머리말
Python에는 배열에 대한 기본 지원이 없지만 대신 Python 목록을 사용할 수 있습니다.
Arrays
배열은 단일 변수에 여러 값을 저장하는 데 사용됩니다.
자동차 브랜드를 포함하는 배열 만들기 :
cars = ["Porsche", "Volvo", "BMW"]
1. 배열이란 무엇입니까
배열은 한 번에 여러 값을 담을 수 있는 특수 변수입니다.
항목 목록(예: 자동차 브랜드 목록)이 있는 경우 단일 변수에 브랜드를 저장하는 방법은 다음과 같습니다.
car1 = "Porsche" car2 = "Volvo" car3 = "BMW"
그러나 특정 항목을 찾기 위해 브랜드를 반복해야 하는 경우에는 어떻게 될까요? 자동차 브랜드? 자동차가 3대가 아니라 300대라면 어떨까요?
해결책은 배열입니다!
배열은 단일 이름으로 여러 값을 보유할 수 있으며 인덱스 번호를 참조하여 이러한 값에 액세스할 수 있습니다.
배열 요소에 액세스
인덱스 번호로 배열 요소를 참조하세요. 첫 번째 배열 항목의 값 가져오기:
x = cars[0]
첫 번째 배열 항목의 값 수정:
cars[0] = "Audi"
Array length
len()
메서드를 사용하여 배열의 길이( 배열의 요소 수) . len()
方法来返回数组的长度(数组中的元素数量)。
返回 cars 数组中的元素数量:
x = len(cars)
注意:
数组长度总是比最高的数组索引大一个。
循环数组元素
我们可以使用 for in
循环遍历数组的所有元素。
打印 cars 数组中的每个项目:
for x in cars: print(x)
添加数组元素
我们可以使用 append()
方法把元素添加到数组中。 向 cars 数组再添加一个元素:
cars.append("Audi")
删除数组元素
我们可以使用 pop()
方法从数组中删除元素。 删除 cars 数组的第二个元素:
cars.pop(1)
我们也可以使用 remove()
方法从数组中删除元素。 删除值为 “Volvo” 的元素:
cars.remove("Volvo")
注意
:列表的 remove()
数组方法
Python 提供一组可以在列表或数组上使用的内建方法。
append() 在列表的末尾添加一个元素
clear() 删除列表中的所有元素
copy() 返回列表的副本
count() 返回具有指定值的元素数量。
extend() 将列表元素(或任何可迭代的元素)添加到当前列表的末尾
index() 返回具有指定值的第一个元素的索引
insert() 在指定位置添加元素
pop() 删除指定位置的元素
remove() 删除具有指定值的项目
reverse() 颠倒列表的顺序
sort() 对列表进行排序
참고:
배열 길이는 항상 가장 높은 배열 인덱스보다 1 더 큽니다. 배열 요소를 반복합니다🎜🎜 for in
을 사용하여 배열의 모든 요소를 반복할 수 있습니다. 🎜🎜자동차 배열의 각 항목을 인쇄합니다. 🎜rrreee🎜배열 요소 추가🎜🎜 append()
메서드를 사용하여 배열에 요소를 추가할 수 있습니다. cars 배열에 요소를 하나 더 추가: 🎜rrreee🎜배열 요소 제거🎜🎜pop()
메서드를 사용하여 배열에서 요소를 제거할 수 있습니다. cars 배열의 두 번째 요소를 제거합니다. 🎜rrreee🎜 remove()
메서드를 사용하여 배열에서 요소를 제거할 수도 있습니다. 값이 "Volvo"인 요소 제거: 🎜rrreee🎜참고
: 목록의 remove()
메서드는 지정된 값의 첫 번째 항목만 제거합니다. 🎜🎜2. 내장된 배열 메서드🎜rrreee🎜팁: Python에는 배열에 대한 지원이 내장되어 있지 않지만 대신 Python 목록을 사용할 수 있습니다. 🎜위 내용은 Python의 배열은 무엇이며 어떻게 사용하는가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

thescriptIsrunningwithHongpyThonversionDueCorRectDefaultTerpretersEttings.tofixThis : 1) checktheDefaultPyThonVersionUsingPyThon-VersionorPyThon3- version.2) usvirtual-ErondmentsBythePython.9-Mvenvmyenv, 활성화, 및 파괴

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.


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