Как преобразовать массив в число python

О Хекслете

01 ноября 2021

python строки
python массивы

01 ноября 2021

python массивы
python строки

8 800 100 22 47 бесплатно по РФ
+7 495 085 28 38 бесплатно по Москве

Направления

Курсы «Backend-разработка»
Курсы «Frontend-разработка»
Курсы «Создание сайтов»
Курсы «Тестирование»
Курсы «Аналитика данных»
Интенсивные курсы
Курсы DevOps
Курсы «Веб-разработка»
Курсы «Математика для программистов»
Все курсы

О Хекслете

О нас
Карьера в Хекслете
Хекслет Колледж

ООО «Хекслет Рус» 432071, г. Ульяновск, пр-т Нариманова, дом 1Г, оф. 23 ОГРН 1217300010476

Справка
Вопросы и ответы
Сообщество
Дополнительно

Условия использования
Соглашение об обработке ПД
Оферта
Акции

NumPy, часть 2: базовые операции над массивами

Python 3 логотип

Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.

В прошлой части мы научились создавать массивы и их печатать. Однако это не имеет смысла, если с ними ничего нельзя делать.

Сегодня мы познакомимся с операциями над массивами.

Базовые операции

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

       :1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide

Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.

  File

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

NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:

Полный список можно посмотреть здесь.

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

 
Индексы, срезы, итерации
Одномерные массивы осуществляют операции индексирования, срезов и итераций очень схожим образом с обычными списками и другими последовательностями Python (разве что удалять с помощью срезов нельзя).
           File  У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми (то бишь, кортежами):
Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:
b[i] можно читать как b[i, ]. В NumPy это также может быть записано с помощью точек, как b[i, . ].
Например, если x имеет ранг 5 (то есть у него 5 осей), тогда







x[1, 2, . ] эквивалентно x[1, 2, :, :, :],
x[. , 3] то же самое, что x[:, :, :, :, 3] и
x[4, . , 5, :] это x[4, :, :, 5, :].

Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:
Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat:
Как уже говорилось, у массива есть форма (shape), определяемая числом элементов вдоль каждой оси:
Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:
Порядок элементов в массиве в результате функции ravel() соответствует обычному "C-стилю", то есть, чем правее индекс, тем он "быстрее изменяется": за элементом a[0,0] следует a[0,1]. Если одна форма массива была изменена на другую, массив переформировывается также в "C-стиле". Функции ravel() и reshape() также могут работать (при использовании дополнительного аргумента) в FORTRAN-стиле, в котором быстрее изменяется более левый индекс.
Метод reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:
Если при операции такой перестройки один из аргументов задается как -1, то он автоматически рассчитывается в соответствии с остальными заданными:






Объединение массивов
Несколько массивов могут быть объединены вместе вдоль разных осей с помощью функций hstack и vstack.
hstack() объединяет массивы по первым осям, vstack() — по последним:
Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:
Аналогично для строк имеется функция row_stack().
Разбиение массива
Используя hsplit() вы можете разбить массив вдоль горизонтальной оси, указав либо число возвращаемых массивов одинаковой формы, либо номера столбцов, после которых массив разрезается "ножницами":
Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.
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:
Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги 




Модуль csv - чтение и запись CSV файлов
Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ


Книги о Python
GUI (графический интерфейс пользователя)
Курсы Python
Модули
Новости мира Python
NumPy
Обработка данных
Основы программирования
Примеры программ
Типы данных в Python
Видео
Python для Web
Работа для Python-программистов


Сделай свой вклад в развитие сайта!
Самоучитель Python
Карта сайта
Отзывы на книги по Python
Реклама на сайте

Перевод списка строк в список чисел
Во многих языках когда используется цикл вида for-in элементы оисходной последовательности являются неизменяемыми. То есть вы имеете дело с копиями элементов. Я не знаю Python, но, думаю, здесь имеет место тоже самое.






18 окт 2015 в 21:13

Возможно, вам будет полезен этот ответ

18 окт 2015 в 22:50
5 ответов 5
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
Наиболее идиоматический и идеологически выверенный способ:
result = [int(item) for item in a] 
Для любителей функционального стиля:
result = list(map(int, a)) 
Тут функция map применяет функцию int к каждому элементу объекта a , потом результат преобразовывается в список.
Такой вариант считается менее "питоничным", но тоже имеет право на существование (как минимум, во многих случаях запись через map получается более компактной, чем вариант через списочное выражение).
По поводу вашего первого варианта: когда вы пишете for el in a , то каждый раз в цикле в el записывается ссылка на элемент списка. Но когда вы пишете el = int(el) , то в переменную el просто записывается другая ссылка, сам элемент списка не меняется.






Как понять, что это именно ссылка, а не копия элемента? Вот пример, как при помощи вызова метода элемента списка меняется сам элемент:
>>> a = [[], [], []] >>> for el in a: el.append(1) >>> a [[1], [1], [1]] 
По поводу вашего ответа, перебор со счетчиком (если он вам вдруг действительно понадобится) на Python правильнее (проще и приятнее, без всяких len вложенных в range) делать через enumerate:
for i, item in enumerate(a): a[i] = int(item) 
Отслеживать

ответ дан 18 окт 2015 в 23:22

48.6k 17 17 золотых знаков 56 56 серебряных знаков 100 100 бронзовых знаков
Различные способы выполнить это преобразование:

   Изменяя непосредственно элементы массива

for i, elem in enumerate(array): array[i] = int(elem) 
array = [int(elem) for elem in array] 
array = list(map(int, array)) 
Вот более подробное объяснение происходящего:
Для начала вспомним, что все переменные в Python являются ссылками на объекты.
Пусть у нас будет массив array со следующим содержимым:






array = ['10', '11', '12'] 
Вот как это будет представляться в памяти в Python ( idN -- это адрес объекта в памяти):

Заметьте, что строки не хранятся напрямую в списке, они хранятся снаружи, а в списке есть указатели на них.
Когда вы перебираете значения в цикле, например,
for elem in array: elem = int(elem) 
На каждой итерации переменная elem просто будет указывать на текущее число массива array .
Например, на первой итерации:






Если мы попробуем присвоить что-то переменной elem , то мы просто заменим то, на что она будет указывать на текущей итерации цикла:
 
Заметьте, что в массиве при этом ссылка не меняется, и нулевой элемент как указывал на строку "10" , так и продолжает на неё указывать:

Т.е. наша задача на самом деле заключается в том, чтобы заменить ссылку, хранящуюся в списке array на новую, т.е. в нашей визуализации на id5 .
Чтобы это сделать, нам нужно получить доступ на запись в конкретную ячейку списка. Список позволяет сделать это через доступ по индексу. Напишем следующий код (подобный которому как раз используется вами в собственном ответе):
array = ['10', '11', '12'] for i in range(len(array)): old_value = array[i] new_value = int(old_value) array[i] = new_value 
Я расписал в несколько строк для наглядности.






Здесь на первой итерации цикла мы получаем переменную i , хранящую не ссылку на строку, а позицию в списке array , в которой нам нужно заменить ссылку:

Далее получаем строку, хранящуюся по этому индексу для того, чтобы преобразовать её в число (здесь она сохраняется в отдельной переменной, в вашем коде это будет временный объект):
old_value = array[i] 

Имея значение элемента, мы можем выполнить над ним интересующую нас операцию. Снова сохраним его в отдельной переменной.
new_value = int(old_value) 

Имея новое значение и индекс, по которому его нужно сохранить в нашем списке, у нас не остаётся проблем, чтобы завершить выполнение итерации, сохранив новое значение в нужном месте:
array[i] = new_value 






Таким образом и производится изменение значений массива.
Приведу для сравнения краткую запись этого кода:
for i in range(len(array)): array[i] = int(array[i]) 
Важно понимать, что на самом деле количество операций в этом варианте и в более полном варианте будет примерно одинаковое (за вычетом создания лишних переменных).
Если скомбинировать оба этих способа, можно получить немного более удобную запись этого же преобразования:
for i, elem in enumerate(array): array[i] = int(elem) 
Функция enumerate для нашего списка вернёт последовательность вида
[(0, '10'), (1, '11'), (2, '12')] 
Такой цикл избавляет нас от необходимости писать самостоятельно доступ по индексу массива. Важно понимать, что переменная elem и здесь не даёт нам доступа на запись в массив, она просто хранит указатель на объект, хранящийся по текущему индексу в списке.
Эти способы имеют смысл, если нам важно изменять именно элементы списка. Например, если у нас есть больше одной переменной, хранящей этот список, и нам нужно сделать так, чтобы во всех переменных при доступе по индексу мы после преобразования получали целые числа вместо строк.






Такие ситуации встречаются, например, когда мы пишем функцию, которая должна изменить значения в переданном списке вместо создания нового.
Если же нам не требуется изменять этот список, а достаточно создания нового, в котором будут храниться целочисленные представления соответствущих элементов, то можно воспользоваться встроенной функцией map , как предложил @ReinRaus:
array = list(map(int, array)) 
Только стоит помнить, что в Python 3 функция map возвращает генератор, поэтому стоит явно преобразовать результат в список.
Ещё один удобный способ получения такого же результата, это использование генератора списков:
array = [int(elem) for elem in array] 
Оба этих решения эквивалентны и являются аналогом следующего кода:
result_array = [] for elem in array: result_array.append(int(elem)) array = result_array 
Эти решения оставляют исходный список неизменным, создавая новый и только после присваивая его переменной array .
Продемострирую разницу этих способов на примере:






array = ['10', '11', '12'] link = array 
Важно понимать, что здесь обе переменные будут указывать на один и тот же список, а не являться двумя списками с одинаковыми значениями (здесь все ссылки явно отрисованы стрелками):

Выполним преобразование, изменяя элементы списка:
array = ['10', '11', '12'] link = array print(array, link) # ['10', '11', '12'] ['10', '11', '12'] for i, elem in enumerate(array): array[i] = int(elem) print(array, link) # [10, 11, 12] [10, 11, 12] 
Как мы видим, массив непосредственно изменился, а вместе с ним изменились данные, которые доступны по переменным, указывающим на этот список:

Если же воспользоваться вторым способом
array = ['10', '11', '12'] link = array print(array, link) # ['10', '11', '12'] ['10', '11', '12'] array = list(map(int, array)) print(array, link) # [10, 11, 12] ['10', '11', '12'] 
то ещё по выводу программы можно заметить, что содержимое исходного списка не изменилось. Итоговая картина объектов будет выглядеть так:






Мы видим, что был создан новый список, в котором были сохранены числовые представления значений исходного.
Для визуализации использовался сервис pythontutor.com.
Модуль array. Массивы в python

Модуль array определяет массивы в python. Массивы очень похожи на списки, но с ограничением на тип данных и размер каждого элемента.
Размер и тип элемента в массиве определяется при его создании и может принимать следующие значения:


Код типа
Тип в C
Тип в python
Минимальный размер в байтах




'b'
signed char
int
1


'B'
unsigned char
int
1


'h'
signed short
int
2


'H'
unsigned short
int
2


'i'
signed int
int
2


'I'
unsigned int
int
2


'l'
signed long
int
4


'L'
unsigned long
int
4


'q'
signed long long
int
8


'Q'
unsigned long long
int
8


'f'
float
float
4


'd'
double
float
8



Класс array.array(TypeCode [, инициализатор]) - новый массив, элементы которого ограничены TypeCode, и инициализатор, который должен быть списком, объектом, который поддерживает интерфейс буфера, или итерируемый объект.
array.typecodes - строка, содержащая все возможные типы в массиве.
Массивы изменяемы. Массивы поддерживают все списковые методы (индексация, срезы, умножения, итерации), и другие методы.
Методы массивов (array) в python
array.typecode - TypeCode символ, использованный при создании массива.
array.itemsize - размер в байтах одного элемента в массиве.
array.append(х) - добавление элемента в конец массива.
array.buffer_info() - кортеж (ячейка памяти, длина). Полезно для низкоуровневых операций.
array.byteswap() - изменить порядок следования байтов в каждом элементе массива. Полезно при чтении данных из файла, написанного на машине с другим порядком байтов.
array.count(х) - возвращает количество вхождений х в массив.
array.extend(iter) - добавление элементов из объекта в массив.
array.frombytes(b) - делает массив array из массива байт. Количество байт должно быть кратно размеру одного элемента в массиве.
array.fromfile(F, N) - читает N элементов из файла и добавляет их в конец массива. Файл должен быть открыт на бинарное чтение. Если доступно меньше N элементов, генерируется исключение EOFError , но элементы, которые были доступны, добавляются в массив.
array.fromlist(список) - добавление элементов из списка.
array.index(х) - номер первого вхождения x в массив.
array.insert(n, х) - включить новый пункт со значением х в массиве перед номером n. Отрицательные значения рассматриваются относительно конца массива.
array.pop(i) - удаляет i-ый элемент из массива и возвращает его. По умолчанию удаляется последний элемент.
array.remove(х) - удалить первое вхождение х из массива.
array.reverse() - обратный порядок элементов в массиве.
array.tobytes() - преобразование к байтам.
array.tofile(f) - запись массива в открытый файл.
array.tolist() - преобразование массива в список.
Вот и всё, что можно было рассказать про массивы. Они используются редко, когда нужно достичь высокой скорости работы. В остальных случаях массивы можно заменить другими типами данных: списками, кортежами, строками.
Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги 





Похожие публикации:

Как в ворде установить шрифт по умолчанию
Как в телеграм боте сделать функцию input
Как добавить отступ в ворде для всего текста
Что такое проверка по etxt