Python Matrizes 2D: exemplos de listas bidimensionais

⚡ Resumo Inteligente

Python Uma matriz bidimensional é uma matriz colocada dentro de outra matriz, formando linhas e colunas como uma tabela. Os exemplos abaixo mostram como criar, acessar, inserir, atualizar, excluir e dimensionar matrizes bidimensionais.

  • 🧱 Estrutura: Uma matriz 2D é uma matriz de matrizes em linhas e colunas.
  • 🔢 Indexação: Acesse um elemento com array[linha][coluna]; os índices começam em 0.
  • Inserir e atualizar: Adicione linhas com insert() e altere os valores pelo índice.
  • 🗑️ Excluir e dimensionar: Remova as linhas com del e conte as linhas com len().
  • 🔁 Iteração: Utilize laços for aninhados para percorrer linhas e colunas.
  • 🧮 Opção NumPy: Para cálculos numéricos complexos, crie arrays 2D verdadeiros com numpy.array() para obter maior velocidade.

Python Matriz 2D

O que é uma matriz bidimensional? Python?

Array é uma estrutura de dados usada para armazenar elementos. Uma matriz só pode armazenar tipos semelhantes de elementos. Um Bidimensional é definido como um Array dentro do Array. O índice do array começa com 0 e termina com o tamanho do array menos 1. Podemos criar 'n' número de arrays em um array.

Python Matrizes 2D

Na imagem acima, podemos ver que um índice identifica exclusivamente cada elemento do array.

Como criar array em Python?

Podemos criar um array (lista) bidimensional com linhas e colunas.

Sintaxe:

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

Onde,

r significa linhas e c significa colunas

Exemplo: A seguir está o exemplo para criar

Matriz 2D com 4 linhas e 5 colunas

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

Saída:

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

Acessando os valores

Podemos acessar os valores usando a posição do índice

Sintaxe:

Podemos obter o valor da linha usando [] operador

array[row index]

Podemos obter o valor da coluna usando [][]

Array[row index][column index]

Onde,

  • array é um array de entrada
  • índice de linha é a posição do índice de linha começa em 0
  • índice da coluna é a posição do índice da coluna que começa em 0 consecutivo.

Exemplo:

Neste exemplo vamos acessar os valores usando posições de índice

#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])

Saída:

[[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

Também podemos acessar elementos usando for loop

Sintaxe:

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

Onde,

  • linhas são usadas para iterar linha por linha
  • colunas é usado para iterar os valores presentes em cada linha.

Exemplo:

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()

Saída:

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

Inserindo os valores na matriz bidimensional

Aqui vamos inserir valores em um array bidimensional usando a função insert()

Sintaxe:

array.insert(index,[values])

Onde,

  • a matriz é a matriz de entrada
  • o índice é a posição da linha para inserir uma linha específica
  • valor são os valores a serem inseridos no array

Exemplo: Inserir valores na matriz

#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)

Saída:

[[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]]

Atualizando os valores na matriz bidimensional

Aqui estão dois métodos para atualizar valores na matriz (lista) 2-D.

Você pode atualizar linhas usando a seguinte sintaxe

array[row_index]= [values]

Você pode atualizar os valores das colunas dentro das linhas usando a seguinte sintaxe

array[row_index][column_index]= [values]

Exemplo:

#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)

Saída:

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

Excluindo os valores da matriz bidimensional

Você pode excluir linhas usando o del função

Sintaxe:

del array[index]

Onde,

  • a matriz é a matriz de entrada
  • índice refere-se ao índice da linha

Exemplo:

#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)

Saída:

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

Obtenha o tamanho da matriz bidimensional

Você pode obter o tamanho do array bidimensional usando a função line(). Ele retornará o número de linhas do array

Sintaxe:

len(array)

Exemplo:

Obtenha o comprimento da matriz bidimensional

#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))

Saída:

4

importante Python Métodos de matriz (lista)

Aqui estão alguns métodos importantes de array (lista)

Forma Descrição Sintaxe Exemplo
Acrescentar(): Este método nos ajuda a adicionar um elemento no final de um array existente. array.append(valor)
# Adding an element using append method to the end of an array array=[1,2,3] array.append(4) print(array)

Saída:

[1,2,3,4]
Claro(): Este método nos ajuda a remover todos os elementos presentes em um array array.claro()
# Removing all the elements from an array array=[1,2,3]
array.clear()

Saída:

[]
Cópia de(): Este método nos ajuda a copiar o conteúdo de um array para um novo array array1=array.copy()
#Copying the elements from an array to a new array array=[1,2,3] array1=[]
array1=array.copy()
  print(array1)

Saída:

[1,2,3]
Contar(): Este método nos ajuda a contar o número de ocorrências de um elemento especificado em uma matriz array.count(elemento)
#Counting the no of times an element is present in an array array=[1,2,3]
print(array.count(8))
 Output: 0
Ampliar(): Este método nos ajuda a estender um array além de seus elementos consistindo. matriz.extend(matriz1)
#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]
Índice(): Este método nos ajuda a encontrar o índice de um elemento em um array array.index(elemento)
#returing the index an element in an array array=[1,2,3]
print(array.index(3))

Saída:

2
Inserir(): Este método nos ajuda a inserir elementos em um array no índice especificado. array.insert(índice,elemento)
#Inserting an element at a specified index into an array array=[1,2,3]
array.insert(2,4)
  print(array)

Saída:

[1,2,4,3]
Pop(): Este método nos ajuda a remover um elemento no índice especificado array.pop(índice)
#Removing an element at specified index through pop method
array=[1,2,3]
array.pop(2)
  print(array)

Saída:

[1,2]
Remover(): Este método nos ajuda a remover um elemento correspondente específico em um array. array.remove(elemento)
array=[1,2,3]
array.remove(2)
  print(array)

Saída:

[1,3]
Reverse(): Este método ajuda a reverter os elementos de um array. array.reverso()
array=[1,2,3,4]
array.reverse()
  print(array)

Saída:

[4,3,2,1]

Perguntas Frequentes

In PythonUm array bidimensional é normalmente implementado como uma lista de listas, portanto, os dois termos significam a mesma coisa. Para operações numéricas rápidas, a biblioteca NumPy oferece um tipo de array dedicado.

Importe o NumPy e, em seguida, passe uma lista de listas para numpy.array(), por exemplo, np.array([[1,2],[3,4]]). Os arrays do NumPy suportam operações matemáticas rápidas elemento a elemento, fatiamento e reshapeamento.ping que listas simples de listas não conseguem fazer de forma eficiente.

Use uma compreensão de lista como [[0]*cols for _ in range(rows)]. Evite [[0]*cols]*rows, porque repete a mesma referência da lista interna, então editar uma linha acidentalmente altera todas as linhas.

Use len(array) para o número de linhas e len(array[0]) para o número de colunas na primeira linha. Com NumPy, o atributo shape retorna ambos os valores como uma tupla (linhas, colunas).

Uma lista armazena tipos de dados mistos e reside em memória dispersa. Um array NumPy armazena um único tipo de dado em memória contígua, usa menos espaço e executa operações numéricas muito mais rapidamente porque são executadas em C.

Utilize laços `for` aninhados: o laço externo itera sobre cada linha e o laço interno itera sobre as colunas dentro dessa linha. Isso permite ler ou atualizar cada elemento posição por posição.

Assistentes de IA podem gerar código de matriz 2D, explicar erros de índice, escrever loops aninhados e converter entre uma lista de listas e uma matriz NumPy, o que acelera o aprendizado e as tarefas cotidianas de dados.

Sim. O GitHub Copilot completa automaticamente a criação, indexação e travessia de arrays 2D a partir de um comentário, e ferramentas agentivas podem refatorar loops aninhados ou detectar erros de índice (com um único elemento a mais) em um arquivo automaticamente.

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