- Blog
- Tin tức
22/03/2022 03:47
Mảng là một cấu trúc dữ liệu dùng để lưu trữ các phần tử, một mảng chỉ có thể lưu trữ các loại phần tử tương tự nhau. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu thông tin về 2D Array.
Mảng là một cấu trúc dữ liệu dùng để lưu trữ các phần tử. Một mảng chỉ có thể lưu trữ các loại phần tử tương tự nhau. A Two Dimensional được định nghĩa là một Mảng bên trong Mảng. Chỉ số của mảng bắt đầu bằng 0 và kết thúc bằng kích thước của mảng trừ đi 1. Chúng ta có thể tạo 'n' số mảng trong một mảng. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu thông tin về 2D Array.
Làm thế nào để tạo Mảng trong Python?
Chúng ta có thể tạo một mảng [danh sách] hai chiều với các hàng và cột.
Cú pháp : :
[[ r1, r2, r3, .., rn ], [ c1, c2, c3, ......., cn ]]
Trong đó: r là viết tắt của hàng và c là viết tắt của cột
Example: Following is the example for creatingFollowing is the example for creating
2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]
#display
print[array]
Output:
[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]]
>>> Đọc thêm: Xây dựng các hàm Lambda bằng PythonXây dựng các hàm Lambda bằng Python
Truy cập các giá trị 2D Array trong Python2D Array trong Python
Chúng tôi có thể truy cập các giá trị bằng cách sử dụng vị trí chỉ mục
Cú pháp :
Trong đó: r là viết tắt của hàng và c là viết tắt của cột[]toán tử
array[row index]
Example: Following is the example for creating[][]
Array[row index][column index]
>>> Đọc thêm: Xây dựng các hàm Lambda bằng Python
- Truy cập các giá trị 2D Array trong Python
- Chúng tôi có thể truy cập các giá trị bằng cách sử dụng vị trí chỉ mục
- Chúng ta có thể lấy giá trị hàng bằng []toán tử
Chúng ta có thể lấy giá trị cột bằng cách sử dụng[][]
Trong đó:
#creare 2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]
#display
print[array]
#get the first row
print[array[0]]
#get the third row
print[array[2]]
#get the first row third element
print[array[0][2]]
#get the third row forth element
print[array[2][3]]
Output:
[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]]
[23, 45, 43, 23, 45]
[89, 90, 87, 65, 44]
43
65
mảng là một mảng đầu vàofor loop
Cú pháp : :
for rows in the array:
for columns in rows:
print[columns]
>>> Đọc thêm: Xây dựng các hàm Lambda bằng Python
- Truy cập các giá trị 2D Array trong Python
- Chúng tôi có thể truy cập các giá trị bằng cách sử dụng vị trí chỉ mục
Chúng ta có thể lấy giá trị hàng bằng []toán tử2D Array trong Python
Chúng ta có thể lấy giá trị cột bằng cách sử dụng[][]
Trong đó:
array.insert[index,[values]]
- mảng là một mảng đầu vào
- chỉ mục hàng là vị trí chỉ mục hàng bắt đầu từ 0
- chỉ mục cột là vị trí chỉ số cột bắt đầu từ 0 liên tiếp.
Ví dụ: Chèn vào các giá trị trong mảng
#creare 2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]
#insert the row at 5 th position
array.insert[2, [1,2,3,4,5]]
#insert the row at 6 th position
array.insert[2, [1,2,3,4,5]]
#insert the row at 7 th position
array.insert[2, [1,2,3,4,5]]
#display
print[array]
Output:
[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]]
Trong ví dụ này, chúng ta sẽ truy cập các giá trị bằng cách sử dụng các vị trí chỉ mục2D Array trong Python
Chúng tôi cũng có thể truy cập các phần tử bằng cách sử dụngfor loopdelhàm
Trong đó:
mảng là một mảng đầu vào
>>> Đọc thêm: Xây dựng các hàm Lambda bằng Python
- mảng là một mảng đầu vào
- chỉ mục hàng là vị trí chỉ mục hàng bắt đầu từ 0
Chúng ta có thể lấy giá trị cột bằng cách sử dụng[][]
2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]
#display
print[array]
0Output:
2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]
#display
print[array]
1Trong đó:
mảng là một mảng đầu vàokhóa học lập trình tại T3H ngay hôm nay!