питон индекс элемента массива

Вывод индекса элемента в массиве

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Программа для поиска индекса элемента в массиве
Здравствуйте мне нужно написать программу с помощью которогой при вводе какого либо элемента в.

Поиск в массиве индекса МИН элемента
День добрый, встал вопрос поиска Индекса минимльного элемента в массиве, причем любого кроме нуля.

Поиск индекса минимального элемента в массиве
Такая проблема: надо написать программку которая ищет индекс минимального элемента массива. Препод.

Пишет что name’val’ is not defined
И да я забыл уточнить в массиве 30 элементов должно быть

Добавлено через 1 минуту
А лет что vel is not defined что делать можете уточнить?

Добавлено через 2 минуты
Пишет name val is not defined
Пожалуйста можешь.уточнить

замени val на index

Добавлено через 7 минут

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Поиск минимального элемента и его индекса в массиве
всем привет! не понимаю как искать в массиве тот элемент, который наименьший и вывести этот.

Поиск в массиве максимального индекса элемента, равного х
помогите запрограммировать фрагмент алгоритма поиска в массиве Ap: =A ; p:=k; p: =0; for k:=l.

Поиск индекса заданного элемента в отсортированном массиве
1. Заполнить статический массив значениями 90, 76, 54, 23, 56, 12, 48. Результат в виде таблицы.

Поиск индекса самого наименьшего элемента в массиве
Нужно написать шаблонную функцию, которая будет возвращать индекс самого наименьшего элемента в.

Источник

Массивы в Python

Python не имеет явной структуры данных массива. Список содержит набор элементов и поддерживает операции добавления / обновления / удаления / поиска. Вот почему в Python не так часто используется отдельная структура данных для поддержки массивов.

Массив содержит элементы одного типа, но список Python допускает элементы разных типов. Это единственное различие между массивом и списком. Но это не нарушает условий и не требует поддержки новой структуры данных.

Однако модуль массива можно использовать для создания массива, подобного объекту, для целочисленных символов, символов с плавающей запятой и символов Юникода.

Модуль массива Python

Модуль массива Python позволяет нам создавать массив с ограничением типов данных. Этот модуль поддерживает только несколько типов данных.

Код типа Unicode устарел в Python 3.3 и будет удален в версии Python 4.0.

Итак, мы можем создать массив целых чисел и чисел с плавающей запятой, используя модуль массива.

1. Создание массива

2. Вывод

Если мы печатаем объект массива, он дает нам информацию о коде типа и его элементах. Давайте распечатаем созданные выше массивы, а также распечатаем тип объекта с помощью встроенной функции type().

3. Печать элементов массива

Мы можем печатать элементы массива с помощью цикла for.

Мы также можем получить доступ к элементу, используя его индекс. Мы можем использовать индексы для печати элементов массива.

4. Вставка и добавление элементов

Мы можем использовать функцию insert() для вставки элемента по указанному индексу. Элементы из указанного индекса сдвигаются вправо на одну позицию.

Если вам нужно добавить элемент в конец массива, используйте функцию append().

5. Массив поддерживает отрицательный индекс

Мы также можем получить доступ к элементам массива python через отрицательный индекс.

6. Удаление элементов

Мы можем использовать метод remove() для удаления элемента массива.

Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

Вывод: array.remove(x): x not in array

Мы также можем использовать функцию pop() для удаления элемента по данному индексу. Эта функция возвращает элемент, удаляемый из массива. Если мы не указываем индекс, последний элемент удаляется и возвращается.

7. Нарезка

Массив Python поддерживает нарезку и возвращает новый массив с подэлементами. Исходный массив остается без изменений. Нарезка также поддерживает отрицательные индексы.

8. Поиск элемента

Мы можем использовать функцию index(), чтобы найти индекс первого вхождения элемента. Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

9. Обновление значения по указанному индексу

Мы можем использовать индекс массива с оператором присваивания для обновления значения индекса. Если индекс недействителен, возникает IndexError.

10. Перевернуть элементы в обратном порядке

Мы можем использовать функцию reverse(), чтобы перевернуть элементы массива.

11. Подсчет количества элементов

Мы можем использовать функцию count(), чтобы получить количество вхождений значения в массив.

12. Расширение путем добавления объекта Iterable

Мы можем использовать функцию extend() для добавления значений из итерируемого объекта в конец массива.

13. Преобразование массива в список

Мы можем использовать функцию tolist() для преобразования массива в список.

Источник

NumPy в Python. Часть 2

Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.

Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:

Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:

Функции zeros_like и ones_like могут преобразовать уже созданный массив, заполнив его нулями и единицами соответственно:

Также есть некоторое количество функций для создания специальных матриц. Для создания квадратной матрицы с главной диагональю, которая заполненная единицами, воспользуемся методом identity:

Функция eye возвращает матрицу с единичками на к-атой диагонали:

Математические операции над массивами

Когда для массивов мы используем стандартные математические операции, должен соблюдаться принцип: элемент—элемент. Это означает, что массивы должны быть одинакового размера во время сложения, вычитания и тому подобных операций:

Для двухмерных массивов, умножение остается поэлементным и не соответствует умножению матриц. Для этого существуют специальные функции, которые мы изучим позже.

При несоответствии в размере выбрасываются ошибки:

Однако, если размерность массивов не совпадает, они будут преобразованы для выполнения математических операций. Это зачастую означает, что меньший массив будет использован несколько раз для завершения операций. Рассмотрим такой пример:

Тут, одномерный массив b был преобразован в двухмерный, который соответствует размеру массива a. По существу, b был повторен несколько раз, для каждой «строки» a. Иначе его можно представить так:

Python автоматически преобразовывает массивы в этом случае. Иногда, однако, когда преобразование играет роль, мы можем использовать константу newaxis, чтобы изменить преобразование:

Вдобавок к стандартным операторам, в numpy включена библиотека стандартных математических функций, которые могут быть применены поэлементно к массивам. Собственно функции: abs, sign, sqrt, log, log10, exp, sin, cos, tan, arcsin, arccos, arctan, sinh, cosh, tanh, arcsinh, arccosh, и arctanh.

Функции floor, ceil и rint возвращают нижние, верхние или ближайшие (округлённое) значение:

Также в numpy включены две важные математические константы:

Перебор элементов массива

Проводить итерацию массивов можно аналогично спискам:

Для многомерных массивов итерация будет проводиться по первой оси, так, что каждый проход цикла будет возвращать «строку» массива:

Множественное присваивание также доступно при итерации:

Базовые операции над массивами

Для получения каких-либо свойств массивов существует много функций. Элементы могут быть суммированы или перемножены:

В этом примере были использованы функции массива. Также можно использовать собственные функции numpy:

Для большинства случаев могут использоваться оба варианта.
Некие функции дают возможность оперировать статистическими данными. Это функции mean (среднее арифметическое), вариация и девиация:

Можно найти минимум и максимум в массиве:

Функции argmin и argmax возвращают индекс минимального или максимального элемента:

Для многомерных массивов каждая из функций может принять дополнительный аргумент axis и в зависимости от его значения выполнять функции по определенной оси, помещая результаты исполнения в массив:

Как и списки, массивы можно отсортировать:

Значения в массиве могут быть «сокращены», чтобы принадлежать заданному диапазону. Это тоже самое что применять min(max(x, minval), maxval) к каждому элементу x:

Уникальные элементы могут быть извлечены вот так:

Для двухмерных массивов диагональ можно получить так:

Вот и вторая статья подошла к концу. Спасибо за уделенное внимание и удачи в ваших начинаниях! До скорой встречи.

Источник

Python: коллекции, часть 2/4: индексирование, срезы, сортировка

Данная статья является продолжением моей статьи «Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация».

В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.

Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

1. Индексирование

1.1 Индексированные коллекции

Рассмотрим индексированные коллекции (их еще называют последовательности — sequences) — список (list), кортеж (tuple), строку (string).

Под индексированностью имеется ввиду, что элементы коллекции располагаются в определённом порядке, каждый элемент имеет свой индекс от 0 (то есть первый по счёту элемент имеет индекс не 1, а 0) до индекса на единицу меньшего длины коллекции (т.е. len(mycollection)-1).

1.2 Получение значения по индексу

Для всех индексированных коллекций можно получить значение элемента по его индексу в квадратных скобках. Причем, можно задавать отрицательный индекс, это значит, что будем находить элемент с конца считая обратном порядке.

1.3 Изменение элемента списка по индексу

Поскольку кортежи и строки у нас неизменяемые коллекции, то по индексу мы можем только брать элементы, но не менять их:

А вот для списка, если взятие элемента по индексу располагается в левой части выражения, а далее идёт оператор присваивания =, то мы задаём новое значение элементу с этим индексом.

UPD: Примечание: Для такого присвоения, элемент уже должен существовать в списке, нельзя таким образом добавить элемент на несуществующий индекс.

2 Срезы

2.1 Синтаксис среза

Очень часто, надо получить не один какой-то элемент, а некоторый их набор ограниченный определенными простыми правилами — например первые 5 или последние три, или каждый второй элемент — в таких задачах, вместо перебора в цикле намного удобнее использовать так называемый срез (slice, slicing).

Следует помнить, что взяв элемент по индексу или срезом (slice) мы не как не меняем исходную коллекцию, мы просто скопировали ее часть для дальнейшего использования (например добавления в другую коллекцию, вывода на печать, каких-то вычислений). Поскольку сама коллекция не меняется — это применимо как к изменяемым (список) так и к неизменяемым (строка, кортеж) последовательностям.

Синтаксис среза похож на таковой для индексации, но в квадратных скобках вместо одного значения указывается 2-3 через двоеточие:

Особенности среза:

Поэтому, например, mylist[::-1] не идентично mylist[:0:-1], так как в первом случае мы включим все элементы, а во втором дойдем до 0 индекса, но не включим его!

Примеры срезов в виде таблицы:

2.2. Именованные срезы

Чтобы избавится от «магических констант», особенно в случае, когда один и тот же срез надо применять многократно, можно задать константы с именованными срезами с пользованием специальной функции slice()()

Примечание: Nonе соответствует опущенному значению по-умолчанию. То есть [:2] становится slice(None, 2), а [1::2] становится slice(1, None, 2).

2.3 Изменение списка срезом

Важный момент, на котором не всегда заостряется внимание — с помощью среза можно не только получать копию коллекции, но в случае списка можно также менять значения элементов, удалять и добавлять новые.

Проиллюстрируем это на примерах ниже:

2.4 Выход за границы индекса

Обращение по индексу по сути является частным случаем среза, когда мы обращаемся только к одному элементу, а не диапазону. Но есть очень важное отличие в обработке ситуации с отсутствующим элементом с искомым индексом.

Обращение к несуществующему индексу коллекции вызывает ошибку:

А в случае выхода границ среза за границы коллекции никакой ошибки не происходит:

Примечание: Для тех случаев, когда функционала срезов недостаточно и требуются более сложные выборки, можно воспользоваться синтаксисом выражений-генераторов, рассмотрению которых посвещена 4 статья цикла.

3 Сортировка элементов коллекции

Сортировка элементов коллекции важная и востребованная функция, постоянно встречающаяся в обычных задачах. Тут есть несколько особенностей, на которых не всегда заостряется внимание, но которые очень важны.

3.1 Функция sorted()

Мы может использовать функцию sorted() для вывода списка сортированных элементов любой коллекции для последующее обработки или вывода.

Пример сортировки списка строк по длине len() каждого элемента:

3.2 Функция reversed()

Функция reversed() применяется для последовательностей и работает по другому:

Обратите внимание: Частая ошибка начинающих, которая не является ошибкой для интерпретатора, но приводит не к тому результату, который хотят получить.

3.4 Особенности сортировки словаря

В сортировке словаря есть свои особенности, вызванные тем, что элемент словаря — это пара ключ: значение.

UPD: Так же, не забываем, что говоря о сортировке словаря, мы имеем ввиду сортировку полученных из словаря данных для вывода или сохранения в индексированную коллекцию. Сохранить данные сортированными в самом стандартном словаре не получится, они в нем, как и других неиндексированных коллекциях находятся в произвольном порядке.

Отдельные сложности может вызвать сортировка словаря не по ключам, а по значениям, если нам не просто нужен список значений, и именно выводить пары в порядке сортировки по значению.

Для решения этой задачи можно в качестве специальной функции сортировки передавать lambda-функцию lambda x: x[1] которая из получаемых на каждом этапе кортежей (ключ, значение) будет брать для сортировки второй элемент кортежа.

UPD от ShashkovS: 3.5 Дополнительная информация по использованию параметра key при сортировке

Допустим, у нас есть список кортежей названий деталей и их стоимостей.
Нам нужно отсортировать его сначала по названию деталей, а одинаковые детали по убыванию цены.

Перед тем, как сравнивать два элемента списка к ним применялась функция prepare_item, которая меняла знак у стоимости (функция применяется ровно по одному разу к каждому элементу. В результате при одинаковом первом значении сортировка по второму происходила в обратном порядке.

Чтобы не плодить утилитарные функции, вместо использования сторонней функции, того же эффекта можно добиться с использованием лямбда-функции.

UPD от ShashkovS: 3.6 Устойчивость сортировки

Допустим данные нужно отсортировать сначала по столбцу А по возрастанию, затем по столбцу B по убыванию, и наконец по столбцу C снова по возрастанию.

Если данные в столбце B числовые, то при помощи подходящей функции в key можно поменять знак у элементов B, что приведёт к необходимому результату.
А если все данные текстовые? Тут есть такая возможность.
Дело в том, что сортировка sort в Python устойчивая (начиная с Python 2.2), то есть она не меняет порядок «одинаковых» элементов.

Поэтому можно просто отсортировать три раза по разным ключам:

Источник

Получите индекс элемента в списке Python – 3 простых метода

Поняв работу списка Python, давайте теперь начнем с различных методов, чтобы получить индекс элемента списка.

Получите индекс элемента в списке Python – 3 простых метода

Здравствуйте, читатели! Надеюсь, у вас все хорошо. В этой статье мы будем сосредоточиться на Разные методы, чтобы получить индекс элемента в списке Python Отказ

Итак, давайте начнем.

Что такое список Python?

Список Python – это структура данных, которая эффективно играет роль массива. Кроме того, «список» хранит элементы динамическими способами и могут использоваться для хранения элементов различных типов в отличие от массивов.

Таким образом, списки могут быть рассмотрены как лучшая замена для структуры данных массива и может вообще проводить гетерогенные элементы.

Как получить индекс элемента в списке Python?

Поняв работу списка Python, давайте теперь начнем с различных методов, чтобы получить индекс элемента списка.

Метод 1: Понимание списка

Понимание списка Python может использоваться для использования списка показателей всех вхождений определенного элемента в списке.

Способ 2: Использование метода index ()

Синтуальный индекс Python () может использоваться для получения значения индекса определенного элемента списка.

Начать и конец Параметры необязательны и представляют собой диапазон позиций, в течение которого должен быть выполнен поиск.

В отличие от других методов, метод Index () возвращает только значение индекса первого возникновения конкретного элемента в списке.

Если указанный элемент отсутствует в списке, A Исключение ValueError Поднялся.

Способ 3: Использование функции перечисления ()

Метод Python перечисляет () также можно использовать для Вернуть индексные позиции всех вхождений конкретного элемента в списке.

Здесь Перечислять () Метод Устанавливает счетчик, который увеличивается после каждого удачного поиска этого конкретного элемента и возвращает значение индекса.

Заключение

Источник