Hướng dẫn save output in array python - lưu đầu ra trong mảng python

0

Mới! Lưu câu hỏi hoặc câu trả lời và sắp xếp nội dung yêu thích của bạn. Tìm hiểu thêm.
Learn more.

Tôi có một tập lệnh lớn hơn trong đó cuối cùng tôi cần thay đổi biến chuỗi thành mã nhị phân. Nó hoạt động và nó in mã nhị phân cho chuỗi đã cho. Tôi muốn lưu mã nhị phân đó như một biến, ví dụ như một mảng - một char vào một vị trí. Thật không may, không có giải pháp nào xuất hiện trong tâm trí tôi sẽ hoạt động. Tôi đã kiểm tra một số chủ đề về việc lưu đầu ra in vào các biến, nhưng dường như với mã mà tôi không có gì hoạt động đúng.

Mã dưới đây:

import numpy as np

str = "sample"
print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))

Những điều mà rõ ràng không hoạt động:

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

Trong trường hợp [2], nó không gây ra bất kỳ lỗi nào và biến được lưu, nhưng nội dung của biến là "đối tượng ndarray của mô -đun Numpy". Khi tôi muốn mở nó, tôi thấy tin nhắn "mảng đối tượng hiện không được hỗ trợ".

Có giải pháp đơn giản nào cho việc này không?

Cảm ơn bạn!

Hỏi ngày 19 tháng 10 năm 2019 lúc 20:40Oct 19, 2019 at 20:40

3

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

Bạn thậm chí có thể chuyển đổi nó thành

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

this = np.array(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(st)))

Sử dụng

this = np.array(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(st)))

this = np.array(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(st)))

Hi vọng điêu nay co ich. Chúc may mắn.

Đã trả lời ngày 19 tháng 10 năm 2019 lúc 20:47Oct 19, 2019 at 20:47

Harshal Parekhharshal ParekhHarshal Parekh

5.5714 Huy hiệu vàng18 Huy hiệu bạc40 Huy hiệu đồng4 gold badges18 silver badges40 bronze badges

1

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:

1. Tại sao sử dụng các mảng trong Python?
2. Một mảng là gì?
3. Danh sách Python có giống như một mảng không?
4. Tạo một mảng
5. Truy cập một phần tử
6. Hoạt động mảng cơ bản

• Thêm/ thay đổi các yếu tố của một mảng
• Kết nối
• Xóa / Xóa các yếu tố khỏi một mảng
• Lặp qua một mảng
• Cắt lát

Tại sao sử dụng các mảng trong Python?

Một mảng là gì?For 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.

Danh sách Python có giống như một mảng không?

Một mảng là gì?

Danh sách Python có giống như một mảng không?

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:

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

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::

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

Đầu ra - –

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

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::

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

Đầu ra - –

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

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::

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

Đầu ra -–

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

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:

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

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

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

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::

[1] this = print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str))
[2] this = np.array(print(" ".join(f"{ord(i):08b}" for i in str)))

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

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

CONCATENATION:

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::

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

Đầu ra -

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

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::

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

Đầu ra - –

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

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:

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

Đầu ra - –

this = np.array(' '.join(format(ord(i), 'b') for i in str))

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

Làm thế nào để bạn lưu trữ dữ liệu trong một mảng trong Python?

Làm thế nào để bạn lưu dữ liệu trong một mảng?

Làm cách nào để lưu một tệp văn bản mảng trong Python?

Làm thế nào để bạn lưu một mảng mảng trong Python?