python数组

为了 在Java中存储动态大小的元素，我们使用了ArrayList。每当添加新元素时，它会自动增加它们的大小。ArrayList实现Java的List接口和Java的Collection的一部分。 由于它们的功能和灵活性，它被广泛使用。 ArrayList的关键点 An ArrayList是一个可调整大小的数组，也称为动态数组。它根据新元素增加其大小，并在删除元素时减小大小。 数组用于在ArrayList 内部存储元素 。它允许您通过索引检索元素。 Java ArrayList 类允许重复和空值。 Java ArrayList类是一个有序的集合。它保持元素的插入顺序。 在 ArrayList，你不能创建一个 ArrayList原始类型，如int，char，boolean等。你必须使用盒装类型，如整数，字符，布尔等。 ArrayList的层次结构 ArrayList 实现List接口 扩展 Collection 扩展 Iterable。 如何创建ArrayList 在Java中，我们可以ArrayList通过创建这个简单的语句来创建： ArrayList <String> arlist = new ArrayList <String>（）; 在上面的语法中，list是“String”类型，因此要添加到此列表的元素将是字符串类型。类型决定了哪种类型的元素列表。 ArrayList

插入排序算法实现与分析（利用python） 插入排序算法 1、具体过程如下： 2、最佳情况 3、最坏情况 插入排序算法 插入排序算法，是一个对少量元素进行排序的有效算法。 1、具体过程如下： 1、假设存在乱序数组A[n]，需要对其进行排序（当然，排序算法种类比较多，但是此次采用的是插入排序算法）。 2、在开始进行排序时，已知条件是：只包含一个元素的数组是已排序的，即A[0]是已排序的 3、在循环当中，通过比较A[ j ]与已排序的数组内部元素的数值大小，将A[ j ]放入到已排序数组中，更新已排序数组，以此类推。 示例代码如下： import numpy as np def Insertion_Sort(sample_array:np.ndarray): for j in range(1, len(sample_array), 1): key = sample_array[j] #insert A[j] into the sorted sequence A[0,...j-1] i = j - 1 while i >= 0 and sample_array[i] > key: sample_array[i+1] = sample_array[i] i = i - 1 sample_array[i+1] = key return sample_array def main():

在python中数组的储存方式和其他类似整形，浮点型的方式是不一样的，可以说数组是一种容器类型。这就导致了copy和deepcopy在数组中的不同。 import copy a = [1,2,[1,2]] b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy(a) a[0] = 4 #b和c无变化 a[2] [1] = 4 #b有变化，c无变化 #在copy中只有数组内的方式变化时copy才会变化 　　 而不使用copy,直接在数组中改变内容 a = [1,2,3] b = a c = a[:] a[0] = 0 #b有变化，c无变化 a = [1,2,3] #都无变化 　　 当数组a内容单个变化时，b也会变化，因为b和a此时就是同一个物品的不同标签而已。 但当将标签a放到另一个物品上时，b是没有变化的 来源： https://www.cnblogs.com/brusally/p/11418556.html

《算法图解》笔记 第二章、选择排序 一、数据和连表 内存的工作原理就像超市的储物柜，我想要存放东西时向计算机请求一个空间，计算机告诉我编号，也就是内存地址，我将数据存放进去。 当需要存储一系列的数据时，需要使用数组和链表来存储。 1、数组 数组中数据的内存地址都是连续的，这样非常方便查找，我只需要知道第一个数据的内存地址就能找到任意一个数据的内存地址，但是数组可能会出现一些问题，比如一个数组有三个数据，后面的内存地址被其他数据占据，当想给数组增加数据时就必须重新开辟一块内存空间，存储4个数据，如果又要添加则又要重新移动，效率很低。如果给数组预留空间，则可能会造成资源浪费，或者仍然不够用。 2、链表 链表中的数据都是随机存放的，不连续的，但是每个数据都会存储下一个数据的内存地址，这样一个链表就不用担心存满，只要内存够用就可以存储任意多的数据，但是链表的查询很困难，必须得从第一个数据一直找到所需要的数据，因为他的地址都在上一个地址那里。 3、链表数组 有一种方式可以综合链表和数组的优点，以英文名为例，一个数组有26个地址，分别指向一个链表，比如数组的第一个就指向的所有以a开头的名字的链表，这样查找和更新就非常方便。 二、选择排序 选择排序是每次找到序列中最大或最小的数放入一个新序列中，以此类推，时间复杂度是O(n*2) 选择排序是每次遍历无序区，找到无序区中的最小值，放到有序区的最后。

Numpy 的核心是 ndarray 对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。（数组，即为有序的元素序列） numpy约定俗成的导入方式： 　　import numpy as np 基本的 ndarray 是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： 　　array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) numpy的ndarray 与 python原生array有什么区别： 　　NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 　　NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 常用数组：np.zeros() #全0数组 默认float型 　　　　　np.ones() #全1数组 默认float型 　　　　　np.full(形状,x) #全为相同值的数组 　　　　　np.eye() #单位矩阵 默认float型 　　　　　np.ones_like(a)、np.zeros_like(a)、np.full_like(a,x)

目录 Numpy模块 一、Numpy库的作用 二、为什么用Numpy 三、创建Numpy数组 四、Numpy数组常用属性 Numpy模块 一、Numpy库的作用 区别于list列表，提供了数组操作、数组运算、以及统计分布和简单的数学模型 计算速度快，甚至要由于python内置的简单运算，使得其成为pandas、sklearn等模块的依赖包。高级的框架如TensorFlow、PyTorch等，其数组操作也和numpy非常相似。 二、为什么用Numpy lis1 = [1, 2, 3] # 向量 lis2 = [4, 5, 6] # 向量 # 要得出[4,10,18]的过程有些复杂 lis = [] for i in range(len(lis1)): lis.append(lis1[i] * lis2[i]) print(lis) #[4,10,18] 三、创建Numpy数组 numpy数组即numpy的ndarray对象，创建numpy数组就是把一个列表传入np.array()方法。 #解决以上问题 import numpy as np arr1 = np.array([1,2,3]) arr2 = np.array([4,5,6]) print(arr1*arr2) # [ 4 10 18] # numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3]) print

比较、掩码和布尔逻辑 当想基于某些准则来抽取，修改，计数或对一个数组中的值进行其他操作时，掩码就派上用场了 例如，统计数组中有多少值大于某个给定值，或者删除所有超过某些门限值的异常点 在numpy中，布尔掩码通常是完成此类任务的最高效方式 比较操作 Numpy实现了如<小于和>大于的逐元素比较的通用函数，这些比较运算的结果是一个布尔数据类型的数组 共有6中不同的比较操作： 1 import numpy as np 2 3 x = np.array([1,2,3,4,5]) 4 5 x < 3 # 小于 6 Out[3]: array([ True, True, False, False, False]) 7 8 x > 3 # 大于 9 Out[4]: array([False, False, False, True, True]) 10 11 x <= 3 # 小于等于 12 Out[5]: array([ True, True, True, False, False]) 13 14 x >= 3 # 大于等于 15 Out[6]: array([False, False, True, True, True]) 16 17 x != 3 # 不等于 18 Out[7]: array([ True, True, False, True, True]) 19 20 x == 3 #

a=[1,2,3,4] b=[5,6,7,8] c=[a,b] def test(c): for i in c: return i print(test(c)) 以上代码执行后打印出来的结果是 预期目标是打印出a，b中的所有数据，需要创建一个空数组，把循环的结果传入数组，然后再用一个函数for数组内的内容打印 a=[1,2,3,4] b=[5,6,7,8] c=[a,b] def test(c): list=[] #创建一个空数组 for i in c: list.append(i) #把循环C的结果传入数组中 return list #返回数组 py=test(c) def P(py): #数组传如函数P，因为py输出的结果是[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]，打印出每一项数据，需要先循环最外层的数组，然后循环里面的数组 for d in py: for e in d: print(e) P(py) 执行结果如下图 来源： https://www.cnblogs.com/becks/p/11405166.html

numpy模块 专门进行数组（矩阵）的运算 给定两个列表，将他们看成向量(数组)如何让他们的元素一一相乘，得到[4, 10, 18]结果呢？ lis1 = [1, 2, 3] lis2 = [4, 5, 6] 学过for循环后很容易就能想到方法： lis = [] for i in range(len(lis1)): lis.append(lis1[i] * lis2[i]) print(lis) # [4, 10, 18] 但是如果你使用numpy的话，只要一行代码就可以实现了， import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) print(arr1*arr2) # [ 4 10 18] 是不是觉得这个方法还是 有点顶的 当然numpy模块的用法可不仅仅这么简单，他能实现大部分数组的运算 那么numpy的数组是怎么表达的呢？ arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) # 一维的numpy数组 结果为： [1 2 3] arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr2) # 二维的numpy数组(一般就是二维) 结果为： [[1 2 3] [4 5 6]] arr3 = np.array([[[1, 2,

python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。 办法永远比困难多，numba就是解决python慢的一大利器，可以让python的运行速度提升上百倍！ 什么是numba？ numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数组运算），其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。 python之所以慢，是因为它是靠CPython编译的，numba的作用是给python换一种编译器。 python、c、numba三种编译器速度对比 使用numba非常简单，只需要将numba装饰器应用到python函数中，无需改动原本的python代码，numba会自动完成剩余的工作。 import numpy as np import numba from numba import jit @jit(nopython=True) # jit，numba装饰器中的一种 def go_fast(a): # 首次调用时，函数被编译为机器代码 trace = 0 # 假设输入变量是numpy数组 for i in range(a.shape[0]): # Numba 擅长处理循环 trace += np.tanh(a[i, i])