Mảng chiều dài Python

Mảng giúp dễ dàng nhóm các giá trị trong Python. Giữ các giá trị này ở một nơi giúp chúng dễ dàng tham khảo và truy cập sau này trong mã của bạn. Do đó, các mảng mở đường cho mã được sắp xếp hợp lý, dễ quản lý

Bài viết này xem xét các loại mảng khác nhau trong Python và lợi ích của từng loại. Sau đó, chúng tôi sẽ giải thích cách tính độ dài của một mảng trong Python và cách chúng tôi có thể sử dụng độ dài mảng để thay đổi luồng điều khiển và xác định lượng bộ nhớ mà một mảng sử dụng

Mảng là gì?

Một mảng trong Python là một nhóm các điểm dữ liệu trong các vị trí bộ nhớ liên tiếp. Đó là một loại biến đặc biệt chứa nhiều giá trị và tất cả phải thuộc cùng một kiểu dữ liệu. Các lập trình viên sử dụng mảng để lưu trữ các nhóm giá trị số hiệu quả trong mã

Xây dựng một mảng trong Python

Có nhiều cách khác nhau để xây dựng một mảng trong Python. Dưới đây chúng ta sẽ xem qua danh sách, mảng và mảng NumPy

danh sách

Những gì bạn có thể biết là một mảng trong một ngôn ngữ khác như C++ hoặc  Java thực ra là một danh sách trong Python. Mặc dù rất dễ nhầm lẫn danh sách với mảng trong Python, nhưng một danh sách có thể bao gồm bất kỳ số loại dữ liệu nào. Danh sách cũng không yêu cầu sử dụng mô-đun và có thể kết hợp các chuỗi mà mảng không thể

planets = ["Mercury, Venus, Earth, Mars, Jupiter, Saturn, Uranus, Neptune"]
data = [3, 4.5, 10, 20, 50]

Danh sách là một cách thuận tiện để thu thập dữ liệu tương tự ở một nơi trong mã. Nhưng Python cũng cung cấp cho bạn khả năng tạo mảng.   

Mô-đun mảng

Python có một mô-đun dành riêng cho mảng trong thư viện chuẩn của nó. Mô-đun này được đặt tên thuận tiện là

import array

1 và bạn sẽ phải nhập nó để sử dụng nó. Cú pháp để thêm mô-đun

import array

1 vào chương trình của bạn như sau

import array

Với mô-đun mảng được nhập, bạn có thể sử dụng cú pháp này để thêm mảng vào mã của mình

array.array(data type, list of values)

Bạn được yêu cầu liệt kê một kiểu dữ liệu cụ thể cho mảng của mình khi khai báo. Tất cả các giá trị của mảng phải cùng kiểu dữ liệu, nếu không chương trình của bạn sẽ trả về lỗi. Python sử dụng một loạt mã loại để xác định kiểu dữ liệu của mảng

Ví dụ: mã loại 'i' là số nguyên không được ký, trong khi 'f' là số float. Xem danh sách đầy đủ tại trang tài liệu Python này

Danh sách các giá trị của bạn có thể dài bất kỳ, từ một đến vô cùng lý thuyết. Dưới đây là một số ví dụ về mảng mà bạn có thể tìm thấy trong Python

import array
counts = array.array('i', [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80])
amounts = array.array('f', [4.56, 10.00, 3.78, 56.80])

Mô-đun NumPy

NumPy, hoặc Numerical Python, là một mô-đun Python tạo các mảng ngoài danh sách. Điều này mang lại cho NumPy lợi ích của việc sử dụng ít bộ nhớ hơn dưới dạng mảng, đồng thời đủ linh hoạt để chứa nhiều loại dữ liệu. NumPy cũng cho phép các lập trình viên thực hiện các phép tính toán học không thể thực hiện được với các mảng tiêu chuẩn

Mặc dù mô-đun

import array

1 là một trong những thư viện cốt lõi của Python, nhưng mô-đun

import array

4 thì không. Bạn sẽ cần cài đặt NumPy bằng lệnh

import array

5 để sử dụng nó

Khai báo một mảng NumPy không khác nhiều so với khai báo một mảng tiêu chuẩn trong Python, ngoại trừ việc không cần liệt kê kiểu dữ liệu

import numpy

random = numpy.array([1, 2.5, 4, "tree"])

Bây giờ chúng ta đã hiểu về cách tạo các mảng khác nhau của Python, chúng ta sẽ cần xem xét tầm quan trọng của độ dài mảng

Sử dụng Danh sách và Mảng trong Python

Cả danh sách và mảng đều giúp sắp xếp mã bằng cách giữ các nhóm dữ liệu cùng nhau ở một nơi. Điều này làm cho mã dễ đọc hơn và giữ cho dữ liệu của bạn ngắn gọn. Hãy xem xét từng loại và xem khi nào chúng có lợi nhất để sử dụng

Lợi ích của danh sách

Mặc dù danh sách cồng kềnh hơn để lưu trữ, nhưng chúng cho phép thuận tiện khi không phải gọi mô-đun và không bị giới hạn ở một loại dữ liệu. Khi bạn có chuỗi giá trị ngắn hơn, danh sách có thể là lựa chọn tốt nhất

Lợi ích của mảng

Mảng lưu trữ từng giá trị trong các vị trí bộ nhớ tiếp theo. Mỗi giá trị trong một mảng thuộc một kiểu dữ liệu cụ thể. Do đó, chương trình biết cần dành bao nhiêu bộ nhớ cho mỗi. Các giá trị trong một mảng có xu hướng chỉ từ 2 đến 4 byte so với 64 byte cho mỗi giá trị trong danh sách. Điều này làm cho mảng tiết kiệm năng lượng hơn nhiều so với danh sách

Lợi ích của mảng NumPy

NumPy là một mô-đun phổ biến, là thư viện tiêu chuẩn cho tính toán khoa học. Mảng NumPy nhỏ gọn hơn danh sách nhưng cũng cho phép nhiều loại dữ liệu trong một mảng. Bạn có thể sử dụng NumPy cho các hoạt động phức tạp hơn như phép nhân ma trận. Hầu hết các thư viện học máy và học sâu cũng được xây dựng trên NumPy

Cách tính độ dài của một mảng trong Python

Độ dài của một mảng đại diện cho số phần tử mà nó chứa. Khi sử dụng danh sách hoặc mảng NumPy bao gồm một chuỗi, độ dài cho biết số lượng ký tự trong chuỗi đó. Hãy xem cách tính độ dài mảng và cách sử dụng nó trong mã của bạn.

Python giúp dễ dàng tính toán độ dài của bất kỳ danh sách hoặc mảng nào nhờ phương thức

import array

6.

import array

6 chỉ yêu cầu tên của danh sách hoặc mảng làm đối số. Đây là cách phương thức

import array

6 trông như thế nào trong mã.

import array

3

Không có gì ngạc nhiên khi chương trình này xuất ra 8 là giá trị của

import array

9

Bạn có thể sử dụng phương thức

import array

6 cho mảng NumPy, nhưng NumPy cũng có mã kiểu được tích hợp sẵn.

array.array(data type, list of values)

1 mà bạn có thể sử dụng để tính chiều dài

import array

7

Cả hai đầu ra đều trả về 8, số lượng phần tử trong mảng

NumPy là duy nhất trong việc cho phép bạn nắm bắt các mảng đa chiều. Gọi

array.array(data type, list of values)

2 trên mảng nhiều chiều sẽ in ra độ dài của mỗi chiều

Các trường hợp sử dụng chiều dài mảng

Độ dài mảng phục vụ để thay đổi luồng điều khiển và xác định lượng bộ nhớ mà một mảng sử dụng

Thay đổi luồng điều khiển

Bạn có thể sử dụng độ dài mảng trong mã để thay đổi luồng điều khiển. Ví dụ đơn giản này chỉ cho thấy một cách sử dụng tiềm năng cho một giá trị độ dài

import array

9

May mắn thay, mảng 8 giá trị của chúng tôi đáp ứng yêu cầu về độ dài tối thiểu

Xác định lượng bộ nhớ mà một mảng sử dụng

Bạn cũng có thể sử dụng độ dài mảng kết hợp với thuộc tính NumPy’s

array.array(data type, list of values)

3 để cho bạn biết tổng số byte mà mảng sử dụng trong bộ nhớ. Đây là một ví dụ về những gì nó trông giống như

import array

1

Mỗi số nguyên sử dụng 4 byte dữ liệu với tổng số 32 byte trong bộ nhớ

Tính độ dài của chuỗi

Sử dụng

import array

6 với danh sách tạo thành chuỗi sẽ hiển thị số lượng ký tự tạo thành chuỗi. Chuỗi, giống như danh sách, là tập hợp các mục. Do đó, độ dài của một chuỗi bằng với số lượng ký tự bên trong. Hãy xem cách nó hoạt động

import array

3

Chúng tôi nhận được đầu ra sau

import array

0

Học Python tại nhà với Udacity

Bài viết này đã khám phá các danh sách, mảng và mảng NumPy trong Python và lợi ích của từng loại. Chúng tôi cũng đã xem xét cách tính độ dài của mỗi đoạn mã và cách sử dụng phép tính này trong mã