Dieses Mal zeige ich Ihnen, wie Sie das Lesen von Arrays und Listen in Python implementieren. Es gibt Hinweise zum Lesen von Arrays und Listen in Python . Welche, die folgenden sind praktische Fälle, werfen wir einen Blick darauf.
In Python unterscheidet sich die gewöhnliche Liste vom Array in Numpy. Der größte Unterschied besteht darin, dass eine Liste verschiedene Datentypen speichern kann, einschließlich int und float und str, sogar Boolean ; und die in einem Array gespeicherten Datentypen müssen alle gleich sein, int oder float.
Der Datentyp in der Liste speichert die Adresse, an der die Daten gespeichert sind. Einfach ausgedrückt ist es ein Zeiger, keine Daten. Es ist zu mühsam, eine Liste auf diese Weise zu speichern, zum Beispiel list1=[. 1,2,3,4] erfordert 4 Zeiger und vier Daten, was den Speicher erhöht und CPU verbraucht, während array1=numpy.array([1,2,3,4]) nur vier Daten speichern muss, was praktischer ist zum Lesen und Berechnen, daher wird bei rein numerischen Operationen die Verwendung eines Arrays empfohlen.
Gerade weil Listen unterschiedliche Datentypen speichern können, kann die Größe jedes Elements in der Liste gleich oder unterschiedlich sein. Daher wird das Lesen einer Spalte nach dem anderen nicht unterstützt, selbst für zweidimensionale Standardzahlen . Liste:
>>> a=[[1,2,3],[4,5,6]] >>> a[0] #取一行 [1, 2, 3] >>> a[:,0] #尝试用数组的方法读取一列失败 TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
Wir müssen eine Spalte mithilfe der Listenanalyse lesen:
>>> b=[x[0] for x in a] >>> print(b) [1, 4]
Und Bei Arrays können Sie diese direkt auslesen:
>>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a[:,0] array([1, 4])
Natürlich haben Listen auch beim Umgang mit gemischten Daten einzigartige Vorteile.
Ich glaube, dass Sie die Methode beherrschen, nachdem Sie den Fall in diesem Artikel gelesen haben. Weitere spannende Informationen finden Sie in anderen verwandten Artikeln auf der chinesischen PHP-Website.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo lesen Sie Arrays und Listen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
