Là kiểu dữ liệu mảng trong python?

Ghi chú.

>>> hasattr[np.array[[1, 2, 3]], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True

07 cũng hỗ trợ một bộ các lớp, nên tránh đánh dấu vào

>>> hasattr[np.array[[1, 2, 3]], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True

08 và không cần thiết

Bạn cũng có thể muốn kiểm tra

>>> hasattr[np.array[[1, 2, 3]], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True

09

Như đã lưu ý bởi và điều này cũng sẽ không hoạt động đối với mảng

>>> hasattr[np.array[[1, 2, 3]], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True

10. ví dụ

>>> import collections.abc
>>> import numpy as np
>>> isinstance[[1, 2, 3], collections.abc.Sequence]
True
>>> isinstance[np.array[[1, 2, 3]], collections.abc.Sequence]
False

Trong trường hợp đó, bạn có thể thử câu trả lời từ @ jpaddison3

>>> hasattr[np.array[[1, 2, 3]], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True

Tuy nhiên, như đã lưu ý, điều này cũng không hoàn hảo và sẽ không chính xác [ít nhất là theo tôi] phân loại từ điển theo trình tự trong khi

>>> hasattr[np.array[[1, 2, 3]], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True

07 với

>>> import collections.abc
>>> import numpy as np
>>> isinstance[[1, 2, 3], collections.abc.Sequence]
True
>>> isinstance[np.array[[1, 2, 3]], collections.abc.Sequence]
False

0 phân loại chính xác

>>> hasattr[{"a": 1}, "__len__"]
True
>>> from numpy.distutils.misc_util import is_sequence
>>> is_sequence[{"a": 1}]
True
>>> isinstance[{"a": 1}, collections.abc.Sequence]
False

Bạn có thể tùy chỉnh giải pháp của mình thành một thứ như thế này, thêm nhiều loại hơn vào

>>> hasattr[np.array[[1, 2, 3]], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True
>>> hasattr[[1, 2, 3], "__len__"]
True

07 tùy theo nhu cầu của bạn

Bất cứ khi nào một biến được định nghĩa, trình biên dịch sẽ phân bổ một số bộ nhớ cho biến đó dựa trên kiểu dữ liệu mà nó được khai báo. Mỗi loại dữ liệu yêu cầu một lượng bộ nhớ khác nhau

Tất cả các loại dữ liệu này giữ các giá trị khác nhau tùy thuộc vào loại của chúng. Một số ví dụ được hiển thị dưới đây.  

Loại dữ liệu được sử dụng làm ví dụ Số nguyên Số nguyên. . . , 0, 1, 2, 3,. . . N trong đó N là bất kỳ số nguyên nào Dấu phẩy động Số thập phân Số thực bất kỳ Boolean Biểu thị giá trị logic Ký tự đúng hoặc sai Mã hóa văn bản bằng số

'a', '1' hoặc bất kỳ ký tự nào khác

Ghi chú. Ở đây 1 cũng là một ký tự vì 
nó được đặt giữa các dấu nháy đơn

Cấu trúc dữ liệu là gì?

Cấu trúc dữ liệu là một kho lưu trữ được sử dụng để lưu trữ và sắp xếp dữ liệu. Đó là cách sắp xếp dữ liệu trên máy tính để có thể truy cập và cập nhật dữ liệu một cách hiệu quả. Một cấu trúc dữ liệu không chỉ được sử dụng để tổ chức dữ liệu. Nó cũng được sử dụng để xử lý, truy xuất và lưu trữ dữ liệu. Có nhiều loại cấu trúc dữ liệu cơ bản và nâng cao khác nhau được sử dụng trong hầu hết mọi chương trình hoặc hệ thống phần mềm đã được phát triển. Vì vậy chúng ta phải có kiến ​​thức tốt về cấu trúc dữ liệu.  

Một số ví dụ về cấu trúc dữ liệu là

• Danh sách liên kết
• Cây rơm
• Xếp hàng
• đồ thị
• Cây

Mảng là gì?

Mảng là một tập hợp các mục được lưu trữ tại các vị trí bộ nhớ liền kề. Ý tưởng là lưu trữ nhiều mục cùng loại với nhau. Điều này giúp việc tính toán vị trí của từng phần tử trở nên dễ dàng hơn bằng cách thêm một giá trị bù vào giá trị cơ sở, i. e. , vị trí bộ nhớ của phần tử đầu tiên của mảng [thường được biểu thị bằng tên của mảng]

Độ phức tạp về thời gian

thuật toán. trường hợp trung bình trường hợp xấu nhất

truy cập

Ô[1]

Ô[1]

đang tìm kiếm

Trên]

Trên]

chèn vào

Trên]

Trên]

xóa

Trên]

Trên]

Kiểu dữ liệu mảng hay cấu trúc dữ liệu?

Bây giờ vì chúng ta có thông tin cơ bản về cả kiểu dữ liệu và cấu trúc dữ liệu, do đó chúng ta có thể kết luận rằng mảng chắc chắn là một Cấu trúc dữ liệu vì

Nó có thể lưu trữ các giá trị của bất kỳ loại dữ liệu nào mà chúng ta có thể truy cập, xóa và cập nhật các giá trị hiện có, chúng ta cũng có thể thêm các giá trị mới vào đó

Một đối tượng kiểu dữ liệu [một thể hiện của lớp] mô tả cách diễn giải các byte trong khối bộ nhớ có kích thước cố định tương ứng với một mục mảng. Nó mô tả các khía cạnh sau của dữ liệu

1. Loại dữ liệu [số nguyên, float, đối tượng Python, v.v. ]

2. Kích thước của dữ liệu [có bao nhiêu byte trong e. g. số nguyên]

3. Thứ tự byte của dữ liệu [ hoặc ]

4. Nếu kiểu dữ liệu là , tập hợp của các kiểu dữ liệu khác, [e. g. , mô tả một mục mảng bao gồm một số nguyên và một số float],

   1. tên của "" của cấu trúc là gì, theo đó chúng có thể là gì,

   2. kiểu dữ liệu của mỗi là gì, và

   3. mỗi trường chiếm phần nào của khối bộ nhớ

5. Nếu kiểu dữ liệu là mảng con thì hình dạng và kiểu dữ liệu của nó như thế nào

Để mô tả loại dữ liệu vô hướng, có một số trong NumPy cho độ chính xác khác nhau của số nguyên, số dấu phẩy động, v.v. Một mục được trích xuất từ ​​​​một mảng, e. g. , bằng cách lập chỉ mục, sẽ là một đối tượng Python có kiểu là kiểu vô hướng được liên kết với kiểu dữ liệu của mảng

Lưu ý rằng các loại vô hướng không phải là các đối tượng, mặc dù chúng có thể được sử dụng thay cho một đối tượng bất cứ khi nào cần đặc tả kiểu dữ liệu trong NumPy

Các kiểu dữ liệu có cấu trúc được hình thành bằng cách tạo một kiểu dữ liệu có chứa các kiểu dữ liệu khác. Mỗi trường có một tên mà nó có thể được. Kiểu dữ liệu gốc phải đủ kích thước để chứa tất cả các trường của nó; . Các kiểu dữ liệu có cấu trúc cũng có thể chứa các kiểu dữ liệu mảng con có cấu trúc lồng nhau trong các trường của chúng

Cuối cùng, một kiểu dữ liệu có thể mô tả các mục chính là mảng các mục của kiểu dữ liệu khác. Tuy nhiên, các mảng con này phải có kích thước cố định

Nếu một mảng được tạo bằng kiểu dữ liệu mô tả một mảng con, các kích thước của mảng con sẽ được thêm vào hình dạng của mảng khi mảng được tạo. Các mảng con trong một trường thuộc loại có cấu trúc hoạt động khác đi, hãy xem

Các mảng con luôn có bố cục bộ nhớ liền kề C

Ví dụ

Một kiểu dữ liệu đơn giản chứa số nguyên big-endian 32-bit. [xem chi tiết xây dựng]

>>> dt = np.dtype['>i4']
>>> dt.byteorder
'>'
>>> dt.itemsize
4
>>> dt.name
'int32'
>>> dt.type is np.int32
True

Kiểu mảng vô hướng tương ứng là

Ví dụ

Loại dữ liệu có cấu trúc chứa chuỗi 16 ký tự [trong trường 'tên'] và một mảng con gồm hai số dấu phẩy động 64 bit [trong trường 'điểm']

>>> dt = np.dtype[[['name', np.unicode_, 16], ['grades', np.float64, [2,]]]]
>>> dt['name']
dtype['i4']
>>> dt.byteorder
'>'
>>> dt.itemsize
4
>>> dt.name
'int32'
>>> dt.type is np.int32
True

11 và

>>> dt = np.dtype['>i4']
>>> dt.byteorder
'>'
>>> dt.itemsize
4
>>> dt.name
'int32'
>>> dt.type is np.int32
True

12 vẫn là các byte không kết thúc và tiếp tục là bí danh. Để sử dụng các chuỗi thực tế trong Python 3, hãy sử dụng

>>> dt = np.dtype['>i4']
>>> dt.byteorder
'>'
>>> dt.itemsize
4
>>> dt.name
'int32'
>>> dt.type is np.int32
True

15 hoặc. Đối với các byte đã ký không cần kết thúc bằng 0, có thể sử dụng

>>> dt = np.dtype['>i4']
>>> dt.byteorder
'>'
>>> dt.itemsize
4
>>> dt.name
'int32'
>>> dt.type is np.int32
True

17 hoặc

>>> dt = np.dtype['>i4']
>>> dt.byteorder
'>'
>>> dt.itemsize
4
>>> dt.name
'int32'
>>> dt.type is np.int32
True

18

Chuỗi có các trường được phân tách bằng dấu phẩy

Ký hiệu viết tắt để chỉ định định dạng của kiểu dữ liệu có cấu trúc là một chuỗi định dạng cơ bản được phân tách bằng dấu phẩy

Một định dạng cơ bản trong ngữ cảnh này là một công cụ xác định hình dạng tùy chọn theo sau là một chuỗi loại giao thức mảng. Dấu ngoặc đơn được yêu cầu trên hình dạng nếu nó có nhiều hơn một chiều. NumPy cho phép sửa đổi định dạng trong đó bất kỳ chuỗi nào có thể xác định loại duy nhất đều có thể được sử dụng để chỉ định loại dữ liệu trong một trường. Các trường kiểu dữ liệu được tạo ra có tên là ________ 419, ________ 500, …, ________ 501 trong đó N [>1] là số định dạng cơ bản được phân tách bằng dấu phẩy trong chuỗi. Nếu công cụ xác định hình dạng tùy chọn được cung cấp, thì kiểu dữ liệu cho trường tương ứng sẽ mô tả một mảng con

Ví dụ

• trường có tên

  >>> dt = np.dtype[[['name', np.unicode_, 16], ['grades', np.float64, [2,]]]]
  >>> dt['name']
  dtype['i4']
  >>> dt.byteorder
  '>'
  >>> dt.itemsize
  4
  >>> dt.name
  'int32'
  >>> dt.type is np.int32
  True
  

  1

  >>> dt = np.dtype[[['name', np.unicode_, 16], ['grades', np.float64, [2,]]]]
  >>> dt['name']
  dtype['i4']
  >>> dt.byteorder
  '>'
  >>> dt.itemsize
  4
  >>> dt.name
  'int32'
  >>> dt.type is np.int32
  True
  

  17,

  >>> dt = np.dtype['>i4']
  >>> dt.byteorder
  '>'
  >>> dt.itemsize
  4
  >>> dt.name
  'int32'
  >>> dt.type is np.int32
  True
  

  12, mỗi trường là số nguyên không dấu 8 bit

  >>> dt = np.dtype[[['name', np.unicode_, 16], ['grades', np.float64, [2,]]]]
  >>> dt['name']
  dtype['i4']
  >>> dt.byteorder
  '>'
  >>> dt.itemsize
  4
  >>> dt.name
  'int32'
  >>> dt.type is np.int32
  True
  

  17 [với tiêu đề đã cho], cả hai đều là số nguyên không dấu 8 bit, số đầu tiên ở vị trí byte 0 tính từ đầu trường và số thứ hai ở vị trí 2

  >>> dt = np.dtype[[['name', np.unicode_, 16], ['grades', np.float64, [2,]]]]
  >>> dt['name']
  dtype['i4']
  >>> dt.byteorder
  '>'
  >>> dt.itemsize
  4
  >>> dt.name
  'int32'
  >>> dt.type is np.int32
  True
  

  17,

  >>> dt = np.dtype['>i4']
  >>> dt.byteorder
  '>'
  >>> dt.itemsize
  4
  >>> dt.name
  'int32'
  >>> dt.type is np.int32
  True
  

  12 hiểu 4 byte trong số nguyên là bốn số nguyên không dấu

  >>> dt = np.dtype[[['name', np.unicode_, 16], ['grades', np.float64, [2,]]]]
  >>> dt['name']
  dtype['