Как индексировать, разрезать и изменять массивы numpy для машинного обучения в python

Слияние списков используя оператор +

Мы можем напрямую объединить два или более списка с помощью оператора +, просто сложив все списки с помощью оператора + следующим образом:

list_one = 
list_two = 

print("Содержимое первого списка:")
print(list_one)

print("Содержимое второго списка:")
print(list_two)

list_merged = list_one + list_two

print("Объединенный список:")
print(list_merged)

Выходные данные:

Содержимое первого списка:

Содержимое второго списка:

Объединенный список:

Когда мы объединяем два списка с помощью оператора +, как показано в приведенной выше программе, ни один из входных списков, которые объединяются, не будет изменен.

Входные данные не меняются

Пусть есть два списка и .

Начнем с самого простого алгоритма: обозначим метки за и и будем брать меньший из , и увеличивать его метку на единицу, пока одна из меток не выйдет за границу списка.

При первом сравнении мы выберем минимальный элемент из двух минимальных в своем списке и подвинемся на следующий элемент, поэтому наименьший элемент из двух списков будет стоять на нулевом месте результирующего. Дальше несложно по индукции доказать, что далее слияние пройдет верно.

Перейдем к коду:

Заметим, что в данном коде используется только перемещение вперед по списку. Поэтому будет достаточно работать с итераторами. Перепишем алгоритм с помощью итераторов.

Еще изменим обработку концов списков, так как теперь мы не умеем копировать сразу до конца. Будем обрабатывать элементы до того, когда оба итератора дойдут до конца, при этом, если один уже оказался в конце, будем просто брать из второго.

В этой реализации можно вместо добавления по одному элементу () собрать генератор, а потом из него получить список. Для этого напишем отдельную функцию, которая будет строить генератор, а основная функция сделает из него список.

Встроенные реализации

Рассмотрим еще несколько способов слияния через встроенные в python функции.

• из . Как говорит документация, эта функция делает именно то, что мы хотим, и больше: объединяет несколько итерируемых объекта, можно задать ключ, можно сортировать в обратном порядке.

  Тогда нам нужно просто импортировать и использовать:

• из . умеет считать количество вхождений каждого из элементов, выдавать их в тех количествах, в которых они входят, и еще несколько полезных вещей, которые сейчас не нужны (например, несколько самых часто встречающихся элементов).

  Воспользуемся для слияния элементов и :

• И, наконец, просто сортировка. Объединяем и сортируем заново.

Удаление элементов из Двусвязного списка:

Удаление элементов с самого начала:

def delete_at_start(self):
        if self.start_node is None:
            print("The list has no element to delete")
            return 
        if self.start_node.nref is None:
           
            return
       .start_node.nref
       ;

Удалить элементы из конца:

def delete_at_end(self):
        if self.start_node is None:
            print("The list has no element to delete")
            return 
        if self.start_node.nref is None:
           
            return
       .start_node
        while n.nref is not None:
           .nref

Объяснение:

Удаление из первого: Сначала код проверяет, есть ли в списке один элемент или он пуст. Если у него есть только один элемент, он удаляется, установив предыдущую ссылку этого узла на None. В случае списка, который имеет несколько элементов, то значение начального узла устанавливается на следующий узел, а затем предыдущая ссылка начального узла устанавливается на None.

Удаление с конца: Как и при удалении элемента из первого, список является первым, если он пуст или содержит один элемент. В случае одного узла начальный узел просто устанавливается в значение None. Если список содержит несколько элементов, он повторяется до тех пор, пока не будет достигнут последний узел. Тогда следующая ссылка узла предыдущего узла-None, что в основном удаляет последний узел.

2. Синтаксис

Важно

Общие принципы важные для понимания:

• Ввод — это итератор — это может быть функция-генератор, выражение-генератор, коллекция — любой объект поддерживающий итерацию по нему.
• Условие — это фильтр при выполнении которого элемент пойдет в финальное выражение, если элемент ему не удовлетворяет, он будет пропущен.
• Финальное выражение — преобразование каждого выбранного элемента перед его выводом или просто вывод без изменений.

несколько условий, комбинируя их логическими операторами

2.4 Ветвление выражения

Обратите внимание:if-else для ветвления финального выражения

• Условия ветвления пишутся не после, а перед итератором.
• В данном случае if-else это не фильтр перед выполнением выражения, а ветвление самого выражения, то есть переменная уже прошла фильтр, но в зависимости от условия может быть обработана по-разному!

комбинировать фильтрацию и ветвление

Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса . Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo
# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную . Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа , а не .

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например,  или , в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка !

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)
# А теперь -2
zebra = biggerZoo
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)
# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список  начиная с его элемента , который имеет индекс . Иными словами, мы начинаем с индекса  и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс  и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов, и . В данном случае мы стартуем с индекса  и доходим до индекса  (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент .

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a
# элементы берутся начиная со start и до конца
a    
# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение . При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 
# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод  из той же библиотеки .

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 
# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))
# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

Совет: обратите внимание на библиотеку , она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python

10. Приложение 2. Ссылки по теме

1. Хорошая англоязычная статья с детальным объяснением что такое генераторы и итераторы
2. Если у Вас есть сложности с пониманием логики работы с генераторными выражениями, посмотрите интересную англоязычную статью, где проводятся аналогии между генераторными выражениями и работой с SQL и таблицами Excel.
3. UPD от fireSparrow: Существуюет расширение Python — PythonQL, позволяющее работать с базами данных в стиле генераторов коллекций.
4. Иллюстрированная статья на английском, довольно наглядно показывает синтаксис генераторных выражений.
5. Если требуются дополнительные примеры по теме вложенных генераторных выражений (статья на английском).

Часть 1	Часть 2	Часть 3	Часть 4

Приглашаю к обсуждению:

Если я где-то допустил неточность или не учёл что-то важное — пишите в комментариях, важные комментарии будут позже добавлены в статью с указанием вашего авторства.
Если какие-то моменты не понятны и требуется уточнение — пишите ваши вопросы в комментариях — или я или другие читатели дадут ответ, а дельные вопросы с ответами будут позже добавлены в статью.

Слияние списков методом append()

Мы можем использовать метод append() для объединения одного списка в другой. Метод append() используется для добавления новых элементов к существующему списку. Чтобы объединить два списка с помощью метода append(), возьмем третий список и будем добавлять в него элементы из других списков по одному с помощью цикла for.

Это можно сделать следующим образом:

list_one = 
list_two = 

print("Содержимое первого списка:")
print(list_one)

print("Содержимое второго списка:")
print(list_two)

list_merged = []

for i in list_one:
    list_merged.append(i)
for i in list_two:
    list_merged.append(i)

print("Объединенный список:")
print(list_merged)

Выходные данные:

Содержимое первого списка:

Содержимое второго списка:

Объединенный список:

В процессе объединения списков с помощью метода append() третий список изменяется по мере добавления в него элементов из первого и второго входного списка. В то время как на первый и второй список, из которого мы извлекаем элементы для добавления в третий список, это никак не влияет.

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

1. numpy.nditer()
2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

• start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
• stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
• шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

1. numpy.arange()
2. numpy.reshape()
3. numpy.nditer()

import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Список типов данных в Python

Список является одним из наиболее часто используемых в Python для обхода элементов. Он используется вместе с кортежами, словарями и наборами. Список-это набор элементов/данных, которые упорядочены и могут быть изменены при необходимости. Он также позволяет дублировать записи в наборе данных. Во-первых, нам нужно понять функциональность списка и его характеристики. Используя список, мы можем выполнять множество операций, таких как добавление, нарезка, добавление и удаление элементов, индексация и т. Д. Ниже приведены некоторые функции списков в Python.

Все списки в Python индексируются на нулевой основе. При ссылке на элемент или длину списка количество элементов списка всегда равно показанному числу плюс один.

Выход:

Вы можете назначить данные определенному элементу списка, используя индекс в списке. Индекс списка начинается с нуля. Данные могут быть назначены элементам следующим образом:

Допускаются также многомерные списки. Хотя большинство людей не могут постичь больше трех — четырех измерений. Вы можете объявить несколько измерений, разделив a запятыми. В следующем примере изменяемая переменная представляет собой двумерный массив:

В двумерном href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure»>array, первое число-это всегда количество строк; второе число-это количество столбцов. href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure»>array, первое число-это всегда количество строк; второе число-это количество столбцов.

Чем Тип Данных Кортежа Отличается От Типа Данных Списка?

Кортежи действительно немного отличаются от списка, поскольку они неизменяемы. Модификация кортежа в Python запрещена. Мы не можем добавить или удалить какой-либо элемент позже. Вместо этого Python ожидает, что мы создадим новый с обновленной последовательностью элементов.

2.4.8. Создание двумерного массива¶

Неожиданно нетривиальная операция на двумерных массивах — это создание
двумерного массива определенного размера, заполненного, например,
нулями. Вы помните, что одномерный массив длины можно создавать
как . Возникает желание написать , чтобы
создать двумерный массив размера (мы хотим, чтобы первый
индекс массива менялся от 0 до , а второй индекс до ,
поэтому это именно , а не ). Но это
сработает не так, как вы можете думать. Дело опять в том, что в питоне
массивы по умолчанию не копируются полностью, поэтому то, что получается
— это массив длина , в котором каждый элемент соответствует
одному и тому же массиву длины . В итоге, если вы будете менять,
например, , то так же будет меняться и , и
и т.д. — т.к. все внутренние массивы на самом деле
соответствуют одному и тому же массиву.

Поэтому массив размера делается, например, так:

a = []
for i in range(n):
    a.append([ * m)

мы вручную раз приписали к массиву один и тот же массив.

Или еще есть магия в одну строчку:

a = 

Я пока не буду объяснять, как это работает, просто можете запомнить. Или
пользоваться предыдущим вариантом.

Базовые операции в NumPy

Все действия, производимые над компонентами массива, оборачиваются созданием нового массива. При этом массивы и матрицы взаимодействуют в том случае, если имеют один и тот же размер:

array1 = np.array(, 1, 2, 3]])
array2 = np.array(, 1, 2, 3], 1, 2, 3]])

Если выполнить array1 + array2, компилятор скажет об ошибке, а всё потому, что размер первого matrix равен двум, а второго трём.

array1 = np.array() 
array2 = arange() 

В данном случае array1 + array2 вернёт нам массив со следующими элементами: 2, 4, 8, 11. Здесь не возникнет ошибки, т. к. матрицы имеют одинаковые размеры. Причём вместо ручного сложения часто применяют функцию, входящую в класс ndarray sum():

np.array(array1 + array1) == array1 + array2

В ndarray входит большая библиотека методов, необходимых для выполнения математических операций.

6. Периодичность и частичный перебор

6.1 Работа с enumerate()

Важные особенности работы функции enumerate():

1. Возможны два варианта вызова функции enumerate():
   • enumerate(iterator) без второго параметра считает с 0.
   • enumerate(iterator, start) — начинает считать с значения start. Удобно, например, если нам надо считать с 1, а не 0.
2. enumerate() возвращает кортеж из порядкового номера и значения текущего элемента итератора. Кортеж в выражении-генераторе результате можно получить двумя способами:
   • (i, j) for i, j in enumerate(iterator) — скобки в первой паре нужны!
   • pair for pair in enumerate(mylist) — мы работаем сразу с парой
3. Индексы считаются для всех обработанных элементов, без учета прошли они в дальнейшем условие или нет!
4. Функция enumerate() не обращается к каким-то внутренним атрибутам коллекции, а просто реализует счетчик обработанных элементов, поэтому ничего не мешает ее использовать для неупорядоченных коллекций не имеющих индексации.
5. Если мы ограничиваем количество элементов включенных в результат по enumerate() счетчику (например if i < 10), то итератор будет все равно обработан целиком, что в случае огромной коллекции будет очень ресурс-затратно. Решение этой проблемы рассматривается ниже в под-разделе «Перебор части итерируемого».

islice()itertools

Массив нарезки

Все идет нормально; Создание и индексация массивов выглядит знакомо.

Теперь мы подошли к нарезке массивов, и это одна из функций, которая создает проблемы для начинающих массивов Python и NumPy.

Структуры, такие как списки и массивы NumPy, могут быть нарезаны. Это означает, что подпоследовательность структуры может быть проиндексирована и извлечена.

Это наиболее полезно при машинном обучении при указании входных и выходных переменных или разделении обучающих строк из строк тестирования.

Нарезка задается с помощью оператора двоеточия ‘:’ с ‘от’ а также ‘в‘Индекс до и после столбца соответственно. Срез начинается от индекса «от» и заканчивается на один элемент перед индексом «до».

Давайте рассмотрим несколько примеров.

Одномерная нарезка

Вы можете получить доступ ко всем данным в измерении массива, указав срез «:» без индексов.

При выполнении примера печатаются все элементы в массиве.

Первый элемент массива можно разрезать, указав фрагмент, который начинается с индекса 0 и заканчивается индексом 1 (один элемент перед индексом «до»)

Выполнение примера возвращает подмассив с первым элементом.

Мы также можем использовать отрицательные индексы в срезах. Например, мы можем нарезать последние два элемента в списке, начав срез с -2 (второй последний элемент) и не указав индекс «до»; это берет ломтик до конца измерения.

Выполнение примера возвращает подмассив только с двумя последними элементами.

Двумерная нарезка

Давайте рассмотрим два примера двумерного среза, которые вы, скорее всего, будете использовать в машинном обучении.

Разделение функций ввода и вывода

Распространено загруженные данные на входные переменные (X) и выходную переменную (y).

Мы можем сделать это, разрезая все строки и все столбцы до, но перед последним столбцом, затем отдельно индексируя последний столбец.

Для входных объектов мы можем выбрать все строки и все столбцы, кроме последнего, указав ‘:’ в индексе строк и: -1 в индексе столбцов.

Для выходного столбца мы можем снова выбрать все строки, используя ‘:’, и индексировать только последний столбец, указав индекс -1.

Собрав все это вместе, мы можем разделить 3-колоночный 2D-набор данных на входные и выходные данные следующим образом:

При выполнении примера печатаются разделенные элементы X и y

Обратите внимание, что X — это двумерный массив, а y — это одномерный массив

Сплит поезд и тестовые ряды

Обычно загруженный набор данных разбивают на отдельные наборы поездов и тестов.

Это разделение строк, где некоторая часть будет использоваться для обучения модели, а оставшаяся часть будет использоваться для оценки мастерства обученной модели.

Для этого потребуется разрезать все столбцы, указав «:» во втором индексе измерения. Набор обучающих данных будет содержать все строки от начала до точки разделения.

Тестовым набором данных будут все строки, начиная с точки разделения до конца измерения.

Собрав все это вместе, мы можем разделить набор данных в надуманной точке разделения 2.

При выполнении примера выбираются первые две строки для обучения и последняя строка для набора тестов.

Перестройка массива

После нарезки данных вам может понадобиться изменить их.

Например, некоторые библиотеки, такие как scikit-learn, могут требовать, чтобы одномерный массив выходных переменных (y) был сформирован как двумерный массив с одним столбцом и результатами для каждого столбца.

Некоторые алгоритмы, такие как рекуррентная нейронная сеть с короткой кратковременной памятью в Keras, требуют ввода данных в виде трехмерного массива, состоящего из выборок, временных шагов и функций.

Важно знать, как изменить ваши массивы NumPy, чтобы ваши данные соответствовали ожиданиям конкретных библиотек Python. Мы рассмотрим эти два примера

Форма данных

Массивы NumPy имеют атрибут shape, который возвращает кортеж длины каждого измерения массива.

Например:

При выполнении примера печатается кортеж для одного измерения.

Кортеж с двумя длинами возвращается для двумерного массива.

Выполнение примера возвращает кортеж с количеством строк и столбцов.

Вы можете использовать размер измерений вашего массива в измерении формы, например, указав параметры.

К элементам кортежа можно обращаться точно так же, как к массиву, с 0-м индексом для числа строк и 1-м индексом для количества столбцов. Например:

Запуск примера позволяет получить доступ к конкретному размеру каждого измерения.

Изменить форму 1D в 2D Array

Обычно требуется преобразовать одномерный массив в двумерный массив с одним столбцом и несколькими массивами.

NumPy предоставляет функцию reshape () для объекта массива NumPy, который можно использовать для изменения формы данных.

Функция reshape () принимает единственный аргумент, который задает новую форму массива. В случае преобразования одномерного массива в двумерный массив с одним столбцом кортеж будет иметь форму массива в качестве первого измерения (data.shape ) и 1 для второго измерения.

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера печатается форма одномерного массива, изменяется массив, чтобы иметь 5 строк с 1 столбцом, а затем печатается эта новая форма.

Изменить форму 2D в 3D Array

Обычно требуется преобразовать двумерные данные, где каждая строка представляет последовательность в трехмерный массив для алгоритмов, которые ожидают множество выборок за один или несколько временных шагов и одну или несколько функций.

Хорошим примером являетсямодель в библиотеке глубокого обучения Keras.

Функция изменения формы может использоваться напрямую, указывая новую размерность. Это ясно с примером, где каждая последовательность имеет несколько временных шагов с одним наблюдением (функцией) на каждый временной шаг.

Мы можем использовать размеры в атрибуте shape в массиве, чтобы указать количество выборок (строк) и столбцов (временных шагов) и зафиксировать количество объектов в 1

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера сначала печатается размер каждого измерения в двумерном массиве, изменяется форма массива, а затем суммируется форма нового трехмерного массива.

Строковый тип данных в Python

Строки — это неизменяемая коллекция символов. В Python строки могут хранить текстовые символы или произвольную коллекцию байтов (содержимое файла изображений). В python строковые объекты хранятся в последовательности. Последовательности поддерживают порядок слева направо среди элементов и хранятся и извлекаются по их относительному положению.В Python очень легко создавать объекты strings, любые символы, заключенные в кавычки, становятся строковыми (кавычки могут быть ‘(одинарными) или «(двойными)).

Строка в Python-это неизменяемая и упорядоченная последовательность элементов. Они могут быть определены с помощью одинарных кавычек (‘) или двойных кавычек («). Строка, охватывающая несколько строк, может быть определена с помощью тройных одинарных кавычек («‘) или тройных двойных кавычек («»»). Например:

Поскольку строки в Python упорядочены, мы можем извлекать отдельные символы из строки, используя их целочисленные индексы, начиная с 0. Первая буква строки всегда находится в позиции 0, и после этого позиции численно увеличиваются. Например:

Строки в Python также поддерживают slicing. Нарезка-это метод, который используется для извлечения части переменной с использованием обозначения , где start_position и end_position — целые числа, указывающие длину среза. Если start_position опущен, то нарезка начинается в начале строки, а если end_position опущен, то нарезка заканчивается в конце строки. Например:

Генератор с условием

Один из часто используемых способов генерации списков в Python — с условием. Предыдущие примеры демонстрировали довольно тривиальный подход к заполнению списка при помощи генератора. Данные конструкции языка Python позволяют задавать определенные условия для выполнения такой операции. Например, существует задача перенести в список только четные числовые значения из созданной ранее выборки range.

>>> data = 
>>> print(data)

В дело вступает команда if, после которой следует небольшая инструкция, сообщающая о том, что каждый элемент последовательности должен выполнять некоторое условие. В данном случае необходимо возвращать 0 в результате вычисления остатка от целочисленного деления. Как можно увидеть, прошедшие проверку цифры были занесены в список.

Применение itertools

Для выполнения продвинутой генерации списка в языке Python используется подключаемая библиотека под названием itertools. С ее помощью можно создавать наборы значений по определенным правилам. Чтобы активировать функции данного модуля, следует внести в начало программного файла следующую инструкцию.

import itertools

Методы, которые содержит эта библиотека, позволяют генерировать списки с использованием улучшенных циклов. Например, с ее помощью можно легко создавать комбинации различных значений, как символьных, так и числовых. Следующий код является простым примером генерации списка с вызовом функции repeat.

>>> data = 
>>> print(data)

Как видно из полученного результата, метод возвращает последовательность одинаковых объектов (в данном случае это число 1), повторяющихся 5 раз.

Генератор с циклом

В языке Python также существует возможность генерировать список при помощи нескольких циклов, помещая их в квадратные скобки инициализации. В следующем примере используется две конструкции for, осуществляющие поочередный перебор значений для переменных i и j. Числовой диапазон для них (от 0 до 3), как и раньше, задается через методы range.

>>> data = 
>>> print(data)

Результатом выполнения данного кода станет создание списка data на основе поочередного перемножения переменных i и j. Благодаря циклам for, их значения увеличиваются пошагово. Таким образом, генерируется список из девяти элементов.

Слияние списков методом append() и pop()

Наряду с методом append(), для объединения двух списков в Python можно использовать метод pop(). Метод pop() при вызове на любом списке удаляет последний элемент и возвращает его. Мы будем использовать метод pop() для удаления элементов из списка и будем использовать метод append() для добавления элементов в другой список. Это можно сделать следующим образом.

Использование метода append() и pop():

list_one = 
list_two = 

print("Содержимое первого списка:")
print(list_one)

print("Содержимое второго списка:")
print(list_two)

list_merged = []

while list_one:
    temp = list_one.pop()
    list_merged.append(temp)

while list_two:
    temp = list_two.pop()
    list_merged.append(temp)

print("Объединенный список:")
print(list_merged)

Выходные данные:

Содержимое первого списка:

Содержимое второго списка:

Объединенный список:

При использовании описанного выше метода для объединения двух списков оба входных списка изменяются. Третий список изменяется по мере добавления элементов из других списков в третий список. Все элементы из первого и второго списка удаляются с помощью метода pop(), поэтому после слияния списков первый и второй список становится пустым. На выходе мы также видим, что элементы первого и второго списка появляются в обратном порядке в объединенном списке.

2.4.9. Ввод-вывод двумерного массива¶

Обычно двумерный массив вам задается как строк по чисел в
каждой, причем числа и вам задаются заранее. Такой двумерный
массив вводится эдакой комбинацией двух способов ввода одномерного
массива, про которые я писал выше:

n, m = map(int, input().split())  # считали n и m из одной строки
# m дальше не будет нужно
a = []
for i in range(n):
    a.append(list(map(int, input().split())))

Мы считываем очередную строку и получаем очередной «внутренний» массив:
, и приписываем его () ко
внешнему массиву.

Обратите внимание, что здесь мы уже четко решили, что первый индекс
нашего массива соответствует строкам входного файла, а второй индекс —
столбцам, т.е. фактически мы уже выбрали левую из двух картинок выше

Но
это связано не с тем, как питон работает с двумерными массивами, а с
тем, как заданы входные данные во входном файле.

Вывод двумерного массива, если вам его надо вывести такой же табличкой,
тоже делается комбинацией способов вывода одномерного массива, например,
так:

for i in range(len(a)):
    print(*ai])

или так: