Python数据结构与算法(7)---数组array

简介: Python数据结构与算法(7)---数组array

前言


一般来说,我们将Python中的list列表当作数组。但是Python中真正的数组是:array。


它看上去跟list很相似,但是list列表成员可以是任意类型的组合也可以是单一的类型组合,而array数组并不能是,它的所有成员必须是相同的类型。包括了所有的数值类型或其他固定大小的基本类型。


支持的类型如下表:

代码 类型 最小大小(字节)
b Int

1

B Int

1

h Signed short

2

H Unsigned short

2

i Signed int

2

I Unsigned int

2

l Signed long

4

L UnSigned long

4

q Signed long long

8

Q Unsigned long long

8

f Float

4

d Double float

8


初识数组array


array数组被实例化时,可以提供一个参数来描述其允许哪种类型,还可以有一个存储在数组中的初始数据序列。


具体代码如下:


import array
s = b'My name is Li Yuanjing'
a = array.array('b', s)
print(a)


运行之后,效果如下:


这里,我们直接将字符串转换为对应的数值ASCII编码。其中array.array()函数的第1个参数为类型,具体类型如本博文开头所示。


基本用法


如其他Python序列类似,array数组可以采用同样的方式进行扩展和处理。具体操作如下:

import array
a = array.array('i', range(5))
print("构造函数创建")
print(a)
a.extend(range(5))
print("增添值")
print(a)
print("获取第3到第5个元素(不包括5,从0开始):")
print(a[3:5])
print("转换为list列表")
print(list(enumerate(a)))


运行之后,效果如下:


数据转换


在实际的应用中,往往有时候需要将数组写入文件进行保存。这个时候,如何高效率的存储array数组是非常重要的,毕竟不是文本字符串。


一般来说,我们会将array直接转换为二进制进行存储。具体操作如下:

import array
import binascii
a = array.array('i', range(5))
print(a)
a_bytes = a.tobytes()
print(binascii.hexlify(a_bytes))
a2 = array.array('i')
a2.frombytes(a_bytes)
print(a2)

运行之后,效果如下:


中间输出的是16进制。tobytes往往与frombytes结合起来使用。文件方面也是,tofile()往往与tobytes()格式化数据一起用。

相关文章
|
2月前
|
算法 搜索推荐 JavaScript
基于python智能推荐算法的全屋定制系统
本研究聚焦基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计,旨在解决消费者在个性化定制中面临的选择难题。通过整合Django、Vue、Python与MySQL等技术,构建集家装设计、材料推荐、家具搭配于一体的一站式智能服务平台,提升用户体验与行业数字化水平。
|
2月前
|
存储 监控 算法
监控电脑屏幕的帧数据检索 Python 语言算法
针对监控电脑屏幕场景,本文提出基于哈希表的帧数据高效检索方案。利用时间戳作键,实现O(1)级查询与去重,结合链式地址法支持多条件检索,并通过Python实现插入、查询、删除操作。测试表明,相较传统列表,检索速度提升80%以上,存储减少15%,具备高实时性与可扩展性,适用于大规模屏幕监控系统。
130 5
|
2月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
420 0
|
2月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
323 1
|
3月前
|
存储 算法 调度
【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
194 26
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于D*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于D*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
193 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于改进型A*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于改进型A*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
237 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
332 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究(Python代码实现)
491 4

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多