Python

Python index array

Here, we can see index array in python.

• In this example, I have imported a module called numpy as np. The NumPy library is used to work with an array.
• And assigned a variable array as array = np.arange(20,2,-2).
• The np.arange is an inbuilt numpy function that returns a ndarray object containing a spaced value with a defined interval.
• The (20,2,-2) is the range given between 20 to 2 with the difference value -2.
• To get the output I have used print(array).

Example:

We can see the output as the array from range 20 to 2 with 2 difference value between them. You can refer to the below screenshot for the output.

Python index array

Python change shape of a 1D array to a 3D array

Now, we can see how to change the shape of a 1D array to a 3D array in python.

• In this example, I have imported a module called numpy as np and assigned, the variable array as array = np.array(). The np.array is used to get the dimension of an array.
• To change the shape of an array I have created another variable as array_3d and assigned array_3d = array.reshape(2, 3, 2).
• The reshape() function is used to get the new shape for an array without changing the data. To get the output I have used print(array_3d).

Example:

The input array was of 1d array and in the output you can see 3d array. You can refer to the below screenshot for the output.

Python convert 1D array to 3D array

Реверсив Numpy Array в Python

Модуль позволяет нам использовать массив Структуры данных в Python, которые действительно быстро И разрешить только такие же массивы типа данных.

Здесь мы собираемся обратить вспять массив в Python, построенный с помощью Numpy Module.

1. Использование метода FLIP ()

Метод в модуле Numpy переворачивает порядок Numpy Array и возвращает объект Numpy Array.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using flip() Method
res_arr=np.flip(new_arr)
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Выход :

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

2. Использование метода flipud ()

метод еще один метод в Numpy Модуль, который переворачивает массив вверх/вниз. Он также может быть использован, чтобы изменить номерного массива в Python. Давайте посмотрим, как мы можем использовать его в небольшом примере.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using flipud() Method
res_arr=np.flipud(new_arr)
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Выход :

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

3. Используя простые нарезки

Как мы делали ранее со списками, мы можем поменять массив в Python, построенный с Numpy, используя нарезка Отказ Мы создаем новый Numpy объект массива, который содержит элементы в обратном порядке.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using array slicing
res_arr=new_arr
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Выход :

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

Синтаксис

Эта функция принимает массив типа numpy (например, массив целых и логических значений NumPy).

Он возвращает новый массив numpy после фильтрации на основе условия, который представляет собой массив логических значений, подобный numpy.

Например, условие может принимать значение массива (]), который является логическим массивом типа numpy. (По умолчанию NumPy поддерживает только числовые значения, но мы также можем преобразовать их в bool).

Например, если условием является массив (]), а наш массив – a = ndarray (]), при применении условия к массиву (a ), мы получим массив ndarray (`1 2`).

import numpy as np

a = np.arange(10)
print(a) # Will only capture elements <= 2 and ignore others

Вывод:

array()

ПРИМЕЧАНИЕ. То же условие условия также может быть представлено как <= 2. Это рекомендуемый формат для массива условий, так как записывать его как логический массив очень утомительно.

Но что, если мы хотим сохранить размерность результата и не потерять элементы из нашего исходного массива? Для этого мы можем использовать numpy.where().

numpy.where(condition )

У нас есть еще два параметра x и y. Что это? По сути, это означает, что если условие выполняется для некоторого элемента в нашем массиве, новый массив будет выбирать элементы из x.

В противном случае, если это false, будут взяты элементы из y.

При этом наш окончательный выходной массив будет массивом с элементами из x, если условие = True, и элементами из y, если условие = False.

Обратите внимание, что хотя x и y необязательны, если вы указываете x, вы также ДОЛЖНЫ указать y. Это потому, что в этом случае форма выходного массива должна быть такой же, как и входной массив

ПРИМЕЧАНИЕ. Та же логика применима как для одномерных, так и для многомерных массивов. В обоих случаях мы выполняем фильтрацию по условию. Также помните, что формы x, y и условия передаются вместе.

Теперь давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы правильно понять эту функцию.

Проверьте, пуст ли массив NumPy

Мы можем использовать метод size, который возвращает общее количество элементов в массиве.

В следующем примере у нас есть оператор if, который проверяет наличие элементов в массиве с помощью ndarray.size, где ndarray-это любой заданный массив NumPy:

импорт numpy

a.массив()

если(a.размер):

print("The given Array is empty")

ещё:

print("The array = ", a)

Результат выглядит следующим образом:

В приведенном выше коде есть три элемента, поэтому он не пуст, и условие вернет false.

Если элементов нет, условие if станет истинным, и оно напечатает пустое сообщение.

Если наш массив равен:

a.массив([])

Вывод приведенного выше кода будет выглядеть следующим образом:

Способы печати массива в Python

Теперь давайте посмотрим на некоторые способы печати как 1d, так и 2D-массивы в Python. Примечание : Эти массивы будут реализованы с помощью списков.

Непосредственно печать с использованием метода Print ()

Мы можем напрямую пройти имя массив (список), содержащие значения, которые будут напечатаны на Способ в Python для печати то же самое.

Но в этом случае массив печатается в форме Список I.E. С кронштейнами и ценностями, разделенными запятыми.

arr = 
arr_2d = ,]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

Выход :

The Array is:  
The 2D-Array is:  , ]

Здесь это одномерный массив. Тогда как это двумерный. Мы напрямую проходим их соответствующие имена в Метод для печати их в форме Список и Список списков соответственно.

Использование для петель в Python

Мы также можем распечатать массив в Python, пройдя через все соответствующие элементы, используя петли.

Давайте посмотрим, как.

arr = 
arr_2d = ,]

#printing the array
print("The Array is : ")
for i in arr:
    print(i, end = ' ')

#printing the 2D-Array
print("\nThe 2D-Array is:")
for i in arr_2d:
    for j in i:
        print(j, end=" ")
    print()

Выход :

The Array is : 
2 4 5 7 9 
The 2D-Array is:
1 2 
3 4

В коде выше мы проходим через элементы 1d а также 2D Массив, использующий для циклов и распечатать соответствующие элементы в нашей желаемой форме.

Добавить столбец

Мы можем использовать метод append() NumPy для вставки столбца.

Рассмотрим пример ниже, где мы создали 2-мерный массив и вставили два столбца:

a = numpy.array(, ])

b = numpy.array(, ])

newArray = numpy.append(a, b, axis = 1)

Если атрибут оси не используется, вывод будет выглядеть следующим образом:

Именно так структура массива выравнивается.

В NumPy мы также можем использовать метод insert() для вставки элемента или столбца. Разница между методом insert() и методом append() заключается в том, что мы можем указать, по какому индексу мы хотим добавить элемент при использовании метода insert (), но метод append() добавляет значение в конец массива.

Рассмотрим пример ниже:

a = numpy.array()

newArray = numpy.insert(a, 1, 90)

Здесь метод insert() добавляет элемент с индексом 1. Помните, что индекс массива начинается с 0.

Create empty array Python

In python, we don’t have built-in support for the array, but python lists can be used. Create a list and multiply it by number and then we will get an empty array.

Example:

After writing the above code (create empty array Python), Ones you will print ” my_list ” then the output will appear as “ ”. Here, we created a list and multiply it by ” x ” where ” x ” can be any number to get the length and every element will be ” 0 “.

You can refer to the below screenshot for Creating empty array in Python

Create empty array Python

This is how we can create empty array in python.

We can also create an empty array in python by list comprehension in which we will use for loop with range().

Example:

After writing the above code (create empty array Python), Ones you will print ” my_array ” then the output will appear as “ ”. Here, for loop iterates over a sequence and range() generate a sequence with the number and it creates an empty array.

You can refer to the below screenshot for Creating empty array in Python

Create an empty array in Python

This is how we can create empty array in python

Introduction

In this tutorial, we’ll go over the different methods to reverse an array in Python. The Python language does not come with array data structure support. Instead, it has in-built list structures that are easy to use as well as provide some methods to perform operations.

We can continue to use the typical Arrays in Python by import a module like Array or NumPy. Our tutorial is going to be divided into three parts, each dealing with reversing individual Array types in Python. They are,

• Reversing an Array List in Python,
• Reversing an Array of Array Module in Python,
• Reversing a NumPy Array in Python.

Now let us get right into the topic.

Использование sorted() для итерируемых объектов Python

Python использует несколько чрезвычайно эффективных алгоритмов сортировки. Например, метод использует алгоритм под названием Timsort (который представляет собой комбинацию сортировки вставкой и сортировки слиянием) для выполнения высокооптимизированной сортировки.

С помощью этого метода можно отсортировать любой итерируемый объект Python, например список или массив.

import array

# Declare a list type object
list_object = 

# Declare an integer array object
array_object = array.array('i', )

print('Sorted list ->', sorted(list_object))
print('Sorted array ->', sorted(array_object))

Вывод:

Sorted list -> 
Sorted array -> 

Reverse a List Array in Python

As we already discussed Lists and Arrays are similar in Python. Where the major difference among the two is that arrays only allow items of the same data type whereas lists allow them to be different.

Since Python doesn’t support conventional Arrays, we can use lists to depict the same and try to reverse them. Let us take a look at the different methods following which we can accomplish this task,

1. Using List Slicing to Reverse an Array in Python

We can reverse a list array using slicing methods. In this way, we actually create a new list in the reverse order as that of the original one. Let us see how:

#The original array
arr = 
print("Array is :",arr)

res = arr #reversing using list slicing
print("Resultant new reversed array:",res)

Output:

Array is : 
Resultant new reversed array: 

2. Using reverse() Method

Python also provides a built-in method that directly reverses the order of list items right at the original place.

Note: In this way, we change the order of the actual list. Hence, the original order is lost.

#The original array
arr = 
print("Before reversal Array is :",arr)

arr.reverse() #reversing using reverse()
print("After reversing Array:",arr)

Output:

Before reversal Array is : 
After reversing Array: 

3. Using reversed() Method

We have yet another method, which when passed with a list returns an iterable having just items of the list in reverse order. If we use the method on this iterable object, we get a new list which contains our reversed array.

#The original array
arr = 
print("Original Array is :",arr)
#reversing using reversed()
result=list(reversed(arr))
print("Resultant new reversed Array:",result)

Output:

Original Array is : 
Resultant new reversed Array: 

How to concatenate arrays in python

We can use numpy.concatenate() to concatenate multiple numpy arrays.

Example:

Oops, after executing the above code i got the below error

ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy’

See the below output

So to fix the above error you need to install ‘numpy’ with pip install numpy command.

To run the above command you need to open the command prompt(Run as administrator mode) and go to the path where python is installed and then run the above command.

See below

Now after installing numpy, you can able to run the above code which will concatenate both the arrays.

You may like Python program to print element in an array.

Нарезка массива NumPy

Опять же, подобно стандартной библиотеке Python, NumPy также предоставляет нам операцию среза для массивов numpy, с помощью которой мы можем получить доступ к срезу массива элементов, чтобы получить соответствующий подмассив.

>>> b
array(,
       ])
>>> b
array()

На самом деле, это широко рекомендуемый способ использования массивов NumPy из-за высоко оптимизированного характера операций numpy. Поскольку собственные методы python довольно медленны по сравнению с ними, мы должны использовать только методы numpy для манипулирования массивами numpy. В результате чистые итерационные циклы Python и другие понимания списков не используются с numpy.

Вступление

В этом руководстве мы пойдем на разные методы, чтобы изменить массив в Python. Python Язык не приходит с массив Поддержка структуры данных. Вместо этого он имеет встроенные списковые структуры, которые просты в использовании, а также предоставляют некоторые методы для выполнения операций.

Мы можем продолжать использовать типичные массивы в Python, импортируем модуль, похожий на Массив или Numpy Отказ Наш учебник будет разделен на три части, каждый из которых занимается обратным отдельными типами массива в Python. Они есть,

• Реверсируя список массива в Python,
• Реверсив массив модуля массива в Python,
• Реверсируя Numpy Array в Python.

Теперь давайте поправляемся в тему.

Массивы в Python

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

from array import array
numbers = array('i', )
print numbers

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому будет обращаться к первому элементу (2):

itypecodePythonPythonPythonC-массивахPython

Нельзя хранить элементы разных типов в этих массивах. Допустим, вы захотели сохранить строку «makeuseof.com»:

numbers = array('i', )

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

print numbers

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом

Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

for i in range(len(numbers)):
    print numbers

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

Python concatenate arrays of different dimensions

Now, we can see how to concatenate arrays of different dimensions in python.

• In this example, I have imported a module called numpy as np.
• I have taken two arrays such as array1 and array2. The np.arange is used to create the array of the given range.
• Here, np.arange(8) is the given range, and another array with range np.arange(2) is given.
• To concatenate the array of two different dimensions. The np.column_stack((array1, array2)) is used.
• To get the output, I have used print(array1).

Example:

Here, the two different dimensions array are concatenated as the output. The below screenshot shows the output.

Python concatenate arrays of different dimensions

Добро пожаловать в NumPy!

NumPy (NumericalPython) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется практически во всех областях науки и техники. Это универсальный стандарт для работы с числовыми данными в Python, и он лежит в основе научных экосистем Python и PyData. В число пользователей NumPy входят все — от начинающих программистов до опытных исследователей, занимающихся самыми современными научными и промышленными исследованиями и разработками. API-интерфейс NumPy широко используется в пакетах Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image и в большинстве других научных и научных пакетов Python.

Библиотека NumPy содержит многомерный массив и матричные структуры данных (дополнительную информацию об этом вы найдете в следующих разделах). Он предоставляет ndarray, однородный объект n-мерного массива, с методами для эффективной работы с ним. NumPy может использоваться для выполнения самых разнообразных математических операций над массивами. Он добавляет мощные структуры данных в Python, которые гарантируют эффективные вычисления с массивами и матрицами, и предоставляет огромную библиотеку математических функций высокого уровня, которые работают с этими массивами и матрицами.

Узнайте больше о NumPy здесь!

GIF черезgiphy

Установка NumPy

Чтобы установить NumPy, я настоятельно рекомендую использовать научный дистрибутив Python. Если вам нужны полные инструкции по установке NumPy в вашей операционной системе, вы можетенайти все детали здесь,

Если у вас уже есть Python, вы можете установить NumPy с помощью

conda install numpy

или

pip install numpy

Если у вас еще нет Python, вы можете рассмотреть возможность использованияанаконда, Это самый простой способ начать. Преимущество этого дистрибутива в том, что вам не нужно слишком беспокоиться об отдельной установке NumPy или каких-либо основных пакетов, которые вы будете использовать для анализа данных, таких как pandas, Scikit-Learn и т. Д.

Если вам нужна более подробная информация об установке, вы можете найти всю информацию об установке наscipy.org,

фотоАдриеннотPexels

Если у вас возникли проблемы с установкой Anaconda, вы можете ознакомиться с этой статьей:

Как импортировать NumPy

Каждый раз, когда вы хотите использовать пакет или библиотеку в своем коде, вам сначала нужно сделать его доступным.

Чтобы начать использовать NumPy и все функции, доступные в NumPy, вам необходимо импортировать его. Это можно легко сделать с помощью этого оператора импорта:

import numpy as np

(Мы сокращаем «numpy» до «np», чтобы сэкономить время и сохранить стандартизированный код, чтобы любой, кто работает с вашим кодом, мог легко его понять и запустить.)

В чем разница между списком Python и массивом NumPy?

NumPy предоставляет вам огромный выбор быстрых и эффективных числовых опций. Хотя список Python может содержать разные типы данных в одном списке, все элементы в массиве NumPy должны быть однородными. Математические операции, которые должны выполняться над массивами, были бы невозможны, если бы они не были однородными.

Зачем использовать NumPy?

фотоPixabayотPexels

Массивы NumPy быстрее и компактнее, чем списки Python. Массив потребляет меньше памяти и намного удобнее в использовании. NumPy использует гораздо меньше памяти для хранения данных и предоставляет механизм задания типов данных, который позволяет оптимизировать код еще дальше.

Что такое массив?

Массив является центральной структурой данных библиотеки NumPy. Это таблица значений, которая содержит информацию о необработанных данных, о том, как найти элемент и как интерпретировать элемент. Он имеет сетку элементов, которые можно проиндексировать в Все элементы имеют одинаковый тип, называемыймассив dtype(тип данных).

Массив может быть проиндексирован набором неотрицательных целых чисел, логическими значениями, другим массивом или целыми числами.рангмассива это количество измерений.формамассива — это кортеж целых чисел, дающий размер массива по каждому измерению.

Одним из способов инициализации массивов NumPy является использование вложенных списков Python.

a = np.array(, , ])

Мы можем получить доступ к элементам в массиве, используя квадратные скобки. Когда вы получаете доступ к элементам, помните, чтоиндексирование в NumPy начинается с 0, Это означает, что если вы хотите получить доступ к первому элементу в вашем массиве, вы получите доступ к элементу «0».

print(a)

Выход:

Разделение матрицы

Разделение одномерного массива NumPy аналогично разделению списка. Рассмотрим пример:

import numpy as np
letters = np.array()

# с 3-го по 5-ый элементы
print(letters)        # Вывод: 

# с 1-го по 4-ый элементы
print(letters)        # Вывод:    

# с 6-го до последнего элемента
print(letters)         # Вывод:

# с 1-го до последнего элемента
print(letters)          # Вывод:

# список в обратном порядке
print(letters)          # Вывод:

Теперь посмотрим, как разделить матрицу.

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print(A)  # две строки, четыре столбца

''' Вывод:

 ]
'''


print(A)  # первая строка, все столбцы

''' Вывод:
` 1  4  5 12 14`
'''

print(A)  # все строки, второй столбец

''' Вывод:

'''

print(A)  # все строки, с третьего по пятый столбец
''' Вывод:

 
 ]
'''

Использование NumPy вместо вложенных списков значительно упрощает работу с матрицами. Мы рекомендуем детально изучить пакет NumPy, если вы планируете использовать Python для анализа данных.

Логика реализации динамических массивов Python:

Если необходимо добавить список, скажем arr 1, размер которого больше размера текущего массива, то необходимо выполнить следующие действия:

• Выделите новый массив,скажем arr2, имеющий большую емкость
• Установите, for,1….n-1, где n-текущий номер элемента.
• Set, как теперь arr2-это наш новый список.
• Теперь просто добавьте новый элемент в arr1.

Давайте посмотрим на его реализацию в Python:

import ctypes 

class DynamicArray(object): 
	
	def __init__(self): 
	 
	 
	.make_array(self.capacity) 
		
	def __len__(self): 

		return self.n 
	
	def __getitem__(self, k): 

		if not 0 self.n: 
			print("please enter appropriate index..") 
			return
		
		if.capacity: 
			self._resize(2*self.capacity) 
			
		
		for i in range(self.n-1,index-1,-1): 
		.A 
			
		
	 
	


		
	def delete(self): 

		if: 
			print("Array is empty deletion not Possible") 
			return
		
	
	
	
	
	def removeAt(self,index): 
	

		if: 
			print("Array is empty deletion not Possible") 
			return
				
		if index<0 or.n: 
			return IndexError("Index out of bound....deletion not possible")		 
		
		if.n-1: 
		
		
			return		
		
		for i in range(index,self.n-1): 
		.A			 
			
		
	
	

		
	def _resize(self, new_cap): 

	.make_array(new_cap) 
		
		for k in range(self.n):  
		.A 
			
	 
	 
		
	def make_array(self, new_cap): 

		return (new_cap * ctypes.py_object)()

Объяснение:

Сначала мы создали класс динамического массива, который будет вести себя как список Python. Давайте подробно разберемся в различных функциях:

def __init__(self):

• self.n -> подсчитайте фактическое количество элементов
• self.capacity -> емкость по умолчанию установлена как 1
• <сильное>я.A -> массив с заданной емкостью

def __getitem__(self, k):

• Верните элемент в положение k
• Сначала он проверяет, находится ли позиция k в пределах массива
• Если он находится в пределах границы массива, возвращается элемент в этой позиции

def append(self, ele):

• Добавьте элемент в конец массива
• Если в массиве недостаточно доступной емкости, размер массива удваивается
• self.n устанавливается в индекс элемента и увеличивается

def _resize(self, new_cap):

• Измените размер массива до большего размера
• Объявите новый массив большего размера
• Ссылка на все существующие значения
• Вызовите новый больший массив
• Сброс емкости

Обратитесь в массив списка в Python

Как мы уже обсуждали Списки и Массивы похожи в Python. Там, где основное различие между ними, в том, что массивы позволяют только элементы одного и того же типа данных, в то время как списки позволяют им быть разными.

Поскольку Python не поддерживает обычные массивы, мы можем использовать списки, чтобы изобразить то же самое и попытаться отменить их. Давайте посмотрим на разные методы, следующие, которые мы можем достичь этой задачи,

1. Использование списка нарезка, чтобы изменить массив в Python

Мы можем изменить массив списка, используя нарезка методы. Таким образом, мы фактически создаем новый список в обратном порядке как у оригинального. Давайте посмотрим, как:

#The original array
arr = 
print("Array is :",arr)

res = arr #reversing using list slicing
print("Resultant new reversed array:",res)

Выход :

Array is : 
Resultant new reversed array: 

2. Использование метода обратного ()

Python также предоставляет встроенный метод Это непосредственно меняет порядок элементов списка прямо на исходном месте.

Примечание : Таким образом, мы меняем порядок фактического списка. Следовательно, исходный порядок потерян.

#The original array
arr = 
print("Before reversal Array is :",arr)

arr.reverse() #reversing using reverse()
print("After reversing Array:",arr)

Выход :

Before reversal Array is : 
After reversing Array: 

3. Использование обратного () метода

У нас еще один метод, Что при прохождении со списком возвращает намерение имеющих только элементы списка в обратном порядке. Если мы используем Метод на этом намечном объекте мы получаем новый список, который содержит наш обратный массив.

#The original array
arr = 
print("Original Array is :",arr)
#reversing using reversed()
result=list(reversed(arr))
print("Resultant new reversed Array:",result)

Выход :

Original Array is : 
Resultant new reversed Array: 

Check if an array is empty python

In python, to check if an array is empty or not we will use the if condition to check whether the array is empty or not.

Example:

After writing the above code (check if an array is an empty python), Ones you will print then the output will appear as “ My array is empty ”. Here, we will use the if condition to check whether my array is empty or not.

You can refer to the below screenshot check if an array is empty python.

Check if an array is empty python

This is how we can check if an array is empty python

You may like the following Python tutorials:

• Invalid syntax in python
• syntaxerror invalid character in identifier python3
• Python Addition Examples
• Multiply in Python with Examples
• How to handle indexerror: string index out of range in Python
• Unexpected EOF while parsing Python

In this tutorial, we learned how to work with array in python.

• How to create an empty array
• How to create an empty 2D array in Python
• How to reverse an array in python
• Remove element from array python
• How to sum an array in python
• Check if an array is empty python

Traverse an Array

You can traverse a Python array by using loops, like this one:

import array
balance = array.array('i', )
for x in balance:
	print(x)

Output:

300
200
100

Summary:

• An array is a common type of data structure wherein all elements must be of the same data type.
• Python programming, an array, can be handled by the «array» module.
• Python arrays are used when you need to use many variables which are of the same type.
• In Python, array elements are accessed via indices.
• Array elements can be inserted using an array.insert(i,x) syntax.
• In Python, arrays are mutable.
• In Python, a developer can use pop() method to pop and element from Python array.
• Python array can be converted to Unicode. To fulfill this need, the array must be a type ‘u’; otherwise, you will get «ValueError».
• Python arrays are different from lists.
• You can access any array item by using its index.
• The array module of Python has separate functions for performing array operations.

Python change shape of an array

Now, we can see how to change the shape of an array in python.

• In this example, I have imported a module called numpy as np and assigned, the variable array as array = np.array() .
• The np.array is used to get the dimension of an array.
• To change the shape of an array I have created another variable as newarray and assigned newarray = array.reshape(3, 4). Here 3 is the number of rows and 4 is the number of columns.
• The reshape() function is used to get the new shape for an array without changing the data. To get the output, I have used print(newarray).

Example:

The given array is changed to the array of range (3,4). You can refer to the below screenshot for the output.

Python change the shape of an array

You may like the following Python tutorials:

• How to Create a Snake game in Python using Turtle
• Python list comprehension using if-else
• Draw colored filled shapes using Python Turtle
• Python read a binary file (Examples)
• Python ask for user input
• How to convert a String to DateTime in Python
• Python Threading and Multithreading
• Python Tkinter Window Size

In this tutorial, we have learned about the Python shape of an array, and also we have covered these topics:

• Python shape of a 2D array
• Python shape of a nested array
• Python shape and type of N-d array
• Python reshape of a multidimensional array
• Python shape of a 3D array
• Python index array
• Python print the shape of a multidimensional array
• Python transpose of 1D array
• Python change the shape of a 1D array to a 3D array
• Python change the shape of an array

Объединение массивов

NumPy предоставляет множество функций для создания новых массивов из существующих массивов.

Давайте рассмотрим две наиболее популярные функции, которые вам могут понадобиться или с которыми вы столкнетесь.

Вертикальный стек

Имея два или более существующих массива, вы можете сложить их вертикально, используя функцию vstack ().

Например, учитывая два одномерных массива, вы можете создать новый двумерный массив с двумя строками, сложив их вертикально.

Это продемонстрировано в примере ниже.

Выполнение примера сначала печатает два отдельно определенных одномерных массива. Массивы вертикально сложены, что приводит к новому массиву 2 × 3, содержимое и форма которого печатаются.

Горизонтальный стек

Имея два или более существующих массива, вы можете разместить их горизонтально, используя функцию hstack ().

Например, учитывая два одномерных массива, вы можете создать новый одномерный массив или одну строку со сцепленными столбцами первого и второго массивов.

Это продемонстрировано в примере ниже.

Выполнение примера сначала печатает два отдельно определенных одномерных массива. Затем массивы располагаются горизонтально, что приводит к созданию нового одномерного массива с 6 элементами, содержимое и форма которого печатаются