Menu
Coddy logo textTech

Ograniczenia tablic

Lekcja 3 z 18 w kursie Podstawy NumPy w Coddy.

Tablice mają stały rozmiar. Po utworzeniu tablicy z n elementami jej rozmiar będzie wynosił n i nie można go później zmienić. Aby uzyskać większą lub mniejszą tablicę, musimy utworzyć nową i wypełnić ją danymi. Tablice nie obsługują append ani delete, tak jak robią to listy w Pythonie.

Na przykład:

ary = np.array([34, 59, 5])

Zmienna ary przechowuje tablicę jednowymiarową zawierającą 3 elementy.

Aby uzyskać dostęp do każdego elementu, używamy nawiasów [], tak jak w zwykłej liście Pythona:

ary[1] # przechowuje wartość 59

Aby usunąć element, użyj np.delete. Nie wpłynie to na oryginalną tablicę ary, lecz zwróci nową tablicę bez usuwanego elementu.
Aby zastąpić oryginalną tablicę ary nową, mniejszą tablicą, przypisz wynik do zmiennej ary:

ary = np.delete(ary, 1)

Aby dodać element, użyj np.append

ary = np.append(ary, 5)

Teraz ary będzie przechowywać [34, 59, 5, 5]. np.append również zwraca nową tablicę i nie modyfikuje oryginalnej tablicy.

Aby uzyskać dostęp do ostatniego elementu, możemy skorzystać z kilku opcji:

ary[-1]
ary[len(ary)-1]
ary[2]

Tak samo jak w przypadku zwykłej listy Pythona list

quiz iconSprawdź się

Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.

quiz iconSprawdź się

Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.

quiz iconSprawdź się

Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.

challenge icon

Wyzwanie

Łatwy

Utwórz funkcję o nazwie array_modifier, która otrzymuje 3 wartości: listę, wartość i indeks.

Przekonwertuj listę na tablicę numpy i wstaw nową wartość pod określonym indeksem. Nie możesz używać funkcjonalności list.

Ten problem można łatwo rozwiązać za pomocą wbudowanej funkcji .insert, ale chcę, żebyś poćwiczył inne funkcjonalności.

Spróbuj swoich sił

import numpy as np
def array_modifier(lst, value, index):
    pass

Wszystkie lekcje w sekcji Podstawy NumPy

Poćwicz samodzielnie: Kompilator Python online