Как задать пустой массив в питоне
Перейти к содержимому

Как задать пустой массив в питоне

  • автор:

Как создать пустой и полный массив NumPy?

В этом уроке мы научимся создавать пустой и полный массив NumPy. NumPy означает числовой Python. Это библиотека Python, которая выполняет числовые вычисления. Он предоставляет объект многомерного массива. NumPy — популярная библиотека Python, используемая для работы с массивами. Он также имеет функции для работы в области линейной алгебры, сортировки и матриц и оптимизирован для работы с новейшими архитектурами ЦП.

NumPy очень быстр, поскольку написан на языке C, что делает его более эффективным для создания массивов. Массив представляет собой коллекцию элементов одного типа данных, хранящихся в памяти. К концу этого урока мы сможем научиться создавать как пустой, так и полный массив.

Синтаксис

Это синтаксис для создания полного массива и пустого массива.

numpy.full(order of array, fill_value, dtype = None) numpy.empty(order of array, dtype = None,) 

В этом синтаксисе мы использовали «numpy.full()» для создания полного массива и «numpy.empty()» для создания пустого массива. Порядок параметра массива представляет форму массива. Параметр fill_value и dtype не является обязательным. Fill_value может быть масштабатором или массивом, который будет присвоен массиву. Dtype показывает тип данных массива.

Пример 1

Вот пример, в котором мы использовали функцию np.empty() для создания пустого массива, а затем установили порядок массива 2*3. А затем мы показали массив с помощью функции print().

import numpy as np arr_empty = np.empty((2, 3)) print(arr_empty) 

Выход

[[6.93167257e-310 6.93171505e-310 6.93167256e-310] [6.93167256e-310 6.93167256e-310 6.93167256e-310]] 

Пример 2

В этом примере, в котором мы использовали функцию np.full() для создания массива, мы установили порядок массива 3*3. Затем мы заполнили значение 5. Наконец, мы отобразили массив с помощью функции print().

import numpy as np arr_full = np.full((3, 3), 5) print(arr_full) 

Выход

[[5 5 5] [5 5 5] [5 5 5]] 

Пример 3

В этом примере мы устанавливаем порядок массива 5*5, а затем устанавливаем тип данных «int», чтобы создать пустой целочисленный массив. Тогда как в полном массиве мы установили значение 7, а затем показали массив целочисленных значений.

import numpy as np arr_empty = np.empty((5, 5), dtype=int) print("Empty Array") print(arr_empty) arr_full = np.full([5, 5], 7, dtype=int) print("\n Full Array") print(arr_full) 

Выход

Empty Array [[4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4617315517961601024 4617315517961601024 4621819117588971520 4621819117588971520] [4632233691727265792 4636737291354636288 4641240890982006784 4645744490609377280 4650248090236747776]] Full Array [[7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7]] 

Пример 4

В этом примере мы устанавливаем порядок массива 4*4, а затем устанавливаем тип данных с плавающей запятой, чтобы создать пустой массив с плавающей запятой. Тогда как в полном массиве мы установили значение 6,34, а затем показали массив плавающих значений.

import numpy as np arr_empty = np.empty((4, 4), dtype=float) print("Empty Array") print(arr_empty) arr_full = np.full([4, 4], 6.34, dtype=float) print("\n Full Array") print(arr_full) 

Выход

Empty Array [[ 1. -0.11756978 0.87175378 0.81794113] [-0.11756978 1. -0.4284401 -0.36612593] [ 0.87175378 -0.4284401 1. 0.96286543] [ 0.81794113 -0.36612593 0.96286543 1. ]] Full Array [[6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34]] 

Заключение

Мы научились использовать NumPy для создания массивов. NumPy — известная библиотека для создания массивов. Работа с NumPy также включает в себя простые в использовании функции для математических вычислений над набором данных массива. Он имеет несколько модулей для выполнения основных и специальных математических функций в NumPy. Мы также можем объединить несколько библиотек с NumPy для улучшения массивов. В заключение отметим, что NumPy очень эффективен и быстр для создания массивов; разработчики могут дополнительно настроить его для конкретных целей.

Все права защищены. © Linux-Console.net • 2019-2024

Создание пустого массива NumPy и постепенное его заполнение

На данный момент программа постепенно записывает в пустой список большой объём данных. Делает примерно так:

import time # Создаю пустые списки z_gyro_row = [] collect_time_row = [] START_TIME = time.time() # В цикле по определённому условию считываю данные с датчика # И постепенно заполняю пустые списки while flag: collect_time = time.time() - START_TIME # Фиксируем отрезок времени collect_time_row.append(collect_time) # Запись времени в список z_gyro_32 = gyro_out32(z_gyro_32) # Считываю значение с датчика z_gyro_row.append(z_gyro_32) # Запись значений в список 

На один из моих вопросов, мне посоветовали для большого объёма данных использовать массивы NumPy. Сейчас я это попытался сделать, но как я понимаю их невозможно так же как и списки постепенно заполнять данными с помощью команды .append. Попытался так, но не вышло:

import numpy as np my_array = np.array([], 'float64') np.append(my_array, 10) 

Возможно только преобразовать list в numpy.ndarray. В связи с этим возникает вопрос как оптимально использовать массивы NumPy, чтобы тратить как можно меньше времени и ресурсов на запись/хранение/обработку данных?

Отслеживать
задан 2 мар 2021 в 11:45
387 1 1 золотой знак 4 4 серебряных знака 13 13 бронзовых знаков
my_array = np.append(my_array, 10)
2 мар 2021 в 12:06
@strawdog Спасибо, всё работает!
2 мар 2021 в 12:08

3 ответа 3

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Если данных не очень много (не миллионы значений), то вам вообще не имеет смысла мучиться с Numpy . Я потестил ради интереса, создал пустой список из добавил к нему по одному 1 000 000 (миллион) элементов. На это у питона ушло 100 миллисекунд.

Если такая скорость для вас мала, то тогда нужно выделять массив Numpy , например, с помощью np.empty заведомо большего размера, чем вам может понадобится, и заполнять его, обращаясь к элементам по индексу. Но это не так удобно, как работать со списком.

А ещё в питоне есть разные виды очередей, например, очень удобная collections.deque , которую можно читать и писать с обоих концов. Если вы то пишете в список, то читаете из него вперемешку, то использовать очередь ещё проще и удобнее, чем список. Опять же на примере миллиона элементов создание очереди путём добавления элементов с конца и с начала по очереди, а потом полное опустошение очереди опять же забиранием элементов с конца и с начала по очереди заняло чуть больше тех же 100 миллисекунд. Очень рекомендую очередь — весьма удобная коллекция.

Отслеживать
ответ дан 2 мар 2021 в 12:49
70.3k 5 5 золотых знаков 20 20 серебряных знаков 51 51 бронзовый знак

В принципе, вы правы. Вся прелесть numpy проявляется не тогда, когда вы массив создаете, а когда начинаете с ним работать. Вот тогда — и обработка может оказаться на много быстрее чем в списке, код проще и убодочитаемее — ибо без циклов и пр. заморочек. С датчиков же мы что-то снимаем для дальнейшего анализа или хотя-бы визуализации. А если просто «прочитал — добавил» — то можно и без numpy забивать память, пока не произойдет переполнение.

2 мар 2021 в 13:01

@passant Ну да, поскольку сценарий использования автором описан не целиком, сложновато гадать. Но судя по тому, как он пытается использовать numpy , скорее всего тут речь не идёт о векторной/матричной обработке данных, при которой numpy смог бы раскрыться.

2 мар 2021 в 13:02

@CrazyElf Данные после чтения мне необходимо обрабатывать. Сама математика не сложная, но всё равно присутствует. И графики также необходимо строить, поэтому всё таки воспользуюсь советом и буду использовать numpy . Спасибо всем за советы!)

2 мар 2021 в 13:10
Отличная идея с очередями — они здесь архитектурно лучше всего подходят, по-моему
2 мар 2021 в 14:09

Да, массивы — неизменяемый (не расширяемый) тип данных. Это цена за скорость работы. Вообще-то ничего нового и страшного: классические массивы в том-же С++ именно так и работают. Уже десятки лет. И еще столько-же будут использоваться и работать.

Теперь что делать. Самое худшее из возможных решений — работать с ними как со списками, т.е. порождать пустым, а потом добавлять по мере необходимости по одному элементу. Разумный путь — определить максимально возможное (в будущем) количество элементов в массиве, порождать массив именно такого размера, а потом заполнять его элементы по мере их появления. Промежуточный путь — породить массив большого (достаточного на первое время функционирования) размера, после исчерпания — добавлять новый фрагмент (опять — не на один элемент, конечно).

Поскольку у вас работа идет — мне так кажется — с датчиками, то у вас еще меньше проблем должно возникнуть, если конечно архитектуру приложения разработать нормально. В таких приложениях — нет необходимости хранить информацию бесконечно долго. Более того, есть такое понятие — окно наблюдения. По сути, сколько данных вы обрабатываете. И это окно как правило коненчо. Вот и создавайте массив соответствующего размера. Или два таких массива — один заполняется, данные из второго — обрабатываются. Кстати — заполнять можно действительно через список, который по только факту полного заполнения преобразуется в массив. Потом массивы меняются местами — второй наполняется, первый обрабатывается. Но архитектуру конечно надо при этом делать не спонтанно-интуитивно.

Массивы в Python

В Python нет встроенного типа «массив», но вместо него можно использовать встроенный тип «список» (list). Также при использовании библиотеки NumPy можно создавать объект типа «массив» (Ndarray). Далее о каждом из этих двух вариантов подробнее.

Списки (list)

Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:

Создание

  • Создание пустого списка:
names = []
names = list()
  • Создание списка с элементами:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга']
  • Создание списка на основе другого списка:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга'] new_names = list(names)
  • Создание списка повторением какого-либо элемента или другого списка:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга'] new_names = names * 2
  • Создание списка с помощью конструкции range():
numbers = list(range(10))

Функция range(10) возвращает числа от 0 до 9, на основе которых создаётся новый список.

Обращение к элементу

Обращение к элементу списка производится по индексу элемента:

names[0]

Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».

Обход элементов

Элементы списка можно обходить циклами for и while:

for name in names: print(name)

Сравнение

Списки можно сравнивать между собой. Для того, чтобы два списка считались равными, они должны иметь одинаковый состав. К примеру, следующие два списка будут равны, не смотря на разные способы их создания:

list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] list2 = list(range(10))

Размерность

Список в Python может быть как одномерным, так и многомерным. Выше были приведены примеры одномерных списков. Чтобы список был многомерным, например, двухмерным, каждый элемент списка должен представлять собой другой список:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]]

В данном примере список состоит из трёх списков, каждый из которых содержит имя и возраст. Аналогично можно создавать списки с большим количеством измерений — с большим количеством уровней вложенности.

Для получения элемента многомерного списка, нужно указывать столько индексов, сколько измерений необходимо использовать для описания элемента:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]] names[1][0]

Преобразование

Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]] new_dict = dict(names)

Матрицы

Двумерный список является матрицей, которую визуально можно представить в следующем виде:

В данном примере переменная А содержит двумерный список, т.е. список списков, каждый из которых состоит из трёх элементов. Тип list в Python не поддерживает работу со списками как с матрицами, но, тем не менее, позволяет матрицы хранить.

Массивы NumPy (Ndarray)

Создание

Для использования класса Ndarray предварительно необходимо импортировать библиотеку numpy:

import numpy as np

Для создания массива используется функция модуля numpy — array():

import numpy as np new_array = np.array(['Иван', 'Женя', 'Ольга'])

В первый параметр функции array() передаётся список, поэтому способов создания столько же, сколько способов создания списков. При передаче в параметр многомерного списка будет создан многомерный массив:

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]])

Тип значения элементов

В данном примере элементы массива были приведены к строковому типу, так как каждый список главного списка содержал строковое значение. Тип значения элементов массива можно переопределять при создании массива, указывая его вторым параметром функции array():

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]], dtype=np.str)

Обращение к элементам

Обращение к элементам массива Ndarray производится аналогично получение элемента в многомерном списке.

Атрибуты класса Ndarray

Далее рассмотрим атрибуты класса Ndarray:

  • ndim — число измерений (осей) массива;
  • shape — размерность массива. Это tuple, содержащий натуральные числа (n, m) — длины массива по каждой оси (n — высота, m — ширина). Число элементов кортежа shape равно ndim.
  • size — количество элементов в массиве, равно произведению всех элементов атрибута shape;
  • dtype — тип элементов массива. NumPy предоставляет возможность использовать как встроенные типы, например: bool_, character, int8, int16, int32, int64, float8, float16, float32, float64, complex64, object_, так и собственные типы данных, в том числе и составные;
  • itemsize — размер каждого элемента массива в байтах;
  • data — буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно не нужно использовать этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.

Изменение размерности

Размерность массива darray в Python можно изменять методом reshape():

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]], dtype=np.str) new_array.reshape(2, 3)

При этом количество элементов должно позволять это сделать, т.е. произведение элементов атрибута shape до и после изменения размера должно быть одинаковым. К примеру, нельзя изменить размерность массива с (3, 4) на (2, 5), но можно изменить её на (2, 6).

Как задать пустой массив в питоне

Сообщение от datgen

здравствуйте сейчас начал изучать python и не могу понять,а как создать пустой массив определенного размера.если в c мы просто писали int s[100]
то как создать такой же пустой массив в python.
спасибо заранее.

питон несколько специфичен, относительно С. можно просто создать пустой массив

и затем добавлять в него «нулевые» (пустые) элементы

a.append(0) a = a + [0] a += [0]

полная свобода действий. и потенциальных ошибок. )))

пишу код не только за печеньки

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *