python得到數組的長度

⑴ python如何計算數組內存

數組定義為存儲在連續內存位置的項目的集合。這是一個可以容納固定數量項目的容器, 這些項目應為同一類型。數組在大多數編程語言(例如C / C ++, JavaScript等)中都很流行。

數組是將多個相同類型的項存儲在一起的想法, 並且只需在基本值上添加一個偏移量, 就可以更輕松地計算每個元素的位置。數組的組合可以通過減少代碼的整體大小來節省大量時間。它用於在單個變數中存儲多個值。如果你有一個存儲在其相應變數中的項目列表, 如下所示：

car1 =」蘭博基尼」

car2 =」布加迪」

car3 =」 Koenigsegg」

如果要遍歷汽車並找到特定的汽車, 可以使用該數組。

數組可以在Python中由名為array的模塊處理。當我們只需要操作特定的數據值時, 這很有用。以下是了解數組概念的術語：

元素-存儲在數組中的每個項目稱為元素。

索引-數組中元素的位置具有數字索引, 該數字索引用於標識元素的位置。

數組表示

數組可以用各種方式和不同的語言聲明。應考慮的重點如下：

索引從0開始。

我們可以通過其索引訪問每個元素。

數組的長度定義了存儲元素的能力。

數組運算

數組支持的一些基本操作如下：

遍歷-逐一列印所有元素。

插入-在給定的索引處添加一個元素。

刪除-刪除給定索引處的元素。

搜索-它使用給定的索引或值搜索元素。

更新-更新給定索引處的元素。

⑵ len(numbers) 是什麼函數 python知識！

numbers
=
raw_input("輸入幾個數字，用逗號分隔：").split(",")
#提示並輸入字元串後，把字元串用逗號分割成
字元串數組。
print
numbers
#列印字元串數組
x
=
0
#計數變數
while
x
<
len(numbers):
#當計數變數小於字元串數組長度，len是求長度的函數。即從0到len-1變化
print
numbers[x]
#逐行列印每個字元串
x
=
x
+
1
#計數器增一

⑶ python自帶及pandas、numpy數據結構(一)

1.python自帶數據結構：序列（如list）、映射（如字典）、集合（set）。
以下只介紹序列中的list：
創建list：
list1 = []
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #逗號隔開
list2 = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] #list2長度(len(list2))為2,list2[0] = [1,2]
liststring = list(「thisisalist」) #只用於創建字元串列表
索引list：
e = list1[0] #下標從零開始，用中括弧
分片list：
es = list1[0:3]
es = list1[0:9:2] #步長在第二個冒號後
list拼接（list1.append(obj)、加運算及乘運算）：

list長度：

list每個元素乘一個數值：
list2 = numpy.dot(list2,2)
list類似矩陣相乘（每個元素對應相乘取和）：
list3 = numpy.dot(list1,list1)
#要求相乘的兩個list長度相同
list3 = numpy.dot(list2,list22)
#要求numpy.shape(list2)和numpy.shape(list22)滿足「左行等於右列」的矩陣相乘條件，相乘結果numpy.shape(list3)滿足「左列右行」

2.numpy數據結構：

Array：
產生array：
data=np.array([[1, 9, 6], [2, 8, 5], [3, 7, 4]])
data=np.array(list1)
data1 = np.zeros(5) #data1.shape = (5,),5列
data1 = np.eye(5)
索引array:
datacut = data[0,2] #取第零行第二列，此處是6
切片array：
datacut = data[0:2,2] # array([6, 5])
array長度：
data.shape
data.size
np.shape(data)
np.size(data)
len(data)
array拼接：
#括弧內也有一個括弧（中括弧或者小括弧）！
d = np.concatenate((data,data))
d = np.concatenate((data,data),axis = 1) #對應行拼接
array加法：逐個相加
array乘法：
d = data data #逐個相乘
d = np.dot(data,data) #矩陣相乘
d = data 3 #每個元素乘3
d = np.dot(data,3) #每個元素乘3
array矩陣運算：
取逆 : np.linalg.inv(data)
轉置：data.T
所有元素求和 : np.sum(data)
生成隨機數：np.random.normal(loc=0, scale=10, size=None)
生成標准正態分布隨機數組：np.random.normal(size=(4,4))
生成二維隨機數組：
np.random.multivariate_normal([0,0],np.eye(2))
生成范圍在0到1之間的隨機矩陣(M,N)：
np.random.randint(0,2,(M,N))

Matrix:
創建matrix：
mat1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mat1 = np.mat(list)
mat1 = np.mat(data)
matrix是二維的，所有+，-，*都是矩陣操作。
matrix索引和分列：
mat1[0:2，1]
matrix轉置：
np.transpose(mat1)
mat1.transpose()
matrix拼接：
np.concatenate([mat1,mat1])
np.concatenate([mat1,mat1],axis = 1)

numpy數據結構總結：對於numpy中的數據結構的操作方法基本相同：
創建：np.mat(list),np.array(list)
矩陣乘：np.dot(x,y)
轉置：x.T or np.transpose(x)
拼接：np.concatenate([x,y],axis = 1)
索引：mat[0:1,4],ary[0:1,4]

3.pandas數據結構:
Series:
創建series：
s = pd.Series([[1,2,3],[4,5,6]],index = [『a』,『b』])
索引series：
s1 = s[『b』]
拼接series：
pd.concat([s1,s1],axis = 1) #也可使用s.append(s)

DataFrame:
創建DaraFrame:
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,3]],index = ['a','b'],columns = ['x','y','z'])
df取某一列：
dfc1 =df.x
dfc1 = df[『x』]
dfc2 = df.iloc[:,0] #用.iloc方括弧里是數字而不是column名！
dfc2 = df.iloc[:,0:3]
df取某一行：
dfr1 = df.iloc[0]
df1 = df.iloc[0:2]
df1 = df[0:2] #這種方法只能用於取一個區間
df取某個值：
dfc2 = df.iloc[0,0]
dfc2 = df.iloc[0:2,0:3]

⑷ 在 Python 中使用二維數組

如果你需要使用二維數組，在 Python 中，除了 numpy 這個包之外，最簡單的方式就是使用 list 了。你可能認為可以這樣構建：

但是請你再仔細想一想，這樣做真的沒有問題嗎？
不要忘記了， Python 一切都是對象 這個問題，對象肯定存在引用的問題，尤其是可變對象。我們試著來改變其中一個元素：

很不幸，不是我們想像的那樣，它改變了多個元素。
來看一看 [ [0] * m ] * n 這個表達式，它首先創建 a = [ [0] * 4] ，然後構造 array = [a] * 3 ，這里 array 裡面是 a 的 3 個引用。
正確的構造，應該使用 列表推導式 ，而且非常 Pythonic ：

⑸ Python 3 數組 中遍歷為什麼得不到 正確的 數據

方法/步驟

• 1.先確定工具與環境都配置好了，打開pycharm，新建一個test.py，新建一個列表list1=['C','C++','JAVA','C#','PYTHON','JavaScript']，如圖所示:

  

⑹ python中len范圍的問題

#在python中，len值數組的長度.表示數組中幾個元素

#索引：既a[i]中的i，表示第幾個元素.是從0開始的

#a[0]表示第一個元素

range(5)
#range(5)取值范圍為[0,1,2,3,4]