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tutorial - ¿Cómo declarar una matriz en Python?



python matrices tutorial (16)

¿Cómo declaro una matriz en Python ?

No puedo encontrar ninguna referencia a matrices en la documentación.

Así es como:

my_array = [1, ''rebecca'', ''allard'', 15]

Creo que (quiso decir) quiere una lista con las primeras 30 celdas ya llenas. Asi que

f = [] for i in range(30): f.append(0)

Un ejemplo de dónde podría usarse esto es en la secuencia de Fibonacci. Ver problema 2 en Proyecto Euler.

En realidad no declaras cosas, pero así es como creas una matriz en Python:

from array import array intarray = array(''i'')

Para obtener más información, consulte el módulo de matriz: http://docs.python.org/library/array.html

Ahora es posible que no quieras una matriz, sino una lista, pero otros ya han respondido eso. :)

Este es un tema sorprendentemente complejo en Python.

Respuesta practica

Los arreglos están representados por list clases (vea la reference y no los mezcle con generators ).

Echa un vistazo a ejemplos de uso:

# empty array arr = [] # init with values (can contain mixed types) arr = [1, "eels"] # get item by index (can be negative to access end of array) arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6] arr[0] # 1 arr[-1] # 6 # get length length = len(arr) # supports append and insert arr.append(8) arr.insert(6, 7)

Respuesta teórica

Bajo el capó, la list de Python es una envoltura para una matriz real que contiene referencias a artículos. Además, la matriz subyacente se crea con algo de espacio adicional.

Las consecuencias de esto son:

  • el acceso aleatorio es realmente barato ( arr[6653] es igual a arr[0] )
  • append operación de append es ''gratis'' mientras que espacio adicional
  • insert operación de insert es costosa

Compruebe esta tabla impresionante de complejidad de operaciones .

Además, vea esta imagen, donde he intentado mostrar las diferencias más importantes entre la matriz, la matriz de referencias y la lista enlazada:

Para agregar a la respuesta de Lennart, se puede crear una matriz como esta:

from array import array float_array = array("f",values)

donde los valores pueden tomar la forma de una tupla, lista o np.array, pero no de una matriz:

values = [1,2,3] values = (1,2,3) values = np.array([1,2,3],''f'') # ''i'' will work here too, but if array is ''i'' then values have to be int wrong_values = array(''f'',[1,2,3]) # TypeError: ''array.array'' object is not callable

y la salida seguirá siendo la misma:

print(float_array) print(float_array[1]) print(isinstance(float_array[1],float)) # array(''f'', [1.0, 2.0, 3.0]) # 2.0 # True

La mayoría de los métodos para listas también funcionan con matrices, siendo los comunes pop (), extend () y append ().

A juzgar por las respuestas y los comentarios, parece que la estructura de datos de la matriz no es tan popular. Sin embargo, me gusta, de la misma manera que uno prefiere una tupla en lugar de una lista.

La estructura de la matriz tiene reglas más estrictas que una lista o np.array, y esto puede reducir los errores y facilitar la depuración, especialmente cuando se trabaja con datos numéricos.

Los intentos de insertar / agregar un flotador a una matriz int lanzarán un TypeError:

values = [1,2,3] int_array = array("i",values) int_array.append(float(1)) # or int_array.extend([float(1)]) # TypeError: integer argument expected, got float

Mantener los valores que deben ser enteros (por ejemplo, la lista de índices) en la forma de la matriz puede, por lo tanto, evitar que un "TypeError: list los índices deben ser enteros, no flotantes", ya que las matrices pueden repetirse, similar a np.array y listas:

int_array = array(''i'',[1,2,3]) data = [11,22,33,44,55] sample = [] for i in int_array: sample.append(data[i])

De manera molesta, agregar un int a una matriz flotante hará que el int se convierta en un flotador, sin lanzar una excepción.

np.array también conserva el mismo tipo de datos para sus entradas, pero en lugar de dar un error, cambiará su tipo de datos para que se ajuste a las nuevas entradas (generalmente a double o str):

import numpy as np numpy_int_array = np.array([1,2,3],''i'') for i in numpy_int_array: print(type(i)) # <class ''numpy.int32''> numpy_int_array_2 = np.append(numpy_int_array,int(1)) # still <class ''numpy.int32''> numpy_float_array = np.append(numpy_int_array,float(1)) # <class ''numpy.float64''> for all values numpy_str_array = np.append(numpy_int_array,"1") # <class ''numpy.str_''> for all values data = [11,22,33,44,55] sample = [] for i in numpy_int_array_2: sample.append(data[i]) # no problem here, but TypeError for the other two

Esto también es verdad durante la asignación. Si se especifica el tipo de datos, np.array, siempre que sea posible, transformará las entradas a ese tipo de datos:

int_numpy_array = np.array([1,2,float(3)],''i'') # 3 becomes an int int_numpy_array_2 = np.array([1,2,3.9],''i'') # 3.9 gets truncated to 3 (same as int(3.9)) invalid_array = np.array([1,2,"string"],''i'') # ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''string'' # Same error as int(''string'') str_numpy_array = np.array([1,2,3],''str'') print(str_numpy_array) print([type(i) for i in str_numpy_array]) # [''1'' ''2'' ''3''] # <class ''numpy.str_''>

o, en esencia:

data = [1.2,3.4,5.6] list_1 = np.array(data,''i'').tolist() list_2 = [int(i) for i in data] print(list_1 == list_2) # True

mientras que array simplemente dará:

invalid_array = array([1,2,3.9],''i'') # TypeError: integer argument expected, got float

Debido a esto, no es una buena idea usar np.array para comandos específicos de tipo. La estructura de matriz es útil aquí. La lista conserva el tipo de datos de los valores.

Y para algo que encuentro bastante molesto: el tipo de datos se especifica como el primer argumento en array (), pero (normalmente) el segundo en np.array (). : |

La relación con C se menciona aquí: Lista de Python vs. Array: ¿cuándo usarla?

¡Diviértete explorando!

Nota: La naturaleza tipificada y bastante estricta de la matriz se inclina más hacia C en lugar de Python, y por diseño Python no tiene muchas restricciones específicas de tipo en sus funciones. Su impopularidad también crea una retroalimentación positiva en el trabajo colaborativo, y su reemplazo implica principalmente un [int (x) adicional para x en el archivo]. Por lo tanto, es completamente viable y razonable ignorar la existencia de la matriz. No debería obstaculizar a la mayoría de nosotros de ninguna manera. :RE

Para los cálculos, utilice matrices numpy como esta:

import numpy as np a = np.ones((3,2)) # a 2D array with 3 rows, 2 columns, filled with ones b = np.array([1,2,3]) # a 1D array initialised using a list [1,2,3] c = np.linspace(2,3,100) # an array with 100 points beteen (and including) 2 and 3 print(a*1.5) # all elements of a times 1.5 print(a.T+b) # b added to the transpose of a

estos arrays numpy se pueden guardar y cargar desde el disco (incluso comprimidos) y los cálculos complejos con grandes cantidades de elementos son rápidos como los de C. Muy utilizado en entornos científicos. Vea here para más ...

Puede crear listas y convertirlas en matrices o puede crear matrices utilizando un módulo numpy. A continuación se presentan algunos ejemplos para ilustrar lo mismo. Numpy también facilita el trabajo con matrices multidimensionales.

mat = a.reshape(2, 2)

También puede remodelar esta matriz en una matriz de 2X2 usando la función remodelar que toma como entrada las dimensiones de la matriz.

strs = ["Hi","Bye"] bools = [ True for s in strs ]

Python los llama lists . Puedes escribir una lista literal con corchetes y comas:

>>> [6,28,496,8128] [6, 28, 496, 8128]

Qué tal esto...

>>> a = range(12) >>> a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] >>> a[7] 6

Siguiendo con Lennart, también hay numpy que implementan matrices multidimensionales homogéneas.

Tenía una serie de cadenas y necesitaba una matriz de la misma longitud de valores booleanos iniciada en True. Esto es lo que hice

array=[0]*element_count

Un par de contribuciones sugirieron que las matrices en python están representadas por listas. Quizás teóricamente / bajo el capó que es correcto, sin embargo, una distinción importante entre los dos es el hecho de que las listas aceptan tipos de datos mixtos y tipos numéricos mixtos, por otro lado, la matriz requiere un código de tipo que restrinja todos los elementos al tipo determinado:

list_01 = [4, 6.2, 7-2j, ''flo'', ''cro''] list_01 Out[85]: [4, 6.2, (7-2j), ''flo'', ''cro'']

Esto no es posible utilizando array ().

El comentario de JohnMachin debería ser la respuesta real. Todas las otras respuestas son solo soluciones en mi opinión! Asi que:

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) #For custom inputs a = np.array([int(x) for x in input().split()])

variable = []

Ahora variable refiere a una lista vacía * .

Por supuesto, esto es una tarea, no una declaración. No hay forma de decir en Python que "esta variable nunca debería referirse a otra cosa que no sea una lista", ya que Python se escribe dinámicamente.

* El tipo de Python incorporado predeterminado se llama una lista , no una matriz. Es un contenedor ordenado de longitud arbitraria que puede contener una colección heterogénea de objetos (sus tipos no importan y se pueden mezclar libremente). Esto no debe confundirse con el módulo de array , que ofrece un tipo más cercano al tipo de array C; los contenidos deben ser homogéneos (todos del mismo tipo), pero la longitud sigue siendo dinámica.