配列は、整数、浮動小数点、文字型などの同じ種類の要素を格納するために使用されるコンテナです。配列はデータ構造の最も重要な部分の 1 つです。配列では、要素はメモリ内の連続した場所に格納されます。 0 から (配列のサイズ – 1) までのインデックスを付けることで配列要素にアクセスできます。 パイソン C などのプログラミング言語で利用できる配列のサポートは組み込まれていません。 C++ 、 そして ジャワ ただし、この記事で学習するさまざまな方法を使用して、Python で配列を使用できます。
Python で配列を宣言する
Pythonでリストを使用して配列を宣言する
Python では、配列はサポートされていません。代わりに、要素を配列のように格納するために List が使用されます。リストにはさまざまなタイプの要素を格納できます。配列と同様にインデックスを使用してリスト内の要素にアクセスできます。したがって、リストは配列として使用できますが、唯一の条件は、すべての要素が同じ型であることです。
例 : ここでは、リストを使用して、いくつかの整数値を含む配列を宣言しました。 for ループを利用したインデックス付けを使用して、配列の値を出力します。その後、append() 関数を使用してリストの最後にもう 1 つの要素を挿入し、配列のインデックス「0」の値を変更します。ここで、配列を再度出力すると、出力に変更された配列が表示されます。
Python3
Java文字列の部分文字列
# Declaring arrays using list in Python> array>=> [>12>,>34>,>45>,>32>,>54>]> for> i>in> range>(>0>,>len>(array)):> >print>(array[i], end>=>' '>)> # Inserting element in array> array.append(>99>);> # Modifying element in an array> array[>0>]>=> 100>;> print>(>'
Array after modification :'>)> for> i>in> range>(>0>,>len>(array)):> >print>(array[i], end>=>' '>)> |
>
>
データマイニング出力
12 34 45 32 54 Array after modification : 100 34 45 32 54 99>
Python で Array モジュールを使用して配列を宣言する
Python では、C、C++、Java などの他の言語とまったく同じように動作する配列を使用するために、配列モジュールを使用できます。これは、整数、文字、浮動小数点数などの主な値の配列をコンパクトに表現できるオブジェクト型を定義します。
配列を宣言する構文
変数名 = 配列(タイプコード, [要素1, 要素2, …., 要素n])
ここ、
- Variable_Name – 配列の名前です。
- typecode – 配列に格納される要素のタイプを指定します。
- [] – 角括弧内で、宣言中に配列に格納される要素を指定できます。
例 : 以下のコードでは、まず配列モジュールをインポートし、次に array() 関数を使用して整数型の array1 を宣言します。その後、array1 の値を出力します。
Python3
おっと
import> array as arr> # Declaring an array> array1>=> arr.array(>'i'>, [>10>,>20>,>30>,>40>,>50>])> # Printing array1> for> i>in> range>(>0>,>len>(array1)):> >print>(array1[i], end>=>' '>)> |
>
>出力
10 20 30 40 50>
NumPy 配列の作成
NumPy は、配列を操作するために使用される Python の人気のあるライブラリです。 NumPy 配列は Python リストよりも最適化されており、プログラミングを行う際に最適化が重要な役割を果たします。
例 : 以下のコードでは、まず NumPy モジュールをインポートし、次に NumPy の array() 関数を使用して 1D、2D、3D 配列などのさまざまなタイプの配列を宣言し、それらを出力します。
サンジェイ・ダットと
Python3
ホバリングCSS
import> numpy as np> # Declare 1D array> array1>=> np.array([>10>,>23>,>34>,>33>,>45>])> print>(>'Print 1D array: '>)> print>(array1)> # Declare 2D array> array2>=> np.array([[>1>,>2>,>3>,>4>,>5>],[>6>,>7>,>8>,>9>,>10>]])> print>(>'
Print 2D array: '>)> print>(array2)> # Declare 3D array> array3>=> np.array([[[>1>,>2>,>3>,>4>,>5>],[>6>,>7>,>8>,>9>,>10>]],> >[[>11>,>12>,>13>,>14>,>15>],[>16>,>17>,>18>,>19>,>20>]]])> print>(>'
Print 3D array: '>)> print>(array3)> |
>
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出力：
