Python mảng tĩnh

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu mảng trong lập trình python là gì và cách khởi tạo mảng trong python như thế nào? . Ngoài ra, chúng ta sẽ xem một ví dụ về từng phương thức cùng với cú pháp của nó sẽ được tuân theo và đầu ra của ví dụ đã cho. Vì vậy, hãy bắt đầu

Mảng trong Python là gì?

Mảng là một cấu trúc dữ liệu trong lập trình python chứa số phần tử cố định và các phần tử này phải có cùng kiểu dữ liệu. Ý tưởng chính đằng sau việc sử dụng một mảng lưu trữ nhiều phần tử cùng loại. Hầu hết cấu trúc dữ liệu sử dụng một mảng để thực hiện thuật toán của họ. Có hai phần quan trọng của mảng

• Thành phần. Mỗi phần tử lưu trữ trong mảng được gọi là một phần tử
• Mục lục. Mỗi phần tử trong mảng có giá trị số riêng để xác định phần tử

Các phần tử này phân bổ các vị trí bộ nhớ liền kề cho phép dễ dàng sửa đổi dữ liệu. Trong ngôn ngữ python, trước khi sử dụng mảng chúng ta cần khai báo module tên là “array” bằng từ khóa “import”

3 cách để khởi tạo một mảng trong Python

Để sử dụng mảng trong ngôn ngữ python có tổng cộng 3 cách khởi tạo. Chúng ta sẽ xem xét cả 3 cách khởi tạo một mảng trong python. Hãy để chúng tôi nghiên cứu từng cái một dưới đây

Sử dụng vòng lặp for và Python range[] Hàm

Để khởi tạo một mảng với giá trị mặc định, chúng ta có thể sử dụng hàm for loop và range[] trong ngôn ngữ python

cú pháp. [giá trị cho phần tử trong phạm vi [num]]

Hàm range[] trong Python lấy một số làm đối số và trả về một dãy số bắt đầu từ 0 và kết thúc bởi một số cụ thể, mỗi lần tăng thêm 1

Ngôn ngữ Python cho vòng lặp sẽ đặt giá trị 0 [giá trị mặc định] cho mọi mục bên trong mảng giữa phạm vi được chỉ định trong hàm phạm vi []

Ví dụ

array=[]
array = [0 for i in range[3]] 
print[array]

Đầu ra của đoạn mã trên sẽ như hình dưới đây

[0, 0, 0]

Khởi tạo mảng bằng mô-đun python NumPy

Ngôn ngữ Python có nhiều thư viện và chức năng sẵn có giúp công việc của chúng ta dễ dàng và đơn giản hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác. Mô-đun NumPy là một trong số đó. Mô-đun NumPy có thể được sử dụng để khởi tạo mảng và thao tác dữ liệu được lưu trữ trong đó. Con số. Hàm empty[] của mô-đun NumPy tạo một mảng có kích thước xác định với giá trị mặc định=”None”

cú pháp. cục mịch. trống [kích thước, dtype = đối tượng]

Ví dụ

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

Đầu ra của đoạn mã trên sẽ như hình dưới đây

[Không Không Không Không Không Không Không]

Các phương thức trực tiếp để khởi tạo một mảng

Trong ngôn ngữ python, chúng ta có thể khởi tạo trực tiếp các phần tử bên trong một mảng bằng phương thức bên dưới

cú pháp. tên mảng = [giá trị mặc định]*kích thước

Ví dụ

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

Đầu ra của mã trên là như hình dưới đây

[1, 1, 1]

['Đ', 'Đ', 'Đ']

Phần kết luận

Do đó, mảng được sử dụng để lưu trữ các phần tử có cùng kiểu dữ liệu và trên đây là một số phương thức được sử dụng để tạo hoặc khởi tạo mảng trong lập trình python. Hơn nữa, chúng ta có thể thực hiện nhiều phép toán và sửa đổi như thêm, xóa hoặc cập nhật một phần tử bên trong mảng với cú pháp thích hợp để tuân theo. Tôi hy vọng cuối cùng bạn đã học được cách khởi tạo một mảng trong python

Mảng trong Python có thể được tạo bằng cách nhập mô-đun mảng. array[data_type, value_list] được sử dụng để tạo một mảng với kiểu dữ liệu và danh sách giá trị được chỉ định trong các đối số của nó.  

Python3

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

86

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

87

 

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

88

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

0

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

1

 

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

2

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

3

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

5

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

6

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

7

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

8

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

34

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36____137

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

38

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

32

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

33

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

34

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

37

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

33

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

38

 

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

39

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

5

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

33

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

7

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

37

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

39

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

34

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36____137

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

38

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

32

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

33

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

34

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

37

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

870

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

874

đầu ra.  

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

6

Sự phức tạp để tạo mảng

Thời gian phức tạp. Ô[1]

Không gian phụ trợ. Trên]

Một số kiểu dữ liệu được đề cập dưới đây sẽ giúp tạo ra một mảng các kiểu dữ liệu khác nhau.  

Thêm các phần tử vào một mảng

Có thể thêm các phần tử vào Mảng bằng cách sử dụng hàm insert[] tích hợp. Chèn được sử dụng để chèn một hoặc nhiều phần tử dữ liệu vào một mảng. Dựa trên yêu cầu, một phần tử mới có thể được thêm vào đầu, cuối hoặc bất kỳ chỉ mục nào của mảng. append[] cũng được sử dụng để thêm giá trị được đề cập trong các đối số của nó vào cuối mảng.
 

Python3

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

86

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

876

 

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

88

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

0

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

1

 

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

880

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

3

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

5

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

6

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

7

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

8

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36____304

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

38

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

32

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

33

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

34

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

37

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

33

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

38

 

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

26

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

27

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

28

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

8____39

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

31

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36____335

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

38

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

32

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

33

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

34

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

43

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

46

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

38

 

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

52

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

5

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

33

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

7

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

37

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

39

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36____304

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

38

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

32

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

33

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

34

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

37

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

870

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

38

 

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

88

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

89

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

90

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36____335

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

38

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

32

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

33

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

34

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

302

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

46

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

30

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

31

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

38

đầu ra.  

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

Sự phức tạp khi thêm các phần tử vào Mảng

Thời gian phức tạp. O[1]/O[n] [ O[1] – để chèn các phần tử vào cuối mảng, O[n] – để chèn các phần tử vào đầu mảng và vào toàn bộ mảng

Không gian phụ trợ. Ô[1]

Truy cập các phần tử từ Mảng

Để truy cập các mục mảng tham khảo số chỉ mục. Sử dụng toán tử chỉ mục [ ] để truy cập một mục trong mảng. Chỉ số phải là một số nguyên.  

Python3

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

86

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

312

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

313

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

0

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

1

 

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

880

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

3__

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

5

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

6

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

7

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

8

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

31

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

330

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

332

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

334

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

337

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

338

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

37

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

334

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

337

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

338

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

52

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

5

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

33

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

7

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

35

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

37

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

39

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

334

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36____1337

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

364

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

8

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

 

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

334

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

35

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

36

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

337

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

364

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

30

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

đầu ra.  

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

3

Sự phức tạp khi truy cập các phần tử trong Mảng

Thời gian phức tạp. Ô[1]

Không gian phụ trợ. Ô[1]

Loại bỏ các phần tử khỏi mảng

Có thể xóa các phần tử khỏi mảng bằng cách sử dụng hàm remove[] tích hợp nhưng sẽ phát sinh Lỗi nếu phần tử không tồn tại trong tập hợp. Phương thức Remove[] chỉ xóa một phần tử tại một thời điểm, để xóa phạm vi phần tử, trình vòng lặp được sử dụng. hàm pop[] cũng có thể được sử dụng để xóa và trả về một phần tử khỏi mảng, nhưng theo mặc định, hàm này chỉ xóa phần tử cuối cùng của mảng, để xóa phần tử khỏi một vị trí cụ thể của mảng, chỉ số của phần tử được truyền dưới dạng .
Lưu ý – Phương thức xóa trong Danh sách sẽ chỉ xóa lần xuất hiện đầu tiên của phần tử được tìm kiếm.

Python3

arr_number = [1] * 3
print[arr_number]
 
arr_string = ['D'] * 3
print[arr_string]

86

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

375

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

376

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

377

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

0

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

379

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

376

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

381

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

382

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

383

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

4

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

385_______36

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

7

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

8

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

32

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

8

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

30

Array before insertion : 1 2 3 
Array after insertion :  1 4 2 3 
Array before insertion : 2.5 3.2 3.3 
Array after insertion :  2.5 3.2 3.3 4.4 

9

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

330

import numpy as np
array = np.empty[5, dtype=object] 
print[array]

33

Mảng tĩnh và mảng động Python là gì?

Mảng tĩnh với ví dụ là gì?

Bạn có thể tạo một mảng tĩnh không?

Mảng NumPy tĩnh hay động?