Comment lire des tableaux et des listes en python

Cette fois, je vais vous montrer comment implémenter la lecture de tableaux et de listes en python Quelles sont les notes sur la façon de lire des tableaux et des listes. python ? Lesquels, les suivants sont des cas pratiques, jetons un coup d'oeil.

En python, la liste ordinaire est différente du array dans numpy. La plus grande différence est qu'une liste peut stocker différents types de données, notamment int, float et str, même booléens. ; et les types de données stockés dans un tableau doivent tous être identiques, int ou float.

Le type de données dans la liste enregistre l'adresse où les données sont stockées. En termes simples, il s'agit d'un pointeur, pas de données. Il est trop difficile d'enregistrer une liste comme celle-ci, par exemple, list1=[1. ,2,3,4 ] nécessite 4 pointeurs et quatre données, ce qui augmente le stockage et consomme du processeur, tandis que array1=numpy.array([1,2,3,4]) n'a besoin de stocker que quatre données, ce qui est plus pratique pour lire et calculer, donc lors d'opérations numériques pures, il est recommandé d'utiliser un tableau.

Précisément parce que les listes peuvent stocker différents types de données, la taille de chaque élément de la liste peut être la même ou différente, il n'est donc pas pris en charge la lecture d'une colonne à la fois, même pour les formats bidimensionnels standard. Liste de nombres :

>>> 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

Nous devons lire une colonne en utilisant l'analyse de liste :

>>> b=[x[0] for x in a]
>>> print(b)
[1, 4]

Et pour les tableaux, vous pouvez les lire directement :

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a[:,0]
array([1, 4])

Bien entendu, les listes présentent également des avantages uniques lorsqu'il s'agit de données mixtes.

Je pense que vous maîtrisez la méthode après avoir lu le cas dans cet article. Pour des informations plus intéressantes, veuillez prêter attention aux autres articles connexes sur le site Web chinois de php !

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