Python 2D-Arrays: Beispiele für zweidimensionale Listen

⚡ Intelligente Zusammenfassung

Python Ein zweidimensionales Array ist ein in einem anderen Array verschachteltes Array, das Zeilen und Spalten wie eine Tabelle bildet. Die folgenden Beispiele zeigen, wie man zweidimensionale Arrays erstellt, darauf zugreift, Elemente einfügt, aktualisiert, löscht und ihre Größe bestimmt.

  • 🧱 Struktur: Ein 2D-Array ist ein Array von Arrays in Zeilen und Spalten.
  • 🔢 Indizierung: Auf ein Element kann mit array[Zeile][Spalte] zugegriffen werden; die Indizes beginnen bei 0.
  • Einfügen und Aktualisieren: Füge Zeilen mit insert() hinzu und ändere Werte über den Index.
  • 🗑️ Löschen und Größe: Mit `del` lassen sich Zeilen entfernen, mit `len()` werden sie gezählt.
  • 🔁 Wiederholung: Verwenden Sie verschachtelte for-Schleifen, um Zeilen und Spalten zu durchlaufen.
  • 🧮 NumPy-Option: Für rechenintensive Aufgaben sollten Sie aus Geschwindigkeitsgründen echte 2D-Arrays mit numpy.array() erstellen.

Python 2D-Array

Was ist ein zweidimensionales Array in Python?

Array ist eine Datenstruktur, die zum Speichern von Elementen verwendet wird. Ein Array kann nur ähnliche Elementtypen speichern. Ein zweidimensionales Element ist als Array innerhalb des Arrays definiert. Der Index des Arrays beginnt mit 0 und endet mit einer Größe von Array minus 1. Wir können eine Anzahl von n Arrays in einem Array erstellen.

Python 2D-Arrays

Im obigen Bild können wir sehen, dass ein Index jedes Array-Element eindeutig identifiziert.

So erstellen Sie ein Array in Python?

Wir können ein zweidimensionales Array (Liste) mit Zeilen und Spalten erstellen.

Syntax:

[[r1,r2,r3,..,rn],[c1,c2,c3,.......,cn]]

Woher,

r steht für Zeilen und c steht für Spalten

Ejemplo: Nachfolgend sehen Sie ein Beispiel für die Erstellung

2D-Array mit 4 Zeilen und 5 Spalten

array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]
#display
print(array)

Ausgang:

[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]]

Zugriff auf die Werte

Wir können über die Indexposition auf die Werte zugreifen

Syntax:

Wir können den Zeilenwert mithilfe von erhalten [] Operator

array[row index]

Wir können den Spaltenwert mithilfe von erhalten [][]

Array[row index][column index]

woher,

  • array ist ein Eingabearray
  • Zeilenindex ist die Zeilenindexposition, die bei 0 beginnt
  • Der Spaltenindex ist die Position des Spaltenindex, die in einer Zeile bei 0 beginnt.

Ejemplo:

In diesem Beispiel greifen wir über Indexpositionen auf die Werte zu

#creare 2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]

#display
print(array)

#get the first row
print(array[0])

#get the third row
print(array[2])

#get the first row third element
print(array[0][2])

#get the third row forth element
print(array[2][3])

Ausgang:

[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]]
[23, 45, 43, 23, 45]
[89, 90, 87, 65, 44]
43
65

Wir können auch über auf Elemente zugreifen for loop

Syntax:

for rows in the array:
  for columns in rows:
    print(columns)

woher,

  • Zeilen werden verwendet, um die Zeile für Zeile zu iterieren
  • columns wird verwendet, um die in jeder Zeile vorhandenen Werte zu iterieren.

Ejemplo:

Creare 2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]

#use for loop to iterate the array
for rows in array:
 for columns in rows:
   print(columns,end=" ")
   print()

Ausgang:

23 45 43 23 45
45 67 54 32 45
89 90 87 65 44
23 45 67 32 10

Einfügen der Werte in das zweidimensionale Array

Hier werden wir mit der Funktion insert() Werte in ein zweidimensionales Array einfügen

Syntax:

array.insert(index,[values])

woher,

  • Das Array ist das Eingabearray
  • Der Index ist die Zeilenposition zum Einfügen einer bestimmten Zeile
  • value sind die Werte, die in das Array eingefügt werden sollen

Ejemplo: Einfügen in Werte im Array

#Create 2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]

#insert the row at 5 th position
array.insert(2, [1,2,3,4,5])

#insert the row at 6 th position
array.insert(2, [1,2,3,4,5])

#insert the row at 7 th position
array.insert(2, [1,2,3,4,5])

#display
print(array)

Ausgang:

[[23, 45, 43, 23, 45], [45, 67, 54, 32, 45], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [89, 90, 87, 65, 44], [23, 45, 67, 32, 10]]

Aktualisieren der Werte im zweidimensionalen Array

Hier sind zwei Methoden zum Aktualisieren von Werten im 2D-Array (Liste).

Sie können Zeilen mit der folgenden Syntax aktualisieren

array[row_index]= [values]

Sie können Spaltenwerte in Zeilen mit der folgenden Syntax aktualisieren

array[row_index][column_index]= [values]

Ejemplo:

#creare 2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]

#update row values in the 3rd row
array[2]=[0,3,5,6,7]

#update row values in the 5th row
array[2]=[0,3,5,6,7]

#update the first row , third column
array[0][2]=100

#update the second row , third column
array[1][2]=400

#display
print(array)

Ausgang:

[[23, 45, 100, 23, 45], [45, 67, 400, 32, 45], [0, 3, 5, 6, 7], [23, 45, 67, 32, 10]]

Löschen der Werte aus einem zweidimensionalen Array

Sie können Zeilen mit löschen del Funktion

Syntax:

del array[index]

woher,

  • Das Array ist das Eingabearray
  • index bezieht sich auf den Zeilenindex

Ejemplo:

#creare 2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]

#delete row values in the 3rd row
del array[2]

#delete row values in the 2nd row
del array[1]

#display
print(array)

Ausgang:

[[23, 45, 43, 23, 45], [23, 45, 67, 32, 10]]

Ermitteln Sie die Größe eines zweidimensionalen Arrays

Sie können die Größe des zweidimensionalen Arrays mit der Funktion line() ermitteln. Es wird die Anzahl der Zeilen im Array zurückgegeben

Syntax:

len(array)

Ejemplo:

Ermitteln Sie die Länge des zweidimensionalen Arrays

#creare 2D array with 4 rows and 5 columns
array=[[23,45,43,23,45],[45,67,54,32,45],[89,90,87,65,44],[23,45,67,32,10]]
#display
print(len(array))

Ausgang:

4

Wichtig Python Array- (Listen-)Methoden

Hier sind einige wichtige Array(list)-Methoden

Methodik Beschreibung Syntax Beispiel
Anhängen(): Diese Methode hilft uns, am Ende eines vorhandenen Arrays ein Element hinzuzufügen. array.append(value)
# Adding an element using append method to the end of an array array=[1,2,3] array.append(4) print(array)

Ausgang:

[1,2,3,4]
Klar(): Diese Methode hilft uns, alle in einem Array vorhandenen Elemente zu entfernen array.clear()
# Removing all the elements from an array array=[1,2,3]
array.clear()

Ausgang:

[]
Kopieren(): Diese Methode hilft uns, den Inhalt eines Arrays in ein neues Array zu kopieren array1=array.copy()
#Copying the elements from an array to a new array array=[1,2,3] array1=[]
array1=array.copy()
  print(array1)

Ausgang:

[1,2,3]
Zählen(): Diese Methode hilft uns, die Anzahl der Vorkommen eines bestimmten Elements in einem Array zu zählen array.count(element)
#Counting the no of times an element is present in an array array=[1,2,3]
print(array.count(8))
 Output: 0
Verlängern(): Diese Methode hilft uns, ein Array über seine bestehenden Elemente hinaus zu erweitern. array.extend(array1)
#Extending an existing array with another array array=[1,2,3] array1=[4,5,6] array.extend(array1) print(array)
Output: [1,2,3,4,5,6]
Index(): Diese Methode hilft uns, den Index eines Elements in einem Array zu finden array.index(element)
#returing the index an element in an array array=[1,2,3]
print(array.index(3))

Ausgang:

2
Einfügung(): Diese Methode hilft uns, Elemente am angegebenen Index in ein Array einzufügen. array.insert(index,element)
#Inserting an element at a specified index into an array array=[1,2,3]
array.insert(2,4)
  print(array)

Ausgang:

[1,2,4,3]
Pop(): Diese Methode hilft uns, ein Element am angegebenen Index zu entfernen array.pop(index)
#Removing an element at specified index through pop method
array=[1,2,3]
array.pop(2)
  print(array)

Ausgang:

[1,2]
Entfernen(): Diese Methode hilft uns, ein bestimmtes passendes Element in einem Array zu entfernen. array.remove(element)
array=[1,2,3]
array.remove(2)
  print(array)

Ausgang:

[1,3]
Reverse† Diese Methode hilft dabei, die Elemente in einem Array umzukehren. array.reverse()
array=[1,2,3,4]
array.reverse()
  print(array)

Ausgang:

[4,3,2,1]

Häufig gestellte Fragen

In PythonEin zweidimensionales Array wird üblicherweise als Liste von Listen implementiert, daher bedeuten die beiden Begriffe dasselbe. Für schnelle numerische Operationen bietet die NumPy-Bibliothek einen dedizierten, echten Array-Typ.

Importieren Sie NumPy und übergeben Sie dann eine Liste von Listen an `numpy.array()`, beispielsweise `np.array([[1,2],[3,4]])`. NumPy-Arrays unterstützen schnelle elementweise Operationen, Slicing und Reshaping.ping Das können einfache Listen von Listen nicht effizient leisten.

Verwenden Sie eine List Comprehension wie z. B. `[[0]*cols for _ in range(rows)]`. Vermeiden Sie `[[0]*cols]*rows`, da dadurch dieselbe innere Listenreferenz wiederholt wird und die Bearbeitung einer Zeile versehentlich alle Zeilen ändert.

Verwenden Sie `len(array)` für die Anzahl der Zeilen und `len(array[0])` für die Spalten in der ersten Zeile. Mit NumPy gibt das Attribut `shape` beide Werte als Tupel (Zeilen, Spalten) zurück.

Eine Liste speichert Daten unterschiedlicher Typen und befindet sich im verteilten Speicher. Ein NumPy-Array hingegen speichert einen Datentyp im zusammenhängenden Speicher, benötigt weniger Speicherplatz und führt numerische Operationen deutlich schneller aus, da diese in C ausgeführt werden.

Verwenden Sie verschachtelte for-Schleifen: Die äußere Schleife durchläuft jede Zeile, die innere die Spalten innerhalb dieser Zeile. So können Sie jedes Element positionsweise lesen oder aktualisieren.

KI-Assistenten können 2D-Array-Code generieren, Indexfehler erklären, verschachtelte Schleifen schreiben und zwischen einer Liste von Listen und einem NumPy-Array konvertieren, was das Lernen und alltägliche Datenaufgaben beschleunigt.

Ja. GitHub Copilot vervollständigt die Erstellung, Indizierung und Traversierung von 2D-Arrays anhand eines Kommentars, und agentenbasierte Tools können verschachtelte Schleifen refaktorisieren oder Off-by-One-Fehler in einer Datei automatisch erkennen.

Fassen Sie diesen Beitrag mit folgenden Worten zusammen: