كيفية إنشاء مصفوفة في بايثون وأشياء أخرى تحتاج لمعرفتها حول مصفوفة بايثون

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

المصفوفات هي وحدة قوية ومفيدة. في Python ، هناك طريقتان يمكنك من خلالهما إنشاء مصفوفة: استخدام مكتبة Python القياسية أو حزمة NymPy.

إذا كنت قد بدأت للتو أو كنت ترغب ببساطة في إنشاء مصفوفة بأنواع بيانات بسيطة ، فستكون وحدة الصفيف من مكتبة Python القياسية كافية. ومع ذلك ، نظرًا لاستخدام Python على نطاق واسع لعلوم البيانات ، يمكن غالبًا اعتبار مصفوفة num.py معيارًا واقعيًا لأنها أكثر مرونة وقوة.

في هذا البرنامج التعليمي ، سنركز على استخدام وحدة المصفوفة في مكتبة Python القياسية.

ما هي مصفوفة بايثون وماذا يمكنها أن تفعل؟

مصفوفات Python هي هياكل بيانات يمكنها تخزين عناصر متعددة من نفس النوع ، على سبيل المثال ، يمكن أن يكون لديك مصفوفة من السلاسل. عندما تعمل باستخدام عناصر متعددة من نفس نوع البيانات ، تسهل المصفوفات تخزين العناصر وتنظيمها وإزالتها ومعالجة القيم.

قد يبدو هذا محيرًا إذا كنت بدأت للتو في استخدام مصفوفات Python. إذن ، إليك طريقة أخرى للتفكير في الأمر: لنفترض أنك تنظم رف كتبك ولديك قائمة بعناوين الكتب. قد ترغب في تخزين هذه القائمة في مكان يمكنك الوصول إليه بسهولة إذا كنت تريد في أي وقت تنظيم العناوين أو إزالة أو استرداد معلومات معينة. في Python ، سيتم تخزين قائمة العناوين هذه في مصفوفة.

الخلط الشائع الذي قد تواجهه هو الفرق بين Python array vs list. الاختلاف الرئيسي هو أنواع القيم التي يمكن للاثنين تخزينها. بينما يمكن للمصفوفات تخزين عناصر من نفس نوع البيانات فقط ، يمكن للقوائم تخزين مجموعة متنوعة من أنواع البيانات المختلفة. بأخذ مثال رف الكتب أعلاه ، إذا كان رف الكتب الخاص بك يحتوي أيضًا على عناصر زخرفية ، مثل نباتات الأصص ، فستحتاج قائمة عناصر رف الكتب إلى تخزينها في قائمة Python.

كيفية إنشاء مصفوفة في بايثون

الآن بعد أن عرفت ما هي المصفوفة ، فإن الخطوة التالية هي إنشاء مصفوفة بايثون. لنبدأ بمثال بسيط: لإنشاء مصفوفة في Python ، ستحتاج إلى معلمتين: نوع البيانات وقائمة القيمة. نوع البيانات هو نوع القيمة التي تريد تخزينها. استمرارًا لمثال قائمة الكتب السابقة ، سيكون نوع البيانات هنا عبارة عن كتب ، بينما ستكون القيم هي عناوين الكتب.

سيبدو بناء الجملة الأساسي الخاص بك كما يلي: a=array(data type,value list)`

باستخدام مثال رف الكتب: a=array(books, [Harry Potter, Game of Thrones, Narnia, The Hobbit, The Little Prince])

كيف يمكنك الوصول إلى عنصر في مصفوفة بايثون؟

كل عنصر في المصفوفة له رقم فهرس ، يبدأ بـ 0. هذا يسمح لك بالوصول إلى عنصر في المصفوفة. ستبدو البنية الأساسية كما يلي:

Array_name[index value]

باستخدام المثال السابق ، لنفترض أنك تريد الوصول إلى العنصر الثاني في المصفوفة.

a=array(books, [Harry Potter, Game of Thrones, Narnia, The Hobbit, The Little Prince]) a[1]=Game of Thrones

كيف يمكنك معرفة طول مصفوفة بايثون؟

من خلال فهم كيفية عمل رقم الفهرس ، يمكنك أيضًا معرفة طول مصفوفة Python. نظرًا لأن رقم الفهرس يبدأ من 0 ، فإن طول مصفوفة Python سيكون 1 أكثر من رقم الفهرس الأخير. طريقة أخرى لاستخدام len() دالة لمعرفة طول مصفوفة بايثون:

a=array(books, [Harry Potter, Game of Thrones, Narnia, The Hobbit, The Little Prince]) len(a)=5

كيفية إزالة عنصر من مصفوفة بايثون؟

هناك عدة طرق لإزالة العناصر من مصفوفة بايثون.

إذا كنت ترغب في حذف عنصر بناءً على رقم الفهرس الخاص به ، فيمكنك استخدام Python del بيان:

a=array(books, [harry potter, game of thrones, narnia, the hobbit, the little prince]) del books[2]

في المثال أعلاه ، تقوم بحذف العنصر الثالث من مصفوفة Python ، "Narnia". لاستخدام هذه الطريقة ، تحتاج إلى معرفة رقم فهرس العنصر الذي تريد إزالته.

ولكن ماذا لو لم تكن متأكدًا من مكان العنصر الذي تريد إزالته؟ في هذه الحالة ، يمكنك استخدام لغة بايثون remove() الأسلوب:

a=array(books, [harry potter, game of thrones, narnia, the hobbit, the little prince]) del books[harry potter]

باستخدام remove() طريقة ، ستتمكن من تحديد وإزالة عنصر معين دون الحاجة إلى معرفة رقم الفهرس الخاص به.

إذا كنت تريد معرفة المزيد حول ما يمكنك فعله باستخدام مصفوفات Python ، فيمكنك التحقق من ذلك هذا البرنامج التعليمي or العثور على مطور كبير لمساعدتك على إتقان Python خطوة بخطوة!

لقد غطينا أساسيات مصفوفات بايثون في هذه المقالة ، ولكن هذا مجرد غيض من فيض. بمجرد أن تكون على دراية بوحدة المصفوفة من مكتبة Python القياسية ، يمكنك التوسع لمعرفة المزيد حول استخدام المصفوفات مع حزمة NumPy ، والتي يُنظر إليها غالبًا على أنها دالة مصفوفة قياسية في Python وفي علم البيانات في الوقت الحاضر.