Mảng là tập hợp các cấu trúc dữ liệu tuyến tính chứa tất cả các phần tử có cùng kiểu dữ liệu trong không gian bộ nhớ liền kề. Nó giống như một thùng chứa một số phần tử nhất định có cùng kiểu dữ liệu. Chỉ số của mảng bắt đầu từ 0, do đó, lập trình viên có thể dễ dàng xác định vị trí của từng phần tử và thực hiện các thao tác khác nhau trên mảng. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về mảng 2D [hai chiều] trong Python
Mảng hai chiều [Mảng 2D]
Mảng 2D là một mảng các mảng có thể được biểu diễn dưới dạng ma trận như hàng và cột. Trong mảng này, vị trí của các phần tử dữ liệu được xác định bằng hai chỉ mục thay vì một chỉ mục
cú pháp
Array_name = [rows][columns] # declaration of 2D array Arr-name = [ [m1, m2, m3, … . mn], [n1, n2, n3, … . nn] ]
Trong đó m là hàng và n là cột của bảng
Truy cập mảng hai chiều
Trong Python, chúng ta có thể truy cập các phần tử của mảng hai chiều bằng hai chỉ số. Chỉ mục đầu tiên đề cập đến việc lập chỉ mục của danh sách và chỉ mục thứ hai đề cập đến vị trí của các phần tử. Nếu chúng ta chỉ định nghĩa một chỉ mục với một tên mảng, nó sẽ trả về tất cả các phần tử 2 chiều được lưu trữ trong mảng
Hãy tạo một chương trình đơn giản để hiểu mảng 2D [hai chiều] trong Python
2dĐơn giản. py
đầu ra
Trong ví dụ trên, chúng tôi đã chuyển 1, 0 và 2 dưới dạng tham số vào mảng 2D để in toàn bộ hàng của chỉ mục đã xác định. Và chúng tôi cũng đã thông qua student_dt[3][4] đại diện cho chỉ số thứ 3 và vị trí thứ 4 của mảng 2 chiều các phần tử để in một phần tử cụ thể
Duyệt qua phần tử ở dạng 2D [hai chiều]
Chương trình. py
đầu ra
Chèn các phần tử vào Mảng 2D [Hai chiều]
Chúng ta có thể chèn các phần tử vào mảng 2 D bằng cách sử dụng hàm insert[] chỉ định số chỉ mục và vị trí của phần tử sẽ được chèn
Chèn. py
đầu ra
Cập nhật các phần tử trong Mảng 2 -D [Hai chiều]
Trong mảng 2D, giá trị hiện có của mảng có thể được cập nhật bằng một giá trị mới. Trong phương thức này, chúng ta có thể thay đổi giá trị cụ thể cũng như toàn bộ chỉ số của mảng. Hãy hiểu với một ví dụ về mảng 2D, như hình bên dưới
Tạo chương trình cập nhật giá trị hiện có của mảng 2D trong Python
Cập nhật. py
đầu ra
Xóa các giá trị khỏi mảng 2D [hai chiều] trong Python
Trong mảng 2-D, chúng ta có thể xóa phần tử cụ thể hoặc toàn bộ chỉ mục của mảng bằng cách sử dụng hàm del[] trong Python. Hãy hiểu một ví dụ để xóa một phần tử
Xóa bỏ. py
đầu ra
Kích thước của một mảng 2D
Hàm len[] được sử dụng để lấy độ dài của mảng hai chiều. Nói cách khác, chúng ta có thể nói rằng hàm len[] xác định tổng chỉ số có sẵn trong mảng 2 chiều
Python cung cấp nhiều cách để tạo danh sách/mảng 2 chiều. Tuy nhiên, người ta phải biết sự khác biệt giữa những cách này vì chúng có thể tạo ra các phức tạp trong mã mà rất khó để tìm ra. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các cách phổ biến để tạo mảng 1d có kích thước N được khởi tạo bằng 0
Sử dụng mảng/danh sách 2D đúng cách
Phương pháp 1. Tạo danh sách 1-D
ví dụ 1. Tạo danh sách 1d bằng các phương thức Naive
Python3
N
[0, 0, 0, 0, 0]0
[0, 0, 0, 0, 0]1
[0, 0, 0, 0, 0]2
[0, 0, 0, 0, 0]0
[0, 0, 0, 0, 0]4_______1_______5
[0, 0, 0, 0, 0]6
[0, 0, 0, 0, 0]7
N[0, 0, 0, 0, 0]9
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]0
Đầu ra
[0, 0, 0, 0, 0]
ví dụ 2. Tạo danh sách 1d bằng cách sử dụng Hiểu danh sách
Python3
N
[0, 0, 0, 0, 0]0
[0, 0, 0, 0, 0]1
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]4
[0, 0, 0, 0, 0]0
[0, 0, 0, 0, 0]4_______1_______5
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]8
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]9
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']0
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']1
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']2
[0, 0, 0, 0, 0]9
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']4
Đầu ra
[0, 0, 0, 0, 0]
Giải trình
Ở đây chúng tôi đang nhân số hàng với danh sách trống và do đó toàn bộ danh sách được tạo với mọi phần tử bằng không
Phương pháp 2 Tạo danh sách 2-D
ví dụ 1. Phương pháp ngây thơ
Python3
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']5
[0, 0, 0, 0, 0]0
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']7
[0, 0, 0, 0, 0]1_______20_______9
[0, 0, 0, 0, 0]1
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]1
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]4
[0, 0, 0, 0, 0]0
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]4
[0, 0, 0, 0, 0]5
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]8
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]9
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']0
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']1
[0, 0, 0, 0, 0]00
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]8
[0, 0, 0, 0, 0]02
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']0
[[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], 'before'] [[[1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0]], 'after']1
[0, 0, 0, 0, 0]05