Mảng trong Python là Cấu trúc dữ liệu có thể chứa nhiều giá trị cùng loại. Thông thường, chúng bị hiểu sai thành danh sách hoặc Mảng Numpy. Về mặt kỹ thuật, Mảng trong Python khác với cả hai. Vì vậy, hãy tiếp tục và xem Mảng trong Python là gì và cách triển khai
Dưới đây là tổng quan về các chủ đề giải thích tất cả các khía cạnh liên quan đến mảng
Bạn có thể xem qua bản ghi hội thảo trực tuyến về Mảng Python nơi chuyên gia đào tạo Python của chúng tôi đã giải thích các chủ đề một cách chi tiết với các ví dụ sẽ giúp bạn hiểu tất cả các khái niệm liên quan đến Mảng Python
Mảng trong Python. Hoạt động mảng Python. Edureka
Video này sẽ giúp bạn nắm vững tất cả các nguyên tắc cơ bản trong ngôn ngữ lập trình python
Tại sao nên sử dụng Mảng trong Python?
Sự kết hợp của Mảng, cùng với Python có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian. Như đã đề cập trước đó, mảng giúp bạn giảm kích thước tổng thể của mã, trong khi Python giúp bạn loại bỏ cú pháp có vấn đề, không giống như các ngôn ngữ khác.
Ví dụ. Nếu bạn phải lưu trữ các số nguyên từ 1-100, bạn sẽ không thể nhớ rõ ràng 100 tên biến, do đó, bạn có thể lưu chúng dễ dàng bằng cách sử dụng một mảng.
Bây giờ bạn đã nhận thức được tầm quan trọng của mảng trong Python, hãy cùng tìm hiểu chi tiết hơn về nó
Mảng trong Python là gì?
Mảng về cơ bản là một cấu trúc dữ liệu có thể chứa nhiều hơn một giá trị tại một thời điểm. Nó là một tập hợp hoặc một loạt các phần tử cùng loại được sắp xếp theo thứ tự
Thí dụ
a=arr.array['d',[1.2,1.3,2.3]]
Chúng ta có thể lặp qua các mục mảng một cách dễ dàng và tìm nạp các giá trị cần thiết bằng cách chỉ định số chỉ mục. Mảng cũng có thể thay đổi [có thể thay đổi], do đó, bạn có thể thực hiện các thao tác khác nhau theo yêu cầu
Bây giờ, luôn có một câu hỏi xuất hiện trong đầu chúng ta –
Danh sách Python có giống như một Mảng không?
Mảng và danh sách Python lưu trữ các giá trị theo cách tương tự. Nhưng có một sự khác biệt chính giữa hai tôi. e các giá trị mà họ lưu trữ. Một danh sách có thể lưu trữ bất kỳ loại giá trị nào, chẳng hạn như intergers, string, v.v. Mặt khác, một mảng lưu trữ các giá trị kiểu dữ liệu đơn lẻ. Do đó, bạn có thể có một mảng các số nguyên, một mảng các chuỗi, v.v.
Python cũng cung cấp Mảng Numpy là một lưới các giá trị được sử dụng trong Khoa học dữ liệu. Bạn có thể xem Numpy Arrays vs Lists để biết thêm
Tạo một mảng trong Python
Mảng trong Python có thể được tạo sau khi nhập mô-đun mảng như sau –
→ nhập mảng dưới dạng mảng
Hàm mảng [kiểu dữ liệu, danh sách giá trị] nhận hai tham số, tham số đầu tiên là kiểu dữ liệu của giá trị được lưu trữ và tham số thứ hai là danh sách giá trị. Kiểu dữ liệu có thể là bất cứ thứ gì như int, float, double, v.v. Vui lòng lưu ý rằng arr là tên bí danh và để dễ sử dụng. Bạn cũng có thể nhập mà không cần bí danh. Có một cách khác để nhập mô-đun mảng đó là –
→ từ nhập mảng *
Điều này có nghĩa là bạn muốn nhập tất cả các chức năng từ mô-đun mảng
Cú pháp sau đây được sử dụng để tạo một mảng
cú pháp
a=arr.array[data type,value list] #when you import using arr alias
HOẶC
a=array[data type,value list] #when you import using *
Thí dụ. a=mảng. mảng[ ‘d’ , [1. 1 , 2. 1 ,3. 1] ]
Ở đây, tham số đầu tiên là 'd' là loại dữ liệu tôi. e. float và các giá trị được chỉ định làm tham số tiếp theo
Ghi chú
Tất cả các giá trị được chỉ định thuộc loại float. Chúng ta không thể chỉ định giá trị của các kiểu dữ liệu khác nhau cho một mảng
Bảng sau đây cho bạn thấy các loại dữ liệu khác nhau và mã của chúng
Loại mãPython Kiểu dữ liệuByte sizeiint2Iint2uunicode character2hint2Hint2lint4Lint4ffloat4dfloat8Truy cập các phần tử mảng trong Python
Để truy cập các phần tử mảng, bạn cần chỉ định các giá trị chỉ số. Lập chỉ mục bắt đầu từ 0 chứ không phải từ 1. Do đó, số chỉ mục luôn nhỏ hơn 1 so với độ dài của mảng
cú pháp
Array_name[giá trị chỉ mục]
Thí dụ
a=arr.array[ 'd', [1.1 , 2.1 ,3.1] ] a[1]
Đầu ra –
2.1
Đầu ra được trả về là giá trị, hiện ở vị trí thứ hai trong mảng của chúng tôi là 2. 1
Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số thao tác mảng cơ bản
Các phép toán mảng cơ bản
Có nhiều thao tác có thể được thực hiện trên các mảng như sau –
Tìm độ dài của một mảng
Độ dài của một mảng là số phần tử thực sự có mặt trong một mảng. Bạn có thể sử dụng chức năng len[] để đạt được điều này. Hàm len[] trả về một giá trị nguyên bằng số phần tử có trong mảng đó
cú pháp
→ len[array_name]
Thí dụ
a=arr.array['d', [1.1 , 2.1 ,3.1] ] len[a]
Đầu ra – 3
Điều này trả về giá trị là 3 bằng với số phần tử mảng
Thêm/Thay đổi các phần tử của Array
Chúng ta có thể thêm giá trị vào một mảng bằng cách sử dụng các hàm append[],extend[] và insert[i,x]
Hàm append[] được sử dụng khi chúng ta cần thêm một phần tử vào cuối mảng
Thí dụ
a=arr.array['d', [1.1 , 2.1 ,3.1] ] a.append[3.4] print[a]
Đầu ra –
mảng ['d', [1. 1, 2. 1, 3. 1, 3. 4]]
Mảng kết quả là mảng thực tế với giá trị mới được thêm vào cuối của nó. Để thêm nhiều hơn một phần tử, bạn có thể sử dụng hàm extension[]. Hàm này lấy một danh sách các phần tử làm tham số của nó. Nội dung của danh sách này là các phần tử sẽ được thêm vào mảng
Thí dụ
a=arr.array['d', [1.1 , 2.1 ,3.1] ] a.extend[[4.5,6.3,6.8]] print[a]
Đầu ra –
mảng ['d', [1. 1, 2. 1, 3. 1, 4. 5, 6. 3, 6. số 8]]
Mảng kết quả sẽ chứa tất cả 3 phần tử mới được thêm vào cuối mảng
Tuy nhiên, khi bạn cần thêm một phần tử cụ thể vào một vị trí cụ thể trong mảng, có thể sử dụng hàm insert[i,x]. Hàm này chèn phần tử vào chỉ mục tương ứng trong mảng. Nó nhận 2 tham số trong đó tham số đầu tiên là chỉ số cần chèn phần tử và tham số thứ hai là giá trị
Thí dụ
________số 8Đầu ra –
mảng ['d', [1. 1, 2. 1, 3. 8, 3. 1]]
Mảng kết quả chứa giá trị 3. 8 ở vị trí thứ 3 trong mảng
Mảng cũng có thể được hợp nhất bằng cách thực hiện nối mảng
nối mảng
Bất kỳ hai mảng nào cũng có thể được nối bằng ký hiệu +.
Example:
a=arr.array[data type,value list] #when you import using arr alias0
Đầu ra –
Mảng c= mảng['d', [1. 1, 2. 1, 3. 1, 2. 6, 7. 8, 3. 7, 8. 6]]
Kết quả mảng c chứa các phần tử nối của mảng a và b
Bây giờ, hãy xem cách bạn có thể loại bỏ hoặc xóa các mục khỏi một mảng
Tìm hiểu khóa đào tạo Python của chúng tôi tại các thành phố/quốc gia hàng đầu
Xóa/Xóa phần tử của mảng
Các phần tử của mảng có thể được gỡ bỏ bằng phương thức pop[] hoặc remove[]. Sự khác biệt giữa hai hàm này là hàm trước trả về giá trị đã xóa trong khi hàm sau thì không
Hàm pop[] không nhận tham số hoặc giá trị chỉ mục làm tham số. Khi không có tham số nào được đưa ra, hàm này bật [] phần tử cuối cùng và trả về nó. Khi bạn cung cấp giá trị chỉ mục một cách rõ ràng, hàm pop[] bật ra các phần tử được yêu cầu và trả về nó
Thí dụ
a=arr.array[data type,value list] #when you import using arr alias1
Đầu ra –
a=arr.array[data type,value list] #when you import using arr alias2
Hàm pop[] đầu tiên loại bỏ giá trị cuối cùng 4. 6 và trả về tương tự trong khi cái thứ hai bật giá trị ở vị trí thứ 4 là 3. 1 và trả lại như cũ
Mặt khác, hàm remove[] được sử dụng để xóa giá trị mà chúng ta không cần giá trị đã xóa được trả về. Hàm này lấy chính giá trị phần tử làm tham số. Nếu bạn đưa giá trị chỉ mục vào vị trí tham số, nó sẽ báo lỗi
Thí dụ
a=arr.array[data type,value list] #when you import using arr alias3
Đầu ra –
mảng['d', [2. 1,3. 1]]
Đầu ra là một mảng chứa tất cả các phần tử ngoại trừ 1. 1
Khi bạn muốn một phạm vi giá trị cụ thể từ một mảng, bạn có thể cắt mảng để trả về giống như sau
Cắt một mảng
Một mảng có thể được cắt bằng cách sử dụng. Biểu tượng. Điều này trả về một loạt các phần tử mà chúng tôi đã chỉ định bởi các số chỉ mục
Thí dụ
a=arr.array[data type,value list] #when you import using arr alias4
Đầu ra –
mảng ['d', [1. 1, 2. 1, 3. 1]]
Kết quả sẽ là các phần tử có mặt ở vị trí thứ 1, thứ 2 và thứ 3 trong mảng
Vòng qua một mảng
Sử dụng vòng lặp for, chúng ta có thể lặp qua một mảng
Example:
a=arr.array[data type,value list] #when you import using arr alias6
Đầu ra –
Tất cả giá trị
1. 1
2. 2
3. 8
3. 1
3. 7
1. 2
4. 6
giá trị cụ thể
2. 2
3. 8
Đầu ra ở trên cho thấy kết quả sử dụng vòng lặp for. Khi chúng ta sử dụng vòng lặp for mà không có bất kỳ tham số cụ thể nào, kết quả sẽ chứa tất cả các phần tử của mảng được cung cấp cùng một lúc. Trong vòng lặp for thứ hai, kết quả chỉ chứa các phần tử được chỉ định bằng cách sử dụng các giá trị chỉ mục. Xin lưu ý rằng kết quả không chứa giá trị ở chỉ mục số 3.
Hy vọng bạn rõ ràng với tất cả những gì đã được chia sẻ với bạn trong hướng dẫn này. Điều này đưa chúng ta đến phần cuối của bài viết về Mảng trong Python. Hãy chắc chắn rằng bạn thực hành càng nhiều càng tốt và hoàn nguyên kinh nghiệm của bạn.
Có một câu hỏi cho chúng tôi?
Để có kiến thức chuyên sâu về Python cùng với các ứng dụng khác nhau của nó, bạn có thể đăng ký khóa đào tạo trực tuyến về Python trực tiếp với sự hỗ trợ 24/7 và quyền truy cập trọn đời.