Hướng dẫn array type python - python kiểu mảng
|
Khoa học và tính toán dựa trên dữ liệu hiệu quả đòi hỏi phải hiểu cách thức dữ liệu được lưu trữ và thao tác. Phần này phác thảo và đối chiếu cách các mảng dữ liệu được xử lý trong chính ngôn ngữ Python và cách thức nhanh chóng cải thiện điều này. Hiểu được sự khác biệt này là cơ bản để hiểu nhiều tài liệu trong suốt phần còn lại của cuốn sách. Show
Nội dung chính ShowShow
Người dùng Python thường được rút ra bởi sự dễ sử dụng của nó, một trong số đó là gõ động. Mặc dù một ngôn ngữ được gõ tĩnh như C hoặc Java yêu cầu mỗi biến phải được khai báo rõ ràng, một ngôn ngữ được gõ động như Python bỏ qua thông số kỹ thuật này. Ví dụ: trong C, bạn có thể chỉ định một thao tác cụ thể như sau: /* C code */ int result = 0; for(int i=0; i<100; i++){ result += i; } Trong khi ở Python, hoạt động tương đương có thể được viết theo cách này: # Python code result = 0 for i in range(100): result += i Lưu ý sự khác biệt chính: Trong C, các loại dữ liệu của mỗi biến được khai báo rõ ràng, trong khi ở Python, các loại được suy ra động. Điều này có nghĩa là, ví dụ, chúng ta có thể gán bất kỳ loại dữ liệu nào cho bất kỳ biến nào: # Python code x = 4 x = "four" Ở đây chúng tôi đã chuyển nội dung của # Python code result = 0 for i in range(100): result += i9 từ số nguyên sang chuỗi. Điều tương tự trong C sẽ dẫn (tùy thuộc vào cài đặt trình biên dịch) vào lỗi biên dịch hoặc các hậu quả chưa từng thấy khác: /* C code */ int x = 4; x = "four"; // FAILS Loại linh hoạt này là một mảnh làm cho Python và các ngôn ngữ được loại động khác thuận tiện và dễ sử dụng. Hiểu cách thức hoạt động này là một phần học tập quan trọng để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và hiệu quả với Python. Nhưng những gì tính linh hoạt loại này cũng chỉ ra là thực tế là các biến Python không chỉ là giá trị của chúng; Chúng cũng chứa thêm thông tin về loại giá trị. Chúng tôi sẽ khám phá điều này nhiều hơn trong các phần tiếp theo. Một số nguyên python không chỉ là một số nguyênDanh sách Python không chỉ là Danh sách struct _longobject { long ob_refcnt; PyTypeObject *ob_type; size_t ob_size; long ob_digit[1]; }; Mảng kiểu cố định trong Python¶
Mảng trong ví dụ Python là gì? Là một mảng một loại? Hàm mảng trong Python là gì?Người dùng Python thường được rút ra bởi sự dễ sử dụng của nó, một trong số đó là gõ động. Mặc dù một ngôn ngữ được gõ tĩnh như C hoặc Java yêu cầu mỗi biến phải được khai báo rõ ràng, một ngôn ngữ được gõ động như Python bỏ qua thông số kỹ thuật này. Ví dụ: trong C, bạn có thể chỉ định một thao tác cụ thể như sau: Danh sách Python không chỉ là Danh sáchMảng kiểu cố định trong Python¶ Tạo các mảng từ Danh sách Python Tạo mảng từ đầu Các loại dữ liệu tiêu chuẩn Numpy Ở cấp độ triển khai, mảng về cơ bản chứa một con trỏ đơn lẻ đến một khối dữ liệu tiếp giáp. Danh sách Python, mặt khác, chứa một con trỏ tới một khối con trỏ, mỗi con đều chỉ vào một đối tượng Python đầy đủ như số nguyên Python mà chúng ta đã thấy trước đó. Một lần nữa, lợi thế của danh sách là tính linh hoạt: bởi vì mỗi phần tử danh sách là một cấu trúc đầy đủ chứa cả thông tin dữ liệu và loại, danh sách có thể được lấp đầy với dữ liệu của bất kỳ loại mong muốn nào. Các mảng kiểu numpy loại cố định thiếu tính linh hoạt này, nhưng hiệu quả hơn nhiều để lưu trữ và thao tác dữ liệu. Mảng kiểu cố định trong Python¶Python cung cấp một số tùy chọn khác nhau để lưu trữ dữ liệu trong bộ đệm dữ liệu loại hiệu quả, cố định. Mô-đun # Python code result = 0 for i in range(100): result += i5 tích hợp (có sẵn từ Python 3.3) có thể được sử dụng để tạo ra các mảng dày đặc của một loại thống nhất: Ở đây # Python code result = 0 for i in range(100): result += i6 là một mã loại cho biết nội dung là số nguyên. Tuy nhiên, hữu ích hơn nhiều là đối tượng # Python code result = 0 for i in range(100): result += i7 của gói Numpy. Trong khi đối tượng # Python code result = 0 for i in range(100): result += i5 của Python cung cấp lưu trữ hiệu quả dữ liệu dựa trên mảng, Numpy thêm vào các hoạt động hiệu quả này trên dữ liệu đó. Chúng tôi sẽ khám phá các hoạt động này trong các phần sau; Ở đây chúng tôi sẽ trình diễn một số cách để tạo ra một mảng numpy. Chúng ta sẽ bắt đầu với nhập khẩu tiêu chuẩn, theo bí danh # Python code result = 0 for i in range(100): result += i9: Tạo các mảng từ Danh sách PythonĐầu tiên, chúng ta có thể sử dụng # Python code x = 4 x = "four"0 để tạo mảng từ danh sách Python: Hãy nhớ rằng không giống như danh sách Python, Numpy bị hạn chế với các mảng mà tất cả đều chứa cùng một loại. Nếu các loại không phù hợp, Numpy sẽ Upcast nếu có thể (ở đây, các số nguyên được đưa lên điểm nổi): Nếu chúng ta muốn đặt một cách rõ ràng kiểu dữ liệu của mảng kết quả, chúng ta có thể sử dụng từ khóa # Python code x = 4 x = "four"1: Cuối cùng, không giống như danh sách Python, các mảng numpy có thể rõ ràng là đa chiều; Dưới đây là một cách khởi tạo một mảng đa chiều bằng danh sách danh sách: Các danh sách bên trong được coi là các hàng của mảng hai chiều kết quả. Tạo mảng từ đầuĐặc biệt đối với các mảng lớn hơn, việc tạo các mảng từ đầu hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các thói quen được tích hợp thành Numpy. Dưới đây là một số ví dụ: Các loại dữ liệu tiêu chuẩn NumpyCác mảng Numpy chứa các giá trị của một loại duy nhất, vì vậy điều quan trọng là phải có kiến thức chi tiết về các loại đó và những hạn chế của chúng. Bởi vì Numpy được xây dựng trong C, các loại sẽ quen thuộc với người dùng của C, Fortran và các ngôn ngữ liên quan khác. Các loại dữ liệu numpy tiêu chuẩn được liệt kê trong bảng sau. Lưu ý rằng khi xây dựng một mảng, chúng có thể được chỉ định bằng một chuỗi: # Python code result = 0 for i in range(100): result += i7 Hoặc sử dụng đối tượng numpy liên quan: # Python code result = 0 for i in range(100): result += i8 Là loại dữ liệu mảng trong Python?Nó có thể lưu trữ các giá trị của bất kỳ loại dữ liệu nào mà chúng ta có thể truy cập, xóa và cập nhật các giá trị hiện có, chúng ta cũng có thể thêm vào các giá trị mới vào nó. Do đó, mảng là một cấu trúc dữ liệu và không phải là một loại dữ liệu.array is a Data Structure and not a Data Type.array is a Data Structure and not a Data Type. Mảng trong ví dụ Python là gì?Array là một thùng chứa có thể chứa số lượng mục sửa chữa và các mục này phải cùng loại.Hầu hết các cấu trúc dữ liệu sử dụng các mảng để thực hiện các thuật toán của chúng.Sau đây là các thuật ngữ quan trọng để hiểu khái niệm về mảng.Phần tử− mỗi mục được lưu trữ trong một mảng được gọi là một phần tử.a container which can hold a fix number of items and these items should be of the same type. Most of the data structures make use of arrays to implement their algorithms. Following are the important terms to understand the concept of Array. Element− Each item stored in an array is called an element.a container which can hold a fix number of items and these items should be of the same type. Most of the data structures make use of arrays to implement their algorithms. Following are the important terms to understand the concept of Array. Element− Each item stored in an array is called an element. Là một mảng một loại?Loại mảng là loại dữ liệu do người dùng xác định bao gồm một tập hợp các phần tử được đặt hàng của một loại dữ liệu.Một loại mảng thông thường có giới hạn trên được xác định trên số lượng phần tử và sử dụng vị trí thứ tự làm chỉ mục mảng.. An ordinary array type has a defined upper bound on the number of elements and uses the ordinal position as the array index.. An ordinary array type has a defined upper bound on the number of elements and uses the ordinal position as the array index. Hàm mảng trong Python là gì?Các hàm mảng trong Python được định nghĩa là các hàm sẽ có các mảng làm tham số cho hàm và thực hiện tập hợp các hướng dẫn để thực hiện một tác vụ cụ thể trên các tham số đầu vào để đạt được một tác vụ cụ thể được gọi là các hàm mảng trong Python. |
