Chuỗi Python thành mảng đối tượng
Các đối tượng Python dựng sẵn như dicts và list có thể được chuyển đổi thành Mảng khó xử và tất cả các Mảng khó xử có thể được chuyển đổi thành đối tượng Python. Thông tin về loại khó hiểu, chẳng hạn như sự khác biệt giữa danh sách có kích thước cố định và danh sách có độ dài thay đổi, bị mất khi chuyển đổi thành các đối tượng Python Show
import awkward as ak import numpy as np import pandas as pd Từ Python đến vụng vềChức năng cho Python → Chuyển đổi khó xử là py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float64 Xem các phần bên dưới để biết cách các loại Python được ánh xạ tới các loại Awkward Lưu ý rằng đây nên được coi là một chức năng chậm, sử dụng nhiều bộ nhớ. nó không chỉ cần lặp lại dữ liệu Python mà còn cần khám phá dần dần loại dữ liệu. Bên trong, chức năng này sử dụng một để tích lũy dữ liệu và khám phá các loại đồng thời. Chẳng hạn, đừng chuyển đổi một tập dữ liệu lớn, số từ NumPy hoặc Arrow thành các đối tượng Python chỉ để sử dụng. Có chức năng chuyên biệt cho điều đó. xem hướng dẫn của họ (thanh bên trái hoặc nút ≡ trên thiết bị di động) Đây cũng là hoạt động dự phòng của và các nhà xây dựng. Thông thường, các ví dụ nhỏ được xây dựng bằng cách chuyển trực tiếp các đối tượng Python tới các hàm tạo này ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float64 ak.Record({"x": 1, "y": [1.1, 2.2]}) ________số 8_______ Từ vụng về đến PythonChức năng chuyển đổi Lúng túng → Python là ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float64 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects1 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects3 ________số 8_______ py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects5 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects6 Lưu ý rằng đây nên được coi là một chức năng chậm, sử dụng nhiều bộ nhớ, như. Chẳng hạn, đừng chuyển đổi một tập dữ liệu số lớn chỉ để chuyển đổi các danh sách đó thành NumPy hoặc Arrow. Có chức năng chuyên biệt cho điều đó. xem hướng dẫn của họ (thanh bên trái hoặc nút ≡ trên thiết bị di động) Mảng và Bản ghi vụng về có phương thức py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects72. Đối với các tập dữ liệu nhỏ (hoặc một phần nhỏ của tập dữ liệu), đây là một cách thuận tiện để xem nhanh py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects7 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects8 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects9 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]0 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]1 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]2 Hàm tạo kiểu gấu trúcNhư chúng ta đã thấy, hàm tạo ) diễn giải một đối số có thể lặp lại là dữ liệu mà nó được dùng để biểu diễn, như trong [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]3 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]5 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float64 Nhưng đôi khi, bạn có một số lần lặp mà bạn muốn sử dụng làm cột của bảng. Hàm tạo Pandas DataFrame diễn giải một lệnh của các lần lặp dưới dạng các cột [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]7 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]8 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]9 xy0[1. 1, 2. 2, 3. 3]một1[]hai2[4. 4, 5. 5] ba Và nhà xây dựng cũng vậy ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array0 ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array1 ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array2 ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array3 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects1 ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array5 Lưu ý rằng đây là chuyển vị của cách diễn giải dữ liệu nếu nó nằm trong một danh sách, chứ không phải là một lệnh chính tả. Các giá trị py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects75 và py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects76 được hiểu là xen kẽ trong mỗi bản ghi. Không có khả năng xảy ra xung đột giữa các hàm tạo kiểu -style và kiểu Pandas vì được áp dụng cho một dict sẽ luôn trả về một , thay vì một ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array6 ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array7 ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array8 ak_array = ak.from_iter(py_objects) ak_array9 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects5 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float641 Hàm áp dụng cho một dict cũng tương đương với hàm tạo [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float642 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float643 Chuyển đổi số và booleansPython py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects83, py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects84 và py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects85 (được gọi là các kiểu “nguyên thủy”) được chuyển đổi thành các kiểu py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects86, py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects87 và py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects85 trong Mảng khó xử Tất cả các loại Lúng túng của dấu phẩy động được chuyển đổi thành py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects83 của Python, tất cả các loại Lúng túng tích phân được chuyển đổi thành py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects84 của Python và loại boolean của Lúng túng được chuyển đổi thành py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects85 của Python [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float644 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float645 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float646 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float647 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float648 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float649 ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]])0 ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]])1 ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]])2 ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]])3 ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]])4 ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]])5 Chuyển đổi danh sáchDanh sách Python, cũng như các lần lặp khác ngoài dict, tuple, str và byte, được chuyển đổi thành danh sách có độ dài thay đổi của Awkward. Không thể xây dựng danh sách có kích thước cố định với. (Một cách để làm điều đó là chuyển đổi một mảng NumPy với. ) Các danh sách có kích thước cố định và độ dài thay đổi của vụng về được chuyển đổi thành danh sách Python với ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float64 ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]])8 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float640 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float641 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float642 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float643 Ghi chú chủ đề nâng cao. phần còn lại của phần này có thể được bỏ qua nếu bạn không quan tâm đến sự khác biệt giữa danh sách có kích thước cố định và danh sách có độ dài thay đổi Lưu ý rằng một mảng NumPy là một mảng có thể lặp lại, vì vậy hãy lặp lại nó, xây dựng các danh sách Lúng túng có độ dài thay đổi. Ngược lại, chuyển dữ liệu (không lặp lại) vào các danh sách khó xử có kích thước cố định [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float644 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float645 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float646 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float647 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float648 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float649 Lưu ý rằng các loại khác nhau. py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects97 đấu với py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects98. Hàm tạo sử dụng nếu được cung cấp một mảng NumPy (với [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]01) và nếu được cung cấp một lần lặp mà nó không nhận ra Điều này có thể đặc biệt tinh tế khi các mảng NumPy được lồng trong các lần lặp [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float644 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float645 ak.Record({"x": 1, "y": [1.1, 2.2]})2 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float649 ak.Record({"x": 1, "y": [1.1, 2.2]})4 ak.Record({"x": 1, "y": [1.1, 2.2]})5 ak.Record({"x": 1, "y": [1.1, 2.2]})6 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float647 ak.Record({"x": 1, "y": [1.1, 2.2]})8 ak.Record({"x": 1, "y": [1.1, 2.2]})9 {x: 1, y: [1.1, 2.2]} ------------------ type: { x: int64, y: 2 * float64 }0 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float647 Logic đằng sau chính sách này là chỉ các mảng NumPy có [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]01 mới được đảm bảo có nội dung có kích thước cố định. Các trường hợp khác phải có [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]04 danh sách loại {x: 1, y: [1.1, 2.2]} ------------------ type: { x: int64, y: 2 * float64 }2 {x: 1, y: [1.1, 2.2]} ------------------ type: { x: int64, y: 2 * float64 }3 {x: 1, y: [1.1, 2.2]} ------------------ type: { x: int64, y: 2 * float64 }4 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float64 {x: 1, y: [1.1, 2.2]} ------------------ type: { x: int64, y: 2 * float64 }6 {x: 1, y: [1.1, 2.2]} ------------------ type: { x: int64, y: 2 * float64 }7 {x: 1, y: [1.1, 2.2]} ------------------ type: { x: int64, y: 2 * float64 }8 [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] ----------------------- type: 3 * var * float64 Chuyển đổi chuỗi và bytestringsCác chuỗi Python (loại [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]05) được chuyển đổi thành và từ các chuỗi được mã hóa UTF-8 của Awkward và các chuỗi phụ Python (loại [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]06) được chuyển đổi thành và từ các chuỗi phụ không được mã hóa của Awkward ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array0 ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array1 ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array2 ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array3 ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array4 ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array5 ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array6 ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array7 Ghi chú chủ đề nâng cao. phần còn lại của phần này có thể được bỏ qua nếu bạn không quan tâm đến các biểu diễn bên trong Các chuỗi và byte của vụng về không phải là các loại riêng biệt, mà là các chuyên biệt hóa của các danh sách có độ dài thay đổi. Trong khi một danh sách có thể được biểu diễn bên trong bởi a hoặc a , ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array8 ak_array = ak.Array([[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]) ak_array9 Các chuỗi và chuỗi phụ chỉ là s và s của các số nguyên một byte với các tham số đặc biệt py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects00 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects01 Các tham số này chỉ ra rằng các mảng chuỗi phải có các hành vi đặc biệt, chẳng hạn như đẳng thức trên mỗi chuỗi, thay vì đẳng thức trên mỗi ký tự py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects02 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects03 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects04 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects05 (Nếu không có hành vi quá tải này, việc so sánh chuỗi sẽ mang lại kết quả là [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]11 cho [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]12 và sẽ không phát sóng được [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]13 và [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]14. ) Các hành vi đặc biệt cho chuỗi được triển khai bằng cùng một cơ chế mà bạn có thể sử dụng để cung cấp các hành vi đặc biệt cho Mảng và Bản ghi py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects06 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects07 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects08 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects09 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects10 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects11 Cần lưu ý rằng các chuỗi thực sự chỉ là các danh sách có độ dài thay đổi, vì chúng có thể hoạt động theo những cách giống như danh sách một cách bất ngờ. Nếu bạn nhận thấy bất kỳ hành vi nào có thể bị quá tải đối với chuỗi, hãy đề xuất hành vi đó dưới dạng yêu cầu tính năng Chuyển đổi các ký tự và bộ dữ liệuCác lệnh của Python với các khóa có giá trị chuỗi được chuyển đổi thành và từ loại bản ghi của Awkward với các trường được đặt tên. Dữ liệu được liên kết với các trường khác nhau có thể có các loại khác nhau, nhưng bạn thường muốn dữ liệu được liên kết với tất cả các phiên bản của cùng một trường có cùng loại. Các ký tự Python với các khóa có giá trị không phải chuỗi không có giá trị tương đương trong Mảng vụng về (các bản ghi rất khác so với ánh xạ) Các bộ dữ liệu Python được chuyển đổi sang và từ loại bản ghi của Awkward với các trường không tên. Lưu ý rằng Awkward xem các danh sách và bộ dữ liệu của Python theo những cách rất khác nhau. các danh sách dự kiến có độ dài thay đổi với tất cả các phần tử có cùng loại, trong khi các bộ dự kiến có kích thước cố định với các phần tử có các loại tiềm năng khác nhau, giống như một bản ghi Trong ví dụ sau, trường py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects75 có loại py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects87 và trường py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects76 có loại py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects97 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects12 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects13 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects14 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects15 Đây là ví dụ tương ứng với bộ dữ liệu py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects16 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects17 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects18 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects19 Cả hai loại Awkward này, [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]20 và [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]21, đều có hai trường, nhưng loại đầu tiên có tên cho các trường đó Cả hai đều có thể được trích xuất bằng cách sử dụng các chuỗi nằm giữa các dấu ngoặc vuông, mặc dù các chuỗi phải là [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]22 và [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]23 đối với bộ dữ liệu py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects20 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects21 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects22 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects23 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects24 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects21 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects26 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects23 Lưu ý sự khác biệt về ý nghĩa giữa [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]23 và [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]25 trong ví dụ trên. Để an toàn, bạn có thể muốn sử dụng py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects28 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects21 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects30 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects21 Bằng cách đó, bạn có thể đặt tên cho các biến bất cứ thứ gì bạn thích Nếu các trường bị thiếu trong một số bản ghi, các giá trị bị thiếu sẽ được điền bằng Không có (loại tùy chọn. thêm về điều đó bên dưới) py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects32 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects33 Nếu một số bộ dữ liệu có độ dài khác nhau, Mảng khó xử kết quả được coi là không đồng nhất (kiểu hợp nhất. thêm về điều đó bên dưới) py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects34 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects35 Bản ghi vụng về là một đại lượng vô hướng được rút ra từ một mảng bản ghi, do đó, một bản ghi có thể được tạo từ một lệnh duy nhất với các khóa có giá trị chuỗi py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects36 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects37 Điều này cũng không đúng với các bộ dữ liệu. Hàm tạo mong đợi các trường được đặt tên py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects38 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects39 Giá trị bị mất. Python Không cóPython's Không có thể xuất hiện ở bất cứ đâu trong cấu trúc được phân tích cú pháp bởi. Nó làm cho tất cả dữ liệu ở cấp độ lồng nhau đó có loại tùy chọn và được biểu thị dưới dạng Không có py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects40 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects41 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects42 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects43 Ghi chú chủ đề nâng cao. phần còn lại của phần này mô tả sự tương đương giữa trường bản ghi bị thiếu và trường bản ghi không có giá trị, chỉ liên quan đến bộ dữ liệu có trường bị thiếu Như đã mô tả ở trên, các trường không có trong một số bản ghi nhưng không có trong các bản ghi khác được điền bằng Không có. Do đó, các chuyển đổi từ Python sang Mảng lúng túng trở lại Python không nhất thiết dẫn đến biểu thức ban đầu py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects44 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects45 Đây là một sự lựa chọn có chủ ý. Có thể chuyển đổi các bản ghi có các trường bị thiếu thành các mảng có kiểu kết hợp (thêm về điều đó bên dưới), điều này sẽ dẫn đến biểu thức ban đầu, py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects46 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects47 Nhưng các tập dữ liệu điển hình của bản ghi với các tập hợp trường khác nhau biểu thị các trường bị thiếu, thay vì các loại đối tượng hoàn toàn khác nhau. (Ngay cả trong các ứng dụng vật lý hạt kết hợp “các đối tượng electron” với “các đối tượng photon”, cả hai loại đối tượng đều có các trường quỹ đạo giống nhau py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects75, py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects76, [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]34 và khác nhau ở các trường tồn tại cho cái này chứ không phải cho cái kia, chẳng hạn như _______2_______35 cho các electron . ) Việc sử dụng bộ nhớ của các mảng kết hợp thay đổi theo số lượng các loại khác nhau, lên tới $2^n$ đối với các bản ghi có các trường $n$ có khả năng bị thiếu. Các loại tùy chọn của các bản ghi hoàn toàn rời rạc với các trường $n_1$ và $n_2$ sử dụng dung lượng bộ nhớ có tỷ lệ là $n_1 + n_2$. Giả sử rằng các bản ghi rời rạc là một loại bản ghi duy nhất có các trường bị thiếu là một lỗi có thể phục hồi được, nhưng giả sử rằng một loại bản ghi có các trường bị thiếu là khác biệt đối với mọi tổ hợp các trường bị thiếu có thể là một thảm họa Mặt khác, các bộ có độ dài khác nhau được coi là các loại khác nhau vì nhầm vị trí $i$ với vị trí $i + 1$ dù sao cũng sẽ tạo ra các liên kết py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects48 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects49 các loại công đoàn. dữ liệu không đồng nhấtNếu dữ liệu trong một Python iterable có các kiểu khác nhau ở cùng một cấp độ lồng (“không đồng nhất”), thì các Mảng khó xử được tạo bởi có các kiểu kết hợp Hầu hết các thao tác khó xử được xác định trên các Mảng được gõ liên kết, nhưng nhìn chung chúng không hiệu quả bằng các thao tác tương tự trên các Mảng được nhập đơn giản Ví dụ sau trộn số ( py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects86) với danh sách ( py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects97) py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects50 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects51 Hàm chuyển đổi nó trở lại thành một danh sách Python không đồng nhất py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects52 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects53 Bất kỳ loại có thể được trộn lẫn. số và danh sách, danh sách và bản ghi, dữ liệu bị thiếu, v.v. py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects54 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects55 Một ngoại lệ là dữ liệu số được hợp nhất mà không tạo kiểu kết hợp. số nguyên được mở rộng thành số dấu phẩy động py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects56 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects57 Nhưng booleans không được hợp nhất với số nguyên py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects58 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects59 Như đã mô tả ở trên, các bản ghi có các nhóm trường khác nhau được coi là một loại bản ghi duy nhất với các giá trị bị thiếu py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects60 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects61 Nhưng các bộ dữ liệu có độ dài khác nhau được coi là các loại khác nhau py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects62 py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]] py_objects63 Kiểm soát nhiều hơn đối với chuyển đổiCác chuyển đổi được mô tả ở trên được áp dụng khi nó ánh xạ dữ liệu vào một. Để kiểm soát nhiều hơn quá trình chuyển đổi (e. g. để kết hợp các bản ghi), sử dụng trực tiếp Bạn có thể biến một chuỗi thành một đối tượng Python không?Sử dụng json.
Hàm loads() chấp nhận đầu vào là một chuỗi hợp lệ và chuyển đổi nó thành một từ điển Python . Quá trình này được gọi là deserialization – hành động chuyển đổi một chuỗi thành một đối tượng.
Bạn có thể có một mảng đối tượng trong Python không?Mô-đun mảng trong Python định nghĩa một đối tượng được biểu diễn trong một mảng . Đối tượng này chứa các kiểu dữ liệu cơ bản như số nguyên, dấu chấm động, ký tự. Sử dụng mô-đun mảng, một mảng có thể được khởi tạo bằng cú pháp sau. ví dụ 1. In một mảng các giá trị với mã loại, int. |