Как из списка сделать массив
Перейти к содержимому

Как из списка сделать массив

Python.v.JavaScript

JavaScript for Pythonistas. Python for JavaScripters

Списки / массивы

Стандартная структура данных для хранения нескольких элементов в определённом порядке в Python называется списком ( list ), в JavaScript называется массивом ( Array ).

my_list = [3, 2, 10, "Hello"] my_list
[3, 2, 10, 'Hello']
var my_array = [3, 2, 10, "Hello"];my_array;
[ 3, 2, 10, 'Hello' ]
my_list = list('Hello!') my_list
['H', 'e', 'l', 'l', 'o', '!']
var my_array = Array(1, 2, 3, "Hello");my_array;
[ 1, 2, 3, 'Hello' ]
var my_array = new Array(1, 2, 3, "Hello");my_array;
[ 1, 2, 3, 'Hello' ]
var my_array = new Array(4);my_array;
var my_array = new Array("4");my_array;
var my_array = new Array("Hello!");my_array;
[ 'Hello!' ]

В JavaScript массивы можно создавать, используя функцию Array (со словом new или без него: эффект одинаковый). Если эта функция получает в качестве аргумента одно целое число, то это число принимается за длину массива, который нужно создать, при этом создаётся массив с пустыми слотами. В иных случаях (несколько аргументов, аргумент-строка) создается массив, элементами которого являются перечисленные аргументы. Из-за непоследовательного поведения этой функции и получающихся массивов с пустыми слотами этот метод является не рекомендуемым, подробнее см. в YDKJS.

my_list = [3, 2, 10, "Hello"] my_list[0]
my_list[1]
my_list[-1]
'Hello'
var my_array = [3, 2, 10, "Hello"];my_array[0];
my_array[1];
my_array[my_array.length-1];
Hello
my_list = [2, 3, 10] my_list["0"] 
Exception: TypeError list indices must be integers or slices, not str
var my_array = [2, 3, 10];my_array["0"];

В JavaScript массивы являются частным случаем объектов, а объекты индексируются строками. Числовые индексы неявно преобразуются в строки.

my_list = [3, 2, 10, "Hello"] my_list[0] = 100 my_list
[100, 2, 10, 'Hello']
var my_array = [3, 2, 10, "Hello"]; my_array[0] = 100;my_array;
[ 100, 2, 10, 'Hello' ]
my_list = [3, 2, 10, "Hello"] len(my_list)
var my_array = [3, 2, 10, "Hello"];my_array.length;
my_list = [3, 2, 10, "Hello"] my_list.append(5) my_list
[3, 2, 10, 'Hello', 5]
var my_array = [3, 2, 10, "Hello"]; my_array.push(5);my_array;
[ 3, 2, 10, 'Hello', 5 ]
my_list = [3, 2] my_list.extend([12, 20]) my_list
[3, 2, 12, 20]
var my_array = [3, 2]; my_array.push(12, 20);my_array;
[ 3, 2, 12, 20 ]
my_list = [3, 2, 10, "Hello"] other_list = [1, 2, 3] my_list.extend(other_list) my_list
[3, 2, 10, 'Hello', 1, 2, 3]
var my_array = [3, 2, 10, "Hello"]; var other_array = [1, 2, 3]; my_array.push.apply(my_array, other_array);my_array;
[ 3, 2, 10, 'Hello', 1, 2, 3 ]
var my_array = [3, 2, 10, "Hello"]; var other = [1, 2, 3]; Array.prototype.push.apply(my_array, other);my_array;
[ 3, 2, 10, 'Hello', 1, 2, 3 ]
function extend(arr, other) < /* you should include a test to * check whether other_array really * is an array */ other.forEach(function(v) < arr.push(v); >); > var my_array = [3, 2, 10, "Hello"]; var other_array = [1, 2, 3]; extend(my_array, other_array);my_array;
[ 3, 2, 10, 'Hello', 1, 2, 3 ]

Это наиболее эффективный способ расширения списка в случае, если второй список очень большой. В отличие от остальных методов, здесь не приходится передавать все элементы второго списка в качестве аргументов функции.

var my_array = [3, 2, 10, "Hello"]; var other_array = [1, 2, 3]; my_array.push(. other_array);my_array;
[ 3, 2, 10, 'Hello', 1, 2, 3 ]
first_list = [1, 2, 3] second_list = ["Hello", "World"] new_list = first_list + second_list new_list
[1, 2, 3, 'Hello', 'World']
first_array = [1, 2, 3]; second_array = ["Hello", "World"]; new_array = first_array.concat(second_array);new_array;
[ 1, 2, 3, 'Hello', 'World' ]
my_list = [2, 10, 15] del my_list[1] my_list
[2, 15]
my_list[1]
len(my_list)
var my_array = [2, 10, 15]; delete my_array[1];my_array;
[ 2, , 15 ]
my_array[1];
undefined
my_array.length;
my_list = [1, 2, 10] my_list.clear() my_list
var my_array = [1, 2, 10] my_array.length = 0my_array;
my_list = [1, 20, 10] my_list[3] 
Exception: IndexError list index out of range
var my_array = [1, 20, 10]my_array[3];
undefined
my_list = [1, 2, 10] my_list[5] = 100 
Exception: IndexError list assignment index out of range
var my_array = [1, 2, 10] my_array[5] = 100my_array;
[ 1, 2, 10, , 100 ]
my_array[3];
undefined
my_array[5];
my_list = [1, 7, 10] 1 in my_list
True
7 in my_list
True
10 in my_list
True
2 in my_list
False
"1" in my_list
False

Оператор in для списков проверяет, находится ли элемент в списке.

list_like_dict = < 0: 1, 1: 7, 2: 10 >1 in list_like_dict
True
7 in list_like_dict
False
10 in list_like_dict
False
2 in list_like_dict
True
"1" in list_like_dict
False

Если сделать словарь, похожий на список (с числовыми ключами), то оператор in будет проверять, находится ли данный элемент среди индексов (как это всегда происходит со словарями). Примерно так работает аналогичный оператор в JavaScript.

var my_array = [1, 7, 10];1 in my_array;
true
7 in my_array;
false
10 in my_array;
false
2 in my_array;
true
"1" in my_array;
true

Поскольку массив в JavaScript — это частный случай объекта (то есть штуки, похожей на словарь), in проверяет, есть ли данный элемент среди индексов (ключей), а не среди значений. См. этот ответ по поводу проверки на наличие элемента среди значений.

my_list = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60] my_list[2:4]
[20, 30]
my_list[:2]
[0, 10]
my_list[2:]
[20, 30, 40, 50, 60]
my_list[2:-2]
[20, 30, 40]
my_list[:]
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60]
my_list[2:6:2]
[20, 40]
my_list[4:2:-1]
[40, 30]
my_array = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60]my_array.slice(2, 4);
[ 20, 30 ]
my_array.slice(null, 2);
[ 0, 10 ]
my_array.slice(2);
[ 20, 30, 40, 50, 60 ]
my_array.slice(2, -2);
[ 20, 30, 40 ]
my_array.slice();
[ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60 ]

Срезов с шагом (третий аргумент в Python) в JavaScript по умолчанию нет.

my_list = [0, 10, 20, 30, 40] my_list[2:4] = [200, 300, 400] my_list
[0, 10, 200, 300, 400, 40]
my_list[1:2] = [] my_list
[0, 200, 300, 400, 40]
my_list[3:3] = [999] my_list
[0, 200, 300, 999, 400, 40]
var my_array = [0, 10, 20, 30, 40]; var deleted; deleted = my_array.splice(2, 2, 200, 300, 400);my_array;
[ 0, 10, 200, 300, 400, 40 ]
deleted;
[ 20, 30 ]
my_array.splice(1, 1);my_array;
[ 0, 200, 300, 400, 40 ]
my_array.splice(3, 0, 999);my_array;
[ 0, 200, 300, 999, 400, 40 ]

Метод splice(start, deleteCount, item1, item2, . ) редактирует массив in place: удаляет deleteCount элементов, начиная с start , затем добавляет элементы item1 , item2 , и т.д.

© Ilya V. Schurov and contributors, 2017
Licenses: CC BY (text), MIT (code).
contribute on github

Язык

  • Английский (English)
  • Русский (Russian)

Темы

  • Списки / массивы
  • Цикл for
  • Словари / объекты
  • Области видимости
  • Типы и сравнение
  • Функции

Преобразование списка в массив в Java

В этом посте мы обсудим, как преобразовать список в массив в Java.

1. Использование List.toArray() метод

List интерфейс обеспечивает toArray() метод, возвращающий Object массив, содержащий элементы списка.

List list = Arrays . asList ( «C» , «C++» , «Java» ) ;
Object [ ] array = list . toArray ( ) ;
System . out . println ( Arrays . toString ( array ) ) ;

JVM не знает желаемого типа объекта, поэтому toArray() метод возвращает Object[] . Мы можем передать типизированный массив в перегруженный toArray(T[] a) чтобы сообщить JVM о желаемом типе объекта.

List list = Arrays . asList ( «C» , «C++» , «Java» ) ;
String [ ] array = list . toArray ( new String [ list . size ( ) ] ) ;
System . out . println ( Arrays . toString ( array ) ) ;

Мы также можем передать пустой массив (или массив любого размера) указанного типа, и JVM выделит необходимую память:

List list = Arrays . asList ( «C» , «C++» , «Java» ) ;
String [ ] array = list . toArray ( new String [ 0 ] ) ;
System . out . println ( Arrays . toString ( array ) ) ;

2. Использование Java 8

В Java 8 мы можем использовать Stream для преобразования списка в массив. Идея состоит в том, чтобы преобразовать данный список в поток, используя List.stream() метод и использует Stream.toArray() метод для возврата массива, содержащего элементы потока. Есть два способа сделать это:

⮚ Использование потоков со ссылкой на метод

List list = Arrays . asList ( «C» , «C++» , «Java» ) ;
String [ ] array = list . stream ( ) . toArray ( String [ ] :: new ) ;
System . out . println ( Arrays . toString ( array ) ) ;

⮚ Использование потоков с лямбда-выражением

List list = Arrays . asList ( «C» , «C++» , «Java» ) ;
String [ ] array = list . stream ( ) . toArray ( n -> new String [ n ] ) ;
System . out . println ( Arrays . toString ( array ) ) ;

3. Использование библиотеки Guava

⮚ Использование FluentIterable class

The FluentIterable представляет собой расширенный Iterable API, который обеспечивает функциональность, аналогичную библиотеке потоков Java 8, но немного другим способом. Идея состоит в том, чтобы получить плавный итерируемый объект, который обертывает итерируемый список и возвращает массив, содержащий все его элементы в порядке итерации.

Массивы и списки в Python

Рассмотрим в уроке массивы и их виды, списки, нумерацию списков и основные методы при работе с ними.

Массивы

Мы уже рассматривали строковой тип данных. Он представляется как массив символов и обозначается как array. Массивы могут быть одномерными и многомерны.

Массивы символов

Перед началом работы с массивами подключаем соответствующий модуль. Для этого введем команду:

from array import *

Создадим массив для данных типа int:

>>> a = array('i', [2, 5, 4, 0, 8]) >>> type(a) >>> a array('i', [2, 5, 4, 0, 8])

Теперь обратимся к каждому из элементов данного массива. Попробуем изменить их и дополнить массив:

>>> a[2] 4 >>> a[6] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in a[6] IndexError: array index out of range

Как видите, нельзя обратиться к элементу, которого нет.

Любой массив может содержать данные только одного типа, то есть нельзя использовать int и float в одном массиве. Это является недостатком при работе, для устранения которого были введены списки (list).

Список в Python

Список в Python похож на массив. Различие в том, что в списках можно хранить объекты различных типов данных. Размер списка не статичен и поддается изменениям.

На программном уровне переменная, определяемая как список, содержит ссылку на структуру в памяти, которая хранит ссылки на какие-либо другие объекты или структуры.

Списки в Python

Рассмотрим на примере:

>>> a = [] >>> type(a)

Теперь добавим элементы и проверим доступ к ним:

>>> a = [1,0.34,"Hello"] >>> a [1, 0.34, 'Hello'] >>> a[2] 'Hello' >>> a[0] 1 >>> a[1] 0.34

Нумерация списка в Python

Прямая и обратная нумерация

По умолчанию нумерация начинается с 0.

a = [1, 'abc', h, 0,256] 0 1 2 3 

При обратной нумерации элементы считаются с конца и начинаются с -1:

a = [1, 'abc', h, 0,256] -4 -3 -2 -1

С помощью этих индексов можем обратиться к каждому элементу списка:

a[0] >>> 1 a[-2] >>> h

Срез

Срез — это некий диапазон символов, к которому мы обращаемся. При срезе вторым числом мы указываем номер символа, который не входит в диапазон:

a[0:2] #[1, 'abc'] a[-4:-2] #[1, 'abc']

Мы можем обратиться и к символам с использованием разных нумераций одновременно:

a[0:-2] #[1, 'abc']

Если мы не укажем одну из границ среза, то программа принимает за границу первый или последний символ:

a[:2] #[1, 'abc'] a[2:] #[h, 0,256]

Методы работы со списками

Рассмотрим основные методы работы со списками на примерах.

list.append(x)

Добавляет в конце списка новый элемент x:

>>> a = [0,0.1,"один"] >>> a.append(321) >>> a [0, 0.1, 'один', 321]
list.insert(i,x)

Вставка элемента x на место i (нумерация начинается с нуля):

>>> a = [0,0.1,"один"] >>> a.insert(1,321) >>> a [0, 321, 0.1, 'один']
list.extend(L)

Добавляет в конец списка список L:

>>> a = [0,0.1,"один"] >>> b = ["два",3,4.1] >>> a.extend(b) >>> a [0, 0.1, 'один', 'два', 3, 4.1]
list.remove(x)

Удаляет первый встреченный элемент со значением x:

>>> a = [0,0.1,"один",0] >>> a.remove(0) >>> a [0.1, 'один', 0]
list.pop(i)

Возвращает элемент, размещенный по индексу i, удаляет его из списка:

>>> a = [0,0.1,"один",0] >>> a.pop(3) 0 >>> a [0, 0.1, 'один']
list.count(x)

Возвращает количество элементов, равных x:

>>> a = [0,0.1,"один",0] >>> a.count(0) 2
list.clear()
>>> a = [0,0.1,"один",0] >>> a [0, 0.1, 'один', 0] >>> a.clear() >>> a []

Курсы Робикс, в которых изучается этот материал.

  1. Программирование на Python в Minecraft
  2. Duckietown робот с системой Автопилота

Переформатирование и слияние — Python: Numpy-массивы

Объединение данных в единую структуру — это операция, с которой сталкиваются при поступлении данных. С помощью нее мы можем объединять данные из разных источников, а также асинхронные ответы сервера и результаты параллельных и последовательных вычислений. В стандартном Python есть структуры данных list и set . Их можно объединять с помощью append() и update() . Еще можно использовать функцию zip() — она нужна для попарного объединения значений. В Numpy это работает по-другому.

Массивы numpy.ndarray поддерживают сценарии объединения массивов различной размерности по разным осям индексов. Для этого используются четыре метода:

  • Конкатенация — concatenate()
  • Объединение массивов по горизонтали — hstack()
  • Объединение массивов по вертикали — vstack()
  • Попарное объединение элементов списков — column_stack()

В этом уроке мы рассмотрим правила их применения и узнаем, какие нюансы нужно учитывать в работе с ними.

Одномерные структуры данных

Начнем с одномерных структур данных, потому что они встречаются чаще всего.

Объединение списков значений в Python делаются операцией + . В Numpy ту же роль выполняют методы concatenate() и hstack() :

import numpy as np arr1 = np.array([0, 1, 2, 3,]) arr2 = np.array([4, 5, 6, 7]) print(np.concatenate([arr1, arr2])) # => [0 1 2 3 4 5 6 7] print(np.hstack([arr1, arr2])) # => [0 1 2 3 4 5 6 7] print([0, 1, 2, 3,] + [4, 5, 6, 7]) # => [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 

Обратите внимание, что в примере выше мы объединили массивы по горизонтали. Для этого мы использовали метод hstack() (сокращение от английского horisontal stack).

А теперь попробуем объединить массивы в вертикальном направлении. Здесь понадобится метод vstack() (от англ. vertical stack). Для вертикального объединения также подойдет инициализация нового массива из списка исходных массивов. Этот подход аналогичен формированию списка списков:

print(np.vstack([arr1, arr2])) # => [[0 1 2 3] # [4 5 6 7]] print(np.array([arr1, arr2])) # => [[0 1 2 3] # [4 5 6 7]] print([[0, 1, 2, 3,], [4, 5, 6, 7]]) # => [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]] 

Еще одна удобная и распространенная операция — попарное объединение элементов списков. Как уже говорили, в стандартном Python для этой цели используется метод zip() .

В Numpy используется аналог — метод column_stack() :

print(list(zip([0, 1, 2, 3,], [4, 5, 6, 7]))) # => [(0, 4), (1, 5), (2, 6), (3, 7)] print(np.column_stack([arr1, arr2])) # => [[0 4] # [1 5] # [2 6] # [3 7]] 

В итоге мы рассмотрели все четыре метода и выяснили, как они работают для одномерных массивов. Эти же знания применимы и к массивам с большей размерностью.

Двумерные структуры данных

Попробуем объединить двумерные структуры — матрицы. Это можно сделать в двух направлениях.

В этом примере мы объединим данные по вертикали:

arr1 = np.array([[5, 8], [8, 9]]) arr2 = np.array([[3, 1], [7, 2]]) print(np.concatenate([arr1, arr2])) # => [[5 8] # [8 9] # [3 1] # [7 2]] print(np.vstack([arr1, arr2])) # => [[5 8] # [8 9] # [3 1] # [7 2]] 

Также можно объединять данные по горизонтали:

print(np.concatenate([arr1, arr2], axis = 1)) # => [[5 8 3 1] # [8 9 7 2]] print(np.hstack((arr1, arr2))) # => [[5 8 3 1] # [8 9 7 2]] 

Все примеры выше демонстрировали объединение двух массивов. Однако массивов может быть больше.

Многомерные структуры данных

Предположим, что в результате асинхронных запросов к серверу было получено три списка значений для трех дней продаж магазина. Чтобы объединить ответы сервера в единую таблицу, можно использовать все те же методы:

response_values_day1 = np.array([7, 1, 7, 8]) response_values_day2 = np.array([4, 2, 4, 5]) response_values_day3 = np.array([3, 5, 2, 3]) orders = np.vstack([ response_values_day1, response_values_day2, response_values_day3, ]) print(orders) # => [[7 1 7 8] # [4 2 4 5] # [3 5 2 3]] 

Запросы к серверу могут быть не по дням, а по магазинам. В этом случае также применимы методы объединения:

response_values_shop1 = np.array([ 7, 4, 3,]) response_values_shop2 = np.array([ 1, 2, 5,]) response_values_shop3 = np.array([ 7, 4, 2,]) response_values_shop4 = np.array([ 8, 5, 3,]) orders = np.vstack([ response_values_shop1, response_values_shop2, response_values_shop3, response_values_shop4, ]) print(orders.T) # => [[7 1 7 8] # [4 2 4 5] # [3 5 2 3]] 

В примере выше используется транспонирование матрицы. Результат транспонирования — это матрица, в которой столбцы исходной таблицы становятся строками.

Посмотрим на исходную матрицу:

print(orders) # => [[7 4 3] # [1 2 5] # [7 4 2] # [8 5 3]] 

А теперь сравним ее с транспонированной:

print(orders.T) # => [[7 1 7 8] # [4 2 4 5] # [3 5 2 3]] 

Выводы

В этом уроке мы рассмотрели методы объединения массивов numpy.ndarray . Все методы работают для данных с разной размерностью: одномерными, двумерными и многомерными. При этом на вход методы могут получать любое количество массивов.

Чтобы выбрать правильный метод объединения, проговорите про себя, что нужно сделать:

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории
  • 1000 практических заданий в браузере
  • 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *