programming python

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

import awkward as ak
import numpy as np
import pandas as pd

Từ Python đến vụng về

Chức 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 Python

Chức 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_objects
1

[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]


py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
3

________số 8_______

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
5

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
6

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_objects
72. 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_objects
7

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
8

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
9

[[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 trúc

Như 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_array
0

ak_array = ak.from_iter[py_objects]
ak_array
1

ak_array = ak.from_iter[py_objects]
ak_array
2

ak_array = ak.from_iter[py_objects]
ak_array
3

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
1

ak_array = ak.from_iter[py_objects]
ak_array
5

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_objects
75 và 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
76 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_array
6

ak_array = ak.from_iter[py_objects]
ak_array
7

ak_array = ak.from_iter[py_objects]
ak_array
8

ak_array = ak.from_iter[py_objects]
ak_array
9

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
5

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
1

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 * float64
2

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
3

Chuyển đổi số và booleans

Python 

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
83, 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
84 và 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
85 [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_objects
86, 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
87 và 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
85 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_objects
83 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_objects
84 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_objects
85 của Python

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
4

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
5

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
6

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
7

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
8

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
9

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 sách

Danh 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 * float64
0

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
1

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
2

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
3

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 * float64
4

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
5

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
6

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
7

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
8

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
9

Lưu ý rằng các loại khác nhau. 

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
97 đấu với 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
98. 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 * float64
4

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
5

ak.Record[{"x": 1, "y": [1.1, 2.2]}]
2

[[1.1, 2.2, 3.3],
 [],
 [4.4, 5.5]]
-----------------------
type: 3 * var * float64
9

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 * float64
7

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 * float64
7

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 bytestrings

Các 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_array
0

ak_array = ak.Array[[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]]
ak_array
1

ak_array = ak.Array[[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]]
ak_array
2

ak_array = ak.Array[[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]]
ak_array
3

ak_array = ak.Array[[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]]
ak_array
4

ak_array = ak.Array[[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]]
ak_array
5

ak_array = ak.Array[[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]]
ak_array
6

ak_array = ak.Array[[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]]
ak_array
7

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_array
8

ak_array = ak.Array[[[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]]
ak_array
9

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_objects
00

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
01

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_objects
02

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
03

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
04

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
05

[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_objects
06

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
07

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
08

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
09

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
10

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
11

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 liệu

Các 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_objects
75 có loại 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
87 và trường 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
76 có loại 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
97

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
12

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
13

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
14

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
15

Đây là ví dụ tương ứng với bộ dữ liệu

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
16

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
17

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
18

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
19

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_objects
20

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
21

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
22

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
23

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
24

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
21

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
26

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
23

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_objects
28

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
21

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
30

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
21

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_objects
32

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
33

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_objects
34

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
35

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_objects
36

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
37

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_objects
38

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
39

Giá trị bị mất. Python Không có

Python'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_objects
40

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
41

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
42

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
43

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_objects
44

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
45

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_objects
46

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
47

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_objects
75, 
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
76, 
[[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_objects
48

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
49

các loại công đoàn. dữ liệu không đồng nhất

Nếu 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_objects
86] với danh sách [
py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
97]

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
50

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
51

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_objects
52

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
53

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_objects
54

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
55

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_objects
56

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
57

Nhưng booleans không được hợp nhất với số nguyên

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
58

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
59

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_objects
60

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
61

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_objects
62

py_objects = [[1.1, 2.2, 3.3], [], [4.4, 5.5]]
py_objects
63

Kiểm soát nhiều hơn đối với chuyển đổi

Các 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.

Bài Viết Liên Quan

Chuồng nuôi trăn cây xanh nên lớn bao nhiêu?
Làm cách nào để cài đặt mô-đun nhập trong python?
Chức năng hệ thống tệp PHP nào có thể được sử dụng để đóng tệp?
Làm cách nào để kiểm tra xem ngày có phải là thứ sáu trong Python không?
Lỗ hổng php 7.1
Xung đột hai tệp css
Tiền thái lan 100 bằng bao nhiêu tiền việt
Cách căn chỉnh văn bản cạnh nhau trong html w3schools
Chức năng gradient python
Làm cách nào để tìm nạp dữ liệu từ cơ sở dữ liệu trong Java và hiển thị biểu mẫu HTML?
Thị trường chứng khoán có mở cửa hôm nay ngày 16 tháng 1 năm 2023 không?
Làm cách nào để lấy ngày bằng Python datetime?
Google sheet có thể cạo trang web không?
Nhận uri từ url python
Bạn có thể thêm ký tự trong Python không?
Python chia đôi danh sách giảm dần
Biểu đồ khoa học Python
Viết chương trình tìm bội chung nhỏ nhất c++
Nhiều nếu trong excel
Xổ số kiểu Mỹ 2023 có mở không?

Toplist mới

#1
Top 9 review kem chống nắng cho bà bầu 2023
7 tháng trước
#2
Top 5 tiếng anh lớp 2 unit 7 trang 46 2023
7 tháng trước
#3
Top 10 tải: mẫu the nhân viên trên excel 2023
7 tháng trước
#4
Top 7 tuyển dụng nhân viên chốt đơn tại nhà 2023
7 tháng trước
#5
Top 7 mẫu nhà 2 tầng chữ l 100m2 mái bằng 2023
7 tháng trước
#6
Top 4 truyện ngắn về quê hương lớp 2 2023
7 tháng trước
#7
Top 6 sơ đồ bộ máy nhà nước thời hồ 2023
7 tháng trước
#8
Top 8 trước việc nhật đảo chính pháp, đảng ta có chủ trương gì mới 2023
7 tháng trước
#9
Top 7 dân số đông đã đem đến cho nước ta 2023
7 tháng trước

Bài mới nhất

Castlevania lords of shadow 2 việt hóa fshare năm 2024
Đặt bàn thờ ông táo như thế nào năm 2024
Cach fix lỗi ko vào trân dc lol năm 2024
Bài tập tiếng anh lưu hoằng trí lớp 8 violet năm 2024
Bị lỗi không thành hoa trong word 2023 năm 2024
Nên dùng biện pháp tránh thai nào sau sinh năm 2024
Lỗi không đang nhập được đồng bộ hóa coccoc năm 2024
Chữa thoái hóa xương khớp của đỗ đưcs ngocj năm 2024
Tìm lỗi sai eggs are taken to the mảket fridays năm 2024
Bột diệp lục unicity được sản xuất như thế nào năm 2024

Chủ Đề

Toplist programming Địa Điểm Hay Hỏi Đáp Là gì Mẹo Hay Nghĩa của từ Học Tốt Công Nghệ mẹo hay Khỏe Đẹp bao nhiêu Top List Bao nhiêu Sản phẩm tốt Bài Tập Xây Đựng Ngôn ngữ đánh giá Tiếng anh Bài tập So Sánh Ở đâu So sánh Hướng dẫn Dịch bao nhieu Tại sao Đại học hướng dẫn Thế nào Máy tính Vì sao Bao lâu Khoa Học Hà Nội