
- x[4, . , 5, :] это x[4, :, :, 5, :].
Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:
Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat:
Как уже говорилось, у массива есть форма (shape), определяемая числом элементов вдоль каждой оси:
Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:
Порядок элементов в массиве в результате функции ravel() соответствует обычному "C-стилю", то есть, чем правее индекс, тем он "быстрее изменяется": за элементом a[0,0] следует a[0,1]. Если одна форма массива была изменена на другую, массив переформировывается также в "C-стиле". Функции ravel() и reshape() также могут работать (при использовании дополнительного аргумента) в FORTRAN-стиле, в котором быстрее изменяется более левый индекс.
Метод reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:
Если при операции такой перестройки один из аргументов задается как -1, то он автоматически рассчитывается в соответствии с остальными заданными:
Объединение массивов
Несколько массивов могут быть объединены вместе вдоль разных осей с помощью функций hstack и vstack.
hstack() объединяет массивы по первым осям, vstack() — по последним:
Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:
Аналогично для строк имеется функция row_stack().
Разбиение массива
Используя hsplit() вы можете разбить массив вдоль горизонтальной оси, указав либо число возвращаемых массивов одинаковой формы, либо номера столбцов, после которых массив разрезается "ножницами":
Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.
Копии и представления
При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы. Возможно 3 случая:
Вообще никаких копий
Простое присваивание не создает ни копии массива, ни копии его данных:
Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий.
Представление или поверхностная копия
Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.
Срез массива это представление:
Глубокая копия
Метод copy() создаст настоящую копию массива и его данных:
Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги
- Модуль csv - чтение и запись CSV файлов
- Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
- Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ
- Книги о Python
- GUI (графический интерфейс пользователя)
- Курсы Python
- Модули
- Новости мира Python
- NumPy
- Обработка данных
- Основы программирования
- Примеры программ
- Типы данных в Python
- Видео
- Python для Web
- Работа для Python-программистов
- Сделай свой вклад в развитие сайта!
- Самоучитель Python
- Карта сайта
- Отзывы на книги по Python
- Реклама на сайте
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 26 26 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