配列は、同じデータ型の要素のコレクションであり、配列内の各要素はインデックス値によって識別されます。これは最も単純なデータ構造であり、要素を簡単に追加または削除できます。
Python の配列
Python には、配列を表すための特定のデータ構造がありません。ここでは、 を使用して配列をリストできます。
リーリー配列または NumPy モジュールを使用して、Python で配列を処理できます。
リーリー上記の配列は、配列モジュールによって定義された 整数配列です。
同様に、NumPy モジュールを使用して Numpy 配列を定義することもできます。
リーリーPython のインデックスは 0 から始まります。上記のすべての配列要素にも、0、1、...、(n-1) から始まるインデックスが付けられます。
入力シナリオと出力シナリオ
整数値を含む入力配列があるとします。結果の配列には 1 つの要素が追加されます。
リーリー整数要素 2 は、指定された配列の末尾に追加されます。
次の記事では、Python で要素を配列に追加するさまざまな方法について説明しました。
リストデータ構造を使用する
List を配列として使用しているため、list.append() メソッドを使用して要素を配列に追加できます。
###文法### リーリーリストの最後に要素を追加します。 a[len(a):] = [x] と同等。
###例### リーリー ###出力### リーリー要素 9 が配列に追加され、配列の最後に追加されます。
配列モジュールの使用
Python の配列モジュールを使用すると、配列を作成し、配列をコンパクトに表現できます。最初に配列モジュールを使用するには、配列モジュールをインポートする必要があります。
###文法### リーリー値 x を持つ新しい項目を配列の末尾に追加します。
###例### リーリー ###出力### リーリーint_array オブジェクトは、整数型を指定して作成されます。他の型の要素を配列オブジェクトに追加しようとすると、以下のようなエラーがスローされます。
TypeError- 整数の引数が予期されましたが、浮動小数点数が取得されました
NumPy モジュールの使用
numpy ライブラリを使用すると、numpy.array() メソッドを使用して配列を簡単に作成できます。同様に、numpy.append() メソッドを使用して要素を配列に追加することもできます。
###文法### リーリーこのメソッドは、配列の末尾に要素を追加します。新しい配列 (古い配列のコピーとなる場合があります) を作成し、元の配列が変更されないように要素を追加します。
###例###この例では、for ループを使用して文字列配列要素を反復処理します。
リーリー ###出力### リーリーここでは、元の配列は変更されず、結果の配列は新しい要素で更新されています。
以上が配列に要素を追加する Python プログラムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i

forloopsareadvastountousforknowterations and sequences、offeringsimplicityandeadability;

pythonusesahybridmodelofcompilation andtertation:1)thepythoninterpretercompilessourcodeodeplatform-indopent bytecode.2)thepythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteTesthisbytecode、balancingeaseoputhswithporformance。

pythonisbothintersedand compiled.1)it'scompiledtobytecode forportabalityacrossplatforms.2)bytecodeisthenは解釈され、開発を許可します。

loopsareideal whenyouwhenyouknumberofiterationsinadvance、foreleloopsarebetterforsituationsは、loopsaremoreedilaConditionismetを使用します

henthenumber ofiterationsisknown advanceの場合、dopendonacondition.1)forloopsareideal foriterating over for -for -for -saredaverseversives likelistorarrays.2)whileopsaresupasiable forsaresutable forscenarioswheretheloopcontinupcontinuspificcond


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