python中的数组详解

简介: python中的数组详解

在Python中,数组是一种线性数据结构,它可以存储一组有序的数据,支持多种操作,包括索引、删除、更新、添加、排序等。数组是有序的,它的元素按照一定的顺序排列。

创建数组的语法是在方括号内使用逗号分隔符来分隔元素,例如:

my_array = [1, 2, 3, 4, 5]

可以使用索引来访问数组中的元素,索引从0开始,例如:

print(my_array[0])  # 输出1
print(my_array[4])  # 输出5

可以使用append()方法向数组中添加元素,例如:

my_array.append(6)
print(my_array)  # 输出[1, 2, 3, 4, 5, 6]

可以使用extend()方法向数组中添加多个元素,例如:

my_array.extend([7, 8, 9])
print(my_array)  # 输出[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

可以使用insert()方法在指定位置插入元素,例如:

my_array.insert(3, 10)
print(my_array)  # 输出[1, 2, 10, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

可以使用remove()方法删除指定的元素,例如:

my_array.remove(3)
print(my_array)  # 输出[1, 2, 10, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

可以使用pop()方法删除指定位置的元素,并返回该元素的值(如果不指定位置则默认删除最后一个元素),例如:

my_array.pop(3)
print(my_array)  # 输出[1, 2, 10, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

可以使用sort()方法对数组进行排序,例如:

my_array.sort()
print(my_array)  # 输出[1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

可以使用reverse()方法对数组进行反转,例如:

my_array.reverse()
print(my_array)  # 输出[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 2, 1]

可以使用copy()方法对数组进行复制,例如:

my_array2 = my_array.copy()
print(my_array2)  # 输出[1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

需要注意的是,Python中的数组是基于内存的,它的元素存储在一块连续的内存区域中,因此修改数组中的元素会影响到其他元素的值。此外,Python中的数组不支持多维数组,如果需要使用多维数组,可以使用NumPy库提供的多维数组功能。

目录
相关文章
|
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++
305 0
|
搜索推荐 索引 Python
【Leetcode刷题Python】牛客. 数组中未出现的最小正整数
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
363 2
|
Python
【Leetcode刷题Python】53. 最大子数组和
LeetCode第53题"最大子数组和"的Python解决方案,利用动态规划的思想,通过一次遍历数组并维护当前最大和以及全局最大和来求解。
313 2
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 03. 数组中重复的数字
解决剑指Offer题目 "数组中重复的数字" 的Python实现方法,通过使用字典来记录数组中每个数字的出现次数,快速找出重复的数字。
132 1
|
机器学习/深度学习 并行计算 大数据
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
405 10
|
索引 Python
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
436 4
|
存储 数据处理 索引
如何删除 Python 数组中的值?
【8月更文挑战第29天】
588 9
|
索引 Python
向 Python 数组添加值
【8月更文挑战第29天】
289 8
|
存储 缓存 C语言
|
存储 测试技术 Python
Python 数组和列表有什么区别?
【8月更文挑战第29天】
3243 4

推荐镜像

更多