Python массивы

Копии и представления

При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы. Возможно 3 случая:

Вообще никаких копий

Простое присваивание не создает ни копии массива, ни копии его данных:

Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий.

Представление или поверхностная копия

Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.

Срез массива это представление:

Глубокая копия

Метод copy() создаст настоящую копию массива и его данных:

Строки и списки в Python состоят из элементов, занимающих свои нумерованные позиции в иерархии. К любому элементу, можно обратиться по его порядковому номеру – индексу. Отсчет начинается с нуля и ведется слева направо.

Работа с элементами множеств

Узнать число элементов в множестве можно при помощи функции .

Перебрать все элементы множества (в неопределенном порядке!) можно при помощи цикла :

primes = {2, 3, 5, 7, 11}
for num in primes:
    print(num)

Проверить, принадлежит ли элемент множеству можно при помощи операции
, возвращающей значение типа .
Аналогично есть противоположная операция .
Для добавления элемента в множество есть метод :

A = {1, 2, 3}
print(1 in A, 4 not in A)
A.add(4)

Для удаления элемента из множества есть два метода:
и . Их поведение различается
только в случае, когда удаляемый элемент отсутствует в множестве.
В этом случае метод не делает ничего, а метод
генерирует исключение .

Наконец, метод удаляет из множества один случайный
элемент и возвращает его значение. Если же множество пусто, то генерируется
исключение .

Из множества можно сделать список при помощи функции .

Массив нарезки

Все идет нормально; Создание и индексация массивов выглядит знакомо.

Теперь мы подошли к нарезке массивов, и это одна из функций, которая создает проблемы для начинающих массивов Python и NumPy.

Структуры, такие как списки и массивы NumPy, могут быть нарезаны. Это означает, что подпоследовательность структуры может быть проиндексирована и извлечена.

Это наиболее полезно при машинном обучении при указании входных и выходных переменных или разделении обучающих строк из строк тестирования.

Нарезка задается с помощью оператора двоеточия ‘:’ с ‘от’ а также ‘в‘Индекс до и после столбца соответственно. Срез начинается от индекса «от» и заканчивается на один элемент перед индексом «до».

Давайте рассмотрим несколько примеров.

Одномерная нарезка

Вы можете получить доступ ко всем данным в измерении массива, указав срез «:» без индексов.

При выполнении примера печатаются все элементы в массиве.

Первый элемент массива можно разрезать, указав фрагмент, который начинается с индекса 0 и заканчивается индексом 1 (один элемент перед индексом «до»)

Выполнение примера возвращает подмассив с первым элементом.

Мы также можем использовать отрицательные индексы в срезах. Например, мы можем нарезать последние два элемента в списке, начав срез с -2 (второй последний элемент) и не указав индекс «до»; это берет ломтик до конца измерения.

Выполнение примера возвращает подмассив только с двумя последними элементами.

Двумерная нарезка

Давайте рассмотрим два примера двумерного среза, которые вы, скорее всего, будете использовать в машинном обучении.

Разделение функций ввода и вывода

Распространено загруженные данные на входные переменные (X) и выходную переменную (y).

Мы можем сделать это, разрезая все строки и все столбцы до, но перед последним столбцом, затем отдельно индексируя последний столбец.

Для входных объектов мы можем выбрать все строки и все столбцы, кроме последнего, указав ‘:’ в индексе строк и: -1 в индексе столбцов.

Для выходного столбца мы можем снова выбрать все строки, используя ‘:’, и индексировать только последний столбец, указав индекс -1.

Собрав все это вместе, мы можем разделить 3-колоночный 2D-набор данных на входные и выходные данные следующим образом:

При выполнении примера печатаются разделенные элементы X и y

Обратите внимание, что X — это двумерный массив, а y — это одномерный массив

Сплит поезд и тестовые ряды

Обычно загруженный набор данных разбивают на отдельные наборы поездов и тестов.

Это разделение строк, где некоторая часть будет использоваться для обучения модели, а оставшаяся часть будет использоваться для оценки мастерства обученной модели.

Для этого потребуется разрезать все столбцы, указав «:» во втором индексе измерения. Набор обучающих данных будет содержать все строки от начала до точки разделения.

Тестовым набором данных будут все строки, начиная с точки разделения до конца измерения.

Собрав все это вместе, мы можем разделить набор данных в надуманной точке разделения 2.

При выполнении примера выбираются первые две строки для обучения и последняя строка для набора тестов.

Какие есть методы списков в Python?

Метод списка extends

— расширяет список, добавляя элементы переданного итерируемого объекта.

Списки также можно объединять с помощью оператора +. При этом, оператор + не изменяет список, а создает новый.

Метод списка index

— возвращает индекс первого вхождения значения. Если вводного значения нет в списке, возникнет исключение ValueError. Если указан второй аргумент, поиск начнется с указанного индекса.

Метод списка insert

— добавляет значение value непосредственно перед указанным индексом index. После вставки новое значение занимает индекс index.

Метод списка pop

— удаляет и возвращает значение по индексу index. Без аргумента index удаляет и возвращает последний элемент списка.

Метод списка remove

— удаляет первое вхождение указанного значения. Если указанного значения нет в списке, выдаётся исключение ValueError.

Метод списка sort

— сортирует список в числовом и лексическом порядке и возвращает None

Списки также можно сортировать в обратном порядке используя флаг reverse=True в методе sort().

Для сортировки списка по атрибутам элементов, можно использовать аргумент key:

Срезы

В начале статьи что-то гово­рилось о «срезах». Давайте разберем подробнее, что это такое. Срезом называется неко­торая подпос­ледователь­ность. Принцип действия срезов очень прост: мы «отре­заем» кусок от исходной последова­тель­ности элемента, не меняя её при этом. Я сказал «последо­вательность», а не «спи­сок», потому что срезы работают и с другими итерируемыми типами данных, например, со строками.

fruits =

part_of_fruits = fruits
print(part_of_fruits)

>>>

Детально рассмотрим синтаксис срезов:

итерируемая_переменная

Обращаю ваше внимание, что мы делаем срез от начального индекса до конечного индекса — 1. То есть i = начальный_индекс и i. Больше примеров!

Больше примеров!

fruits =
print(fruits)
# Если начальный индекс равен 0, то его можно опустить
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
# Если конечный индекс равен длине списка, то его тоже можно опустить
print(fruits)
print(fruits)

>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>

Самое время понять, что делает третий параметр среза — длина шага!

fruits =
print(fruits)
print(fruits)
# Длина шага тоже может быть отрицательной!
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)

>>>
>>>
>>>
>>>
>>>

А теперь вспоминаем всё, что мы знаем о циклах. В Python их целых два! Цикл for и цикл while Нас интересует цикл for, с его помощью мы можем перебирать зна­чения и индексы наших последовательностей. Начнем с перебора значений:

fruits =
for fruit in fruits:

    print(fruit, end=’ ‘)

>>> Apple Grape Peach Banan Orange

Выглядит несложно, правда? В переменную fruit объявлен­ную в цикле по очереди записываются значения всех элементов списка fruits

А что там с перебором индексов?

for index in range(len(fruits)):

    print(fruits, end=’ ‘)

Этот пример гораздо интереснее предыдущего! Что же здесь происходит? Для начала разбе­ремся, что делает функция range(len(fruits))

Мы с вами знаем, что функция len() возвращает длину списка, а range() генерирует диапазон целых чисел от 0 до len()-1.

Сложив 2+2, мы получим, что переменная index принимает значения в диапазоне от 0 до len()-1. Идем дальше, fruits — это обращение по индексу к элементу с индексом index списка fruits. А так как переменная index принимает значения всех индексов списка fruits, то в цикле мы переберем значения всех элементов нашего списка!

Базовые операции

Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора.

>>> import numpy as np
>>> a = np.array()
>>> b = np.arange(4)
>>> a + b
array()
>>> a - b
array()
>>> a * b
array()
>>> a  b  # При делении на 0 возвращается inf (бесконечность)
array()
<string>:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
>>> a ** b
array()
>>> a % b  # При взятии остатка от деления на 0 возвращается 0
<string>:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in remainder
array()

Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.

>>> c = np.array(, 4, 5, 6]])
>>> d = np.array(, 3, 4], 5, 6]])
>>> c + d
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (3,2)

Также можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число.

>>> a + 1
array()
>>> a ** 3
array()
>>> a < 35  # И фильтрацию можно проводить
array(, dtype=bool)

NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:

>>> np.cos(a)
array()
>>> np.arctan(a)
array()
>>> np.sinh(a)
array()

Полный список можно посмотреть здесь.

Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray.

>>> a = np.array(, 4, 5, 6]])
>>> np.sum(a)
21
>>> a.sum()
21
>>> a.min()
1
>>> a.max()
6

По умолчанию, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis, можно применить операцию для указанной оси массива:

Вложенные списки: обработка и печать

матрицами

None

a = , ]
print(a)
print(a)
b = a
print(b)
print(a)
a = 7
print(a)
print(b)
b = 9
print(a)
print(b)

Первый элемент здесь — — это список чисел . Первый элемент этого нового списка — ; кроме того, , , , , .

Для обработки двумерного массива обычно используются вложенные циклы. Первый цикл повторяется через номер строки, второй цикл проходит через элементы внутри строки. Например, так вы показываете двумерный численный список на экране по строкам, разделяя числа пробелами:

None

a = , , ]
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(a)):
        print(a, end=' ')
    print()

Мы уже пытались объяснить, что переменная for-loop в Python может выполнять итерацию не только по , но обычно по всем элементам любой последовательности. Последовательности в Python — это списки и строки (и некоторые другие объекты, которые мы еще не встретили). Посмотрите, как вы можете печатать двумерный массив, используя эту удобную функцию цикла :

None

a = , , ]
for row in a:
    for elem in row:
        print(elem, end=' ')
    print()

Естественно, для вывода одной строки вы можете использовать метод :

for row in a:
    print(' '.join())

Так вы можете использовать 2 вложенных цикла для вычисления суммы всех чисел в двумерном списке:

None

a = , , ]
s = 0
for i in range(len(a)):
    for j in range(len(a)):
        s += a
print(s)

Или то же самое с итерацией элементами, а не переменными и :

None

a = , , ]
s = 0
for row in a:
    for elem in row:
        s += elem
print(s)

Добавление нового массива

Перед процессом создание нового массива, необходимо выполнить некоторые действия. Для начала, стоит произвести импорт библиотеки, которая отвечает за работу с подобными объектами. Чтобы выполнить это действие, нужно добавить в файл программы следующую строку: from array import *.

Исходя из того, что массивы предназначены для работы с одним типом данных, то и, соответственно, размер ячеек этих данных также будет одинаков.

Для создания нового массива данных используется такая функция, как «array». Ниже представлен пример того, как заполняется массив с помощью перечисленных действий:

from array import *data = array(‘i’, )

Функция «array» способна принимать два аргумента, одним из них является вид массива, который создается, другим – исходный перечень значений массива. В этом примере i является числом, размер которого составляет 2 б. Стоит отметить, что можно использовать не только этот примитив, но и другие – c, f и т. д.

Действия для добавления нового элемента

Для того, чтобы в массиве появился новый элемент, необходимо воспользоваться таким методом, как «insert». Это делается с помощью ввода в созданный ранее объект двух значений, являющихся аргументами. Цифра 3 представляет собой не что иное, как само значение, а 4 указывает на место в массиве, где будет располагаться элемент, т. е. его индекс.

Действия для удаления нового элемента

В рассматриваемом языке программирования избавиться от лишних элементов можно посредством такого метода, как «pop». Данный метод имеет аргумент (3) и может быть вызван через объект, который создавался ранее, т. е. способом, аналогичным добавлению нового элемента.

data.pop(3)

После того, как произошло удаление лишнего, в массиве происходит сдвиг его содержимого таким образом, чтобы число свободных ячеек памяти совпало с текущим количеством элементов.

Проверка

Зачастую возникает необходимость проверки данных при работе с любой программой, которая проводится путем вывода на экран. Эта операция может быть совершена с помощью такой команды, как «print». Аргументом для этой функции является элемент массива, созданного ранее.

В нижеприведенном примере видно, что обработка массива происходит с помощью цикла «for», в котором любой элемент массива идентификатором i для передачи в «print».

Срез строки в Python

Иногда требуется получить из строки не один символ, а сразу несколько по некоторой закономерности – первые 2, каждый 3-ий или 4 последних. Для этого существуют срезы. Мы выборочно срезаем нужные символы и обращаемся по срезу. Надо отметить, что физически срезанные символы, остаются на своих местах. Сама строка никоим образом не меняется, мы работаем со срезанными копиями.

Возьмем первые три символа у строки ‘срезы Python’. В параметрах передадим два индекса – начало и конец среза. При срезе первый индекс входит включительно, а второй индекс не входит в выборку.

slice = ‘срезы Python’ print(slice) сре #символ ‘з’ не попал в выборку

Если не указаны начало или конец среза, то по умолчанию берётся первый или последний элемент коллекции.

slice = ‘срезы Python’ print(slice) Python #с индекса 6 и до конца

slice = ‘срезы Python’ print(slice) срезы #с начала строки до 5-го индекса включительно

slice = ‘срезы Python’ print(slice) срезы Python #выводит строку целиком

Третьим параметром у срезов, может передаваться шаг.

slice = ‘срезы Python’ print(slice) сеыPto #выводит символы через один

Вспышка при звонке на iPhone: включи и не пропускай важные звонки

Apple разработала функцию «Вспышка предупреждений» для людей с нарушениями слуха, но возможность получать визуальные сигналы вместо звуков оценили многие пользователи.

– вы не пропустите важный звонок, если использование мелодии и вибрации неуместно;

– активная LED-вспышка поможет быстрее обнаружить телефон в дамской сумочке;

– это красиво и эффектно.

– ваше устройство разряжается быстрее;

– в темноте вспышка очень яркая, что может отвлекать и раздражать вас.

Ищем раздел «Слух»

Пролистайте меню раздела «Универсальный доступ» немного вниз до категории «СЛУХ» .

Фото: Коллаж. Материал: Denys Prykhodov / Shutterstock.comВ разделе есть параметр «Вспышка предупреждений» , при стандартных настройках в режиме «Выкл». Нажимаем, ставим ползунок в активное положение – ползунок должен быть подсвечен зеленым цветом.

Фото: Коллаж. Материал: Denys Prykhodov / Shutterstock.comЕсть возможность установить вспышку и в бесшумном режиме

Опция спасет вас, если шуметь нельзя, а вы ждете важного звонка или сообщения

Все готово! Выходим из Настроек.

Проверьте, работает ли опция

LED-вспышка действует, когда iPhone заблокирован или находится в режиме сна. Свет должен мигать, даже если телефон находится в бесшумном режиме, а также если отключена вибрация. Если же устройство находится в активном режиме, тогда светового эффекта не будет.

Чтобы проверить работу вспышки, установите короткий обратный отсчет таймера или дождитесь входящего вызова или сообщения. Вспышка камеры iPhone начнет мигать одновременно с звуковыми оповещениями и вибрациями, такой сигнал невозможно проигнорировать.

Примечание: в более ранних моделях, для активации функции необходимо перезагрузить устройство.

Как отключить вспышку при звонке

Если зарядка телефона не справляется и быстро разряжается, или вам просто надоело, что ваш iPhone каждый раз мигает ярким светом при входящем вызове – отключите эту опцию. Проделайте обратную процедуру, поставьте ползунок параметра «Вспышка предупреждений» в положение выключено.

Больше интересных и полезных материалов вы сможете найти в рубрике кейсы .

Общее представление о массиве

Массив (в питоне еще принято название «список», это то же самое) — это переменная, в которой хранится много значений. Массив можно представлять себе в виде такой последовательности ячеек, в каждой из которых записано какое-то число:

Значения, хранящиеся в массиве (говорят: элементы массива) нумеруются последовательно, начиная с нуля. На картинке выше числа внутри квадратиков — это значения, хранящиеся в массиве, а числа под квадратиками — номера этих элементов (еще говорят «индексы» элементов)

Обратите внимание, что в массиве 6 элементов, но последний имеет номер 5, т.к. нумерация начинается с нуля

Это важно!

Соответственно, переменная теперь может хранить целиком такой массив. Создается такой массив, например, путем перечисления значений в квадратных скобках:

Теперь переменная a хранит этот массив. К элементам массива можно обращаться тоже через квадратные скобки: — это элемент номер 2, т.е. в нашем случае это . Аналогично, — это 0. В квадратных скобках можно использовать любые арифметические выражения и даже другие переменные: — это 12, обозначает «возьми элемент с номером, равным значению переменной «, аналогично обозначает «возьми элемент с номером, равным 2*i+1», или даже обозначает «возьми элемент с номером, равным четвертому элементу нашего массива» (в нашем примере — это , поэтому — это , т.е. ).

Если указанный номер слишком большой (больше длины массива), то питон выдаст ошибку (т.е. в примере выше будет ошибкой, да и даже тоже). Если указан отрицательный номер, то тут действует хитрое правило. Отрицательные номера обозначают нумерацию массива с конца: — это всегда последний элемент, — предпоследний и т.д. В нашем примере равно 7. Слишком большой отрицательный номер тоже дает ошибку (в нашем примере уже ошибка).

С элементами массива можно работать как с привычными вам переменными. Можно им присваивать значения: , считывать с клавиатуры: , выводить на экран: , использовать в выражениях: (здесь — какая-то еще целочисленная переменная для примера), использовать в if’ах: , или и т.д. Везде, где вы раньше использовали переменные, можно теперь использовать элемент массива.

Генератор с циклом

В языке Python также существует возможность генерировать список при помощи нескольких циклов, помещая их в квадратные скобки инициализации. В следующем примере используется две конструкции for, осуществляющие поочередный перебор значений для переменных i и j. Числовой диапазон для них (от 0 до 3), как и раньше, задается через методы range.

>>> data = 
>>> print(data)

Результатом выполнения данного кода станет создание списка data на основе поочередного перемножения переменных i и j. Благодаря циклам for, их значения увеличиваются пошагово. Таким образом, генерируется список из девяти элементов.

В чем отличие DDR3 и DDR3L

Обработка текста в NumPy на примерах

Когда дело доходит до текста, подход несколько меняется. Цифровое представление текста предполагает создание некого , то есть инвентаря всех уникальных слов, которые бы распознавались моделью, а также векторно  (embedding step). Попробуем представить в цифровой форме цитату из стихотворения арабского поэта Антара ибн Шаддада, переведенную на английский язык:

“Have the bards who preceded me left any theme unsung?” 

Перед переводом данного предложения в нужную цифровую форму модель должна будет проанализировать огромное количество текста. Здесь можно обработать небольшой набор данный, после чего использовать его для создания словаря из 71 290 слов.

Предложение может быть разбито на массив токенов, что будут словами или частями слов в зависимости от установленных общих правил:

Затем в данной таблице словаря вместо каждого слова мы ставим его :

Однако данные все еще не обладают достаточным количеством информации о модели как таковой. Поэтому перед передачей последовательности слов в модель токены/слова должны быть заменены их векторными представлениями. В данном случае используется 50-мерное векторное представление Word2vec.

Здесь ясно видно, что у массива NumPy есть несколько размерностей . На практике все выглядит несколько иначе, однако данное визуальное представление более понятно для разъяснения общих принципов работы.

Для лучшей производительности модели глубокого обучения обычно сохраняют первую размерность для пакета. Это происходит из-за того, что тренировка модели происходит быстрее, если несколько примеров проходят тренировку параллельно. Здесь особенно полезным будет . Например, такая модель, как BERT, будет ожидать ввода в форме: .

Теперь мы получили числовой том, с которым модель может работать и делать полезные вещи. Некоторые строки остались пустыми, однако они могут быть заполнены другими примерами, на которых модель может тренироваться или делать прогнозы.

(На заметку: Поэма, строчку из которой мы использовали в примере, увековечила своего автора в веках. Будучи незаконнорожденным сыном главы племени от рабыни, Антара ибн Шаддан мастерски владел языком поэзии. Вокруг исторической фигуры поэта сложились мифы и легенды, а его стихи стали частью классической арабской литературы).

Решение задач

1. Создайте список из 10 четных чисел и выведите его с помощью цикла for

2. Создайте список из 5 элементов. Сделайте срез от второго индекса до четвертого

3. Создайте пустой список и добавьте в него 10 случайных чисел и выведите их. В данной задаче нужно использовать функцию randint.

from random import randint

n = randint(1, 10) # Случайное число от 1 до 10

4. Удалите все элементы из списка, созданного в задании 3

5. Создайте список из введенной пользователем строки и удалите из него символы ‘a’, ‘e’, ‘o’

6. Даны два списка, удалите все элементы первого списка из второго

a =

b =
# Вывод
>>>

7. Создайте список из случайных чисел и найдите наибольший элемент в нем.

8. Найдите наименьший элемент в списке из задания 7

9. Найдите сумму элементов списка из задания 7

10.Найдите среднее арифметическое элементов списка из задания 7

Ввод-вывод массива

Как вам считывать массив? Во-первых, если все элементы массива задаются в одной строке входного файла. Тогда есть два способа. Первый — длинный, но довольно понятный:

a = input().split()  # считали строку и разбили ее по пробелам
                     # получился уже массив, но питон пока не понимает, что в массиве числа
for i in range(len(a)):
    a = int(a)  # прошли по всем элементам массива и превратили их в числа

Второй — покороче, но попахивает магией:

a = list(map(int, input().split()))

Может показаться страшно, но на самом деле вы уже встречали в конструкции

x, y = map(int, input().split())

когда вам надо было считать два числа из одной строки. Это считывает строку (), разбивает по пробелам (), и превращает каждую строку в число (). Для чтения массива все то же самое, только вы еще заворачиваете все это в , чтобы явно сказать питону, что это массив.

Какой из этих двух способов использовать для чтения данных из одной строки — выбирать вам.

Обратите внимание, что в обоих способах вам не надо знать заранее, сколько элементов будет в массиве — получится столько, сколько чисел в строке. В задачах часто бывает что задается сначала количество элементов, а потом (обычно на следующей строке) сами элементы

Это удобно в паскале, c++ и т.п., где нет способа легко считать числа до конца строки; в питоне вам это не надо, вы легко считываете сразу все элементы массива до конца строки, поэтому заданное число элементов вы считываете, но дальше не используете:

n = int(input())  # больше n не используем
a = list(map(int, input().split()))

Еще бывает, что числа для массива задаются по одному в строке. Тогда вам проще всего заранее знать, сколько будет вводиться чисел. Обычно как раз так данные и даются: сначала количество элементов, потом сами элементы. Тогда все вводится легко:

n = int(input())
a = []  # пустой массив, т.е. массив длины 0
for i in range(n):
    a.append(int(input()))  # считали число и сразу добавили в конец массива

Более сложные варианты — последовательность элементов по одному в строке, заканчивающаяся нулем, или задано количество элементов и сами элементы в той же строке — придумайте сами, как сделать (можете подумать сейчас, можете потом, когда попадется в задаче). Вы уже знаете все, что для этого надо.

Как выводить массив? Если надо по одному числу в строку, то просто:

for i in range(len(a)):
    print(a)

Если же надо все числа в одну строку, то есть два способа. Во-первых, можно команде передать специальный параметр , который обозначает «заканчивать вывод пробелом (а не переводом строки)»:

for i in range(len(a)):
    print(a, end=" ")

Есть другой, более простой способ:

print(*a)

Эта магия обозначает вот что: возьми все элементы массива и передай их отдельными аргументами в одну команду . Т.е. получается .