python得到数组的长度

⑴ python如何计算数组内存

数组定义为存储在连续内存位置的项目的集合。这是一个可以容纳固定数量项目的容器, 这些项目应为同一类型。数组在大多数编程语言(例如C / C ++, JavaScript等)中都很流行。

数组是将多个相同类型的项存储在一起的想法, 并且只需在基本值上添加一个偏移量, 就可以更轻松地计算每个元素的位置。数组的组合可以通过减少代码的整体大小来节省大量时间。它用于在单个变量中存储多个值。如果你有一个存储在其相应变量中的项目列表, 如下所示：

car1 =”兰博基尼”

car2 =”布加迪”

car3 =” Koenigsegg”

如果要遍历汽车并找到特定的汽车, 可以使用该数组。

数组可以在Python中由名为array的模块处理。当我们只需要操作特定的数据值时, 这很有用。以下是了解数组概念的术语：

元素-存储在数组中的每个项目称为元素。

索引-数组中元素的位置具有数字索引, 该数字索引用于标识元素的位置。

数组表示

数组可以用各种方式和不同的语言声明。应考虑的重点如下：

索引从0开始。

我们可以通过其索引访问每个元素。

数组的长度定义了存储元素的能力。

数组运算

数组支持的一些基本操作如下：

遍历-逐一打印所有元素。

插入-在给定的索引处添加一个元素。

删除-删除给定索引处的元素。

搜索-它使用给定的索引或值搜索元素。

更新-更新给定索引处的元素。

⑵ len(numbers) 是什么函数 python知识！

numbers
=
raw_input("输入几个数字，用逗号分隔：").split(",")
#提示并输入字符串后，把字符串用逗号分割成
字符串数组。
print
numbers
#打印字符串数组
x
=
0
#计数变量
while
x
<
len(numbers):
#当计数变量小于字符串数组长度，len是求长度的函数。即从0到len-1变化
print
numbers[x]
#逐行打印每个字符串
x
=
x
+
1
#计数器增一

⑶ python自带及pandas、numpy数据结构(一)

1.python自带数据结构：序列（如list）、映射（如字典）、集合（set）。
以下只介绍序列中的list：
创建list：
list1 = []
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #逗号隔开
list2 = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] #list2长度(len(list2))为2,list2[0] = [1,2]
liststring = list(“thisisalist”) #只用于创建字符串行表
索引list：
e = list1[0] #下标从零开始，用中括号
分片list：
es = list1[0:3]
es = list1[0:9:2] #步长在第二个冒号后
list拼接（list1.append(obj)、加运算及乘运算）：

list长度：

list每个元素乘一个数值：
list2 = numpy.dot(list2,2)
list类似矩阵相乘（每个元素对应相乘取和）：
list3 = numpy.dot(list1,list1)
#要求相乘的两个list长度相同
list3 = numpy.dot(list2,list22)
#要求numpy.shape(list2)和numpy.shape(list22)满足“左行等于右列”的矩阵相乘条件，相乘结果numpy.shape(list3)满足“左列右行”

2.numpy数据结构：

Array：
产生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，此处是6
切片array：
datacut = data[0:2,2] # array([6, 5])
array长度：
data.shape
data.size
np.shape(data)
np.size(data)
len(data)
array拼接：
#括号内也有一个括号（中括号或者小括号）！
d = np.concatenate((data,data))
d = np.concatenate((data,data),axis = 1) #对应行拼接
array加法：逐个相加
array乘法：
d = data data #逐个相乘
d = np.dot(data,data) #矩阵相乘
d = data 3 #每个元素乘3
d = np.dot(data,3) #每个元素乘3
array矩阵运算：
取逆 : np.linalg.inv(data)
转置：data.T
所有元素求和 : np.sum(data)
生成随机数：np.random.normal(loc=0, scale=10, size=None)
生成标准正态分布随机数组：np.random.normal(size=(4,4))
生成二维随机数组：
np.random.multivariate_normal([0,0],np.eye(2))
生成范围在0到1之间的随机矩阵(M,N)：
np.random.randint(0,2,(M,N))

Matrix:
创建matrix：
mat1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mat1 = np.mat(list)
mat1 = np.mat(data)
matrix是二维的，所有+，-，*都是矩阵操作。
matrix索引和分列：
mat1[0:2，1]
matrix转置：
np.transpose(mat1)
mat1.transpose()
matrix拼接：
np.concatenate([mat1,mat1])
np.concatenate([mat1,mat1],axis = 1)

numpy数据结构总结：对于numpy中的数据结构的操作方法基本相同：
创建：np.mat(list),np.array(list)
矩阵乘：np.dot(x,y)
转置：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数据结构:
Series:
创建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:
创建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方括号里是数字而不是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] #这种方法只能用于取一个区间
df取某个值：
dfc2 = df.iloc[0,0]
dfc2 = df.iloc[0:2,0:3]

⑷ 在 Python 中使用二维数组

如果你需要使用二维数组，在 Python 中，除了 numpy 这个包之外，最简单的方式就是使用 list 了。你可能认为可以这样构建：

但是请你再仔细想一想，这样做真的没有问题吗？
不要忘记了， Python 一切都是对象 这个问题，对象肯定存在引用的问题，尤其是可变对象。我们试着来改变其中一个元素：

很不幸，不是我们想象的那样，它改变了多个元素。
来看一看 [ [0] * m ] * n 这个表达式，它首先创建 a = [ [0] * 4] ，然后构造 array = [a] * 3 ，这里 array 里面是 a 的 3 个引用。
正确的构造，应该使用 列表推导式 ，而且非常 Pythonic ：

⑸ Python 3 数组 中遍历为什么得不到 正确的 数据

方法/步骤

• 1.先确定工具与环境都配置好了，打开pycharm，新建一个test.py，新建一个列表list1=['C','C++','JAVA','C#','PYTHON','JavaScript']，如图所示:

  

⑹ python中len范围的问题

#在python中，len值数组的长度.表示数组中几个元素

#索引：既a[i]中的i，表示第几个元素.是从0开始的

#a[0]表示第一个元素

range(5)
#range(5)取值范围为[0,1,2,3,4]