Làm thế nào để tạo một mảng trong Python? với hướng dẫn và ví dụ về HTML, CSS, JavaScript, XHTML, Java, .Net, PHP, C, C ++, Python, JSP, Spring, Bootstrap, jQuery, Câu hỏi phỏng vấn, v.v.

Bạn đang xem: tạo mảng trong python

Cách tạo mảng trong Python

Trong bài viết trước, chúng ta đã thảo luận về cách khai báo một mảng trong Python.

Vì vậy, chúng ta hãy có một bản sửa đổi nhanh về điều đó và sau đó chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể tạo một mảng trong Python.

Mảng là một cách tuyệt vời để lưu trữ các giá trị số của chúng tôi vào một biến ở các vị trí liên tục. Để khai báo một mảng bằng ngôn ngữ C, chúng tôi đã sử dụng để chỉ định kích thước của mảng và sau đó chỉ định các phần tử mà nó sẽ chứa.

Sự khác biệt giữa mảng và danh sách là danh sách có thể chứa nhiều giá trị của các kiểu dữ liệu khác nhau trong khi một mảng chứa nhiều giá trị của cùng một kiểu dữ liệu.

Ở đây chúng ta sẽ thảo luận về các phương pháp tạo mảng trong Python-

  1. Sử dụng numpy.
  2. Sử dụng range ().
  3. Sử dụng arange ().
  4. Sử dụng mã đánh máy và bộ khởi tạo.

SỬ DỤNG NUMPY-

Chương trình sau đây minh họa một cách đơn giản để khai báo một mảng trong python.

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np #importing gói
 x = np.array ([1,2,3,4]) Khai báo #array
 print (x) #printing mảng
 print (type (x)) #type of x
 print (x.ndim) # thứ nguyên của mảng 

ĐẦU RA-

Khi thực hiện chương trình, chúng ta có thể thấy rằng đầu ra hiển thị các phần tử của một mảng, kiểu dữ liệu của đối tượng ‘x’ và kích thước của nó (là 1 vì nó là tuyến tính).

SỬ DỤNG RANGE ():

Phương thức tiếp theo mà chúng ta sẽ sử dụng ở đây để khai báo một mảng là một dải ô ().

Ở đây, chúng ta sẽ sử dụng hàm range và vòng lặp for để khai báo mảng của chúng ta.

Bước đầu tiên là khởi tạo nó, sau đó sử dụng vòng lặp for và dải ô cùng nhau để thêm các phần tử vào đó.

Đoạn mã sau minh họa cách chúng tôi có thể triển khai nó-

ĐẦU VÀO-

 # tạo mảng
 arr1 = [] #initialization
 cho tôi trong phạm vi (6):
 arr1.append (i)
 in (arr1)
 print (type (arr1)) 

ĐẦU RA-

SỬ DỤNG ARANGE ():

Phương pháp khai báo mảng tiếp theo trong Python mà chúng ta sẽ thảo luận là sử dụng hàm arange ().

Cú pháp cho arange () là:

 np.arange (start =, stop =, step =, dtype =)
 start chỉ ra phần tử bắt đầu của mảng của chúng tôi
 stop cho biết phần tử cuối cùng của mảng của chúng ta
 bước cho biết trình tự hoặc sự khác biệt chung giữa hai phần tử liên tiếp.
 dtype hiển thị loại phần tử chúng ta muốn chèn vào mảng của mình. 

Hãy cho chúng tôi hiểu cách hoạt động của nó với sự trợ giúp của một ví dụ-

Xem Thêm  Các tham số thủ tục được lưu trữ trong SQL Server (Toàn bộ hướng dẫn) - tham số thủ tục được lưu trữ sql

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np
 arr = np.arange (1,10,1) # tạo mảng
 print (arr) #displaying array
 print (type (arr)) #displaying type of array 

ĐẦU RA-

SỬ DỤNG LOẠI HÌNH & amp; BAN ĐẦU-

Trong cách tiếp cận khai báo mảng này, chúng tôi sẽ chỉ định một mã kiểu chữ và khởi tạo các giá trị của mảng của chúng tôi.

Trong chương trình này, chúng tôi sẽ nhập mảng mô-đun và sử dụng nó để tạo mảng-

ĐẦU VÀO-

 từ nhập mảng * #importing mô-đun mảng
 arr = ('i', [1,2,3,4]) # khai báo mảng
 cho tôi trong arr:
 print (i) #printing các phần tử
 print (type (arr)) 

ĐẦU RA-

CÁC YẾU TỐ TRUY CẬP CỦA MỘT ARRAY TRONG PYTHON:

Các phần tử của một mảng có thể được truy cập bằng chỉ mục của nó-

Ví dụ-

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np #importing gói
 x = np.array ([[1,2,3,4], [5,6,7,8]]) Khai báo #array
 print (x [0] [1]) #printing mảng
 in (x [0] [3])
 in (x [1] [2])
 in (x [1] [3]) 

ĐẦU RA-

Hãy thảo luận chi tiết về một số hoạt động của mảng tại đây-

Các hoạt động khác nhau có thể được thực hiện trên một mảng trong python là-

  1. Chèn phần tử trong mảng có thể được thực hiện bằng cách sử dụng arr.insert (vị trí, giá trị).

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np
 x = np.array ([1,2,3,4,5,6])
 print ("Kiểu của x là {}". format (type (x)))
 print ("Mảng được tạo là {}". format (x))
 print ("Kích thước của mảng là {}". format (x.ndim))
 #insertion of element
 y = np.insert (x, 2,7, axis = 0)
 print (y) 

ĐẦU RA-

Trong kết quả đầu ra, chúng ta có thể quan sát những điều sau-

  • Nó trả về kiểu dữ liệu là x.
  • Nó hiển thị mảng.
  • Nó hiển thị kích thước của mảng.
  • Nó hiển thị mảng sau khi chèn phần tử mới.
  1. Thao tác xóa có thể được thực hiện bằng np.delete (tên_mảng, chỉ mục).

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np
 x = np.array ([1,2,3,4,5,6])
 print ("Kiểu của x là {}". format (type (x)))
 print ("Mảng được tạo là {}". format (x))
 print ("Kích thước của mảng là {}". format (x.ndim))
 #deletion của một phần tử
 chỉ số = 3
 x = np.delete (x, chỉ mục)
 print (x) 

ĐẦU RA-

Trong kết quả đầu ra, chúng ta có thể quan sát những điều sau-

  • Nó trả về kiểu dữ liệu là x.
  • Nó hiển thị mảng
  • Nó hiển thị kích thước của mảng.
  • Nó hiển thị mảng sau khi xóa phần tử được chỉ định.
  1. Chúng ta có thể tìm kiếm một phần tử trong mảng bằng where ().

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np
 x = np.array ([1,2,3,4,5,6])
 print ("Kiểu của x là {}". format (type (x)))
 print ("Mảng được tạo là {}". format (x))
 print ("Kích thước của mảng là {}". format (x.ndim))
 #searching một phần tử
 y = np.where (x == 5)
 print (y) 

ĐẦU RA-

Trong kết quả đầu ra, chúng ta có thể quan sát những điều sau-

  • Nó trả về kiểu dữ liệu là x.
  • Nó hiển thị mảng.
  • Nó hiển thị kích thước của mảng.
  • Nó hiển thị chỉ mục của phần tử mà chúng tôi đã tìm kiếm.
  1. Các giá trị trong mảng có thể được cập nhật bằng cách sử dụng arr [index] = new value.

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np
 x = np.array ([1,2,3,4,5,6])
 print ("Kiểu của x là {}". format (type (x)))
 print ("Mảng được tạo là {}". format (x))
 print ("Kích thước của mảng là {}". format (x.ndim))
 # cập nhật một phần tử
 x [1] = 10
 print (x) 

ĐẦU RA-

Trong kết quả đầu ra, chúng ta có thể quan sát những điều sau-

  • Nó trả về kiểu dữ liệu là x.
  • Nó hiển thị mảng.
  • Nó hiển thị kích thước của mảng.
  • Nó hiển thị mảng được cập nhật.
  1. Nếu chúng ta muốn thêm một số vào tất cả các phần tử của mảng, chúng ta có thể chỉ cần viết-

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np
 x = np.array ([1,2,3,4,5,6])
 print ("Kiểu của x là {}". format (type (x)))
 print ("Mảng được tạo là {}". format (x))
 print ("Kích thước của mảng là {}". format (x.ndim))
 # thêm một vào mọi phần tử
 in (x + 1) 

ĐẦU RA-

Trong kết quả đầu ra, chúng ta có thể quan sát những điều sau-

  • Nó trả về kiểu dữ liệu là x.
  • Nó hiển thị mảng.
  • Nó hiển thị kích thước của mảng.
  • Nó hiển thị mảng after1 được thêm vào mọi phần tử.
  1. Chúng ta có thể khai báo hai mảng và thực hiện tất cả các loại phép toán số học trên chúng-

ĐẦU VÀO-

 nhập numpy dưới dạng np
 x = np.array ([1,2,3,4,5])
 y = np.array ([6,7,8,9,10])
 print ("Kiểu của x là {}". format (type (x)))
 print ("Mảng được tạo là {}". format (x))
 print ("Kích thước của mảng là {}". format (x.ndim))
 #performing các phép toán số học cơ bản
 in (x + y)
 in (x-y)
 in (x * 2)
 in (y * 4) 

ĐẦU RA-

Trong kết quả đầu ra, chúng ta có thể quan sát những điều sau-

  • Nó trả về kiểu dữ liệu là x.
  • Nó hiển thị mảng.
  • Nó hiển thị kích thước của mảng.
  • Nó hiển thị mảng kết quả khi x & amp; y được thêm vào, x & amp; y bị trừ, các phần tử của mảng x được nhân với 2 và các phần tử của mảng x được nhân với 4.

Vì vậy, trong bài viết này, chúng ta đã thảo luận về các cách khác nhau để tạo một mảng trong Python và thực hiện các hoạt động trên chúng.


Xem thêm những thông tin liên quan đến chủ đề tạo mảng trong python

Lập trình Python cơ bản || Bài 6: Mảng một chiều trong Python || Học Và Giải Trí

  • Tác giả: Học Và Giải Trí
  • Ngày đăng: 2021-07-11
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 6343 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Lập Trình Python cơ bản || Bài 6: Mảng một chiều trong Python || Học Và Giải Trí
    Fanpage: https://www.facebook.com/hoclaptrinh.scratch.python.c.coban/?ref=pages_you_manage
    Đề thi tin học trẻ: https://tinhoctrekhongchuyen.blogspot.com/
    – Xin vui lòng đăng kí kênh giúp tôi, để tôi có động lực làm theeo nhiều Video hơn nữa

Ma trận trong Python và một số thao tác tạo mà lập trình viên nên biết

  • Tác giả: t3h.com.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 6785 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Ma trận trong Python là một trường hợp đặc biệt của cấu trúc dữ liệu hai chiều, trong đó mỗi phần tử dữ liệu có cùng kích thước, và các số …

Mảng Trong Python

  • Tác giả: techacademy.edu.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 2225 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Mảng trong Python là loại cấu trúc dữ liệu có thể chứa nhiều giá trị cùng kiểu. Thông thường, chúng bị hiểu sai thành những lists hoặc mảng Numpy. Về mặt kỹ thuật, mảng trong Python khác với cả hai khái niệm trên. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu xem mảng trong Python […]

Kiểu List (mảng) trong Python

  • Tác giả: freetuts.net
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 5591 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Tìm hiểu kiểu dữ liệu List (mảng) trong Python, mảng là kiểu dữ liệu được dùng rất nhiều, nhất là trong những bài tập học kỹ thuật lập trình Python

Mảng là gì? Cách sử dụng mảng trong Python – Blog

  • Tác giả: vn.got-it.ai
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 8863 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Trong bài viết này, bạn sẽ phân biệt mảng trong python với list, tìm hiểu về các thao tác cơ bản với mảng. Đi kèm trong bài viết là các ví dụ giúp bạn dễ hiểu hơn.

Cách tạo một mảng trong Python

  • Tác giả: quynap.com
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 3686 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Trong thế giới chuyển động vô cùng nhanh chóng, người ta cần các kỹ thuật mã hóa tháo vát có thể giúp lập trình …

Bài 5: Quy trình tạo mảng

  • Tác giả: vncoder.vn
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 6972 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: các mảng thông dụng trong numpy, np.zeros, np.empty, np.ones

Xem thêm các bài viết khác thuộc chuyên mục: Kiến thức lập trình

Xem Thêm  Tìm Số Nguyên Tố Trong Lập Trình Bằng Cách Nào? - cách xác định số nguyên tố

By ads_php