Matrizes Python
As matrizes Python são explicadas aqui com exemplos para ajudar a atender aos requisitos educacionais.
Observação: a linguagem Python não oferece suporte a Arrays, mas listas Python podem ser usadas em seu lugar.
O que é Array?
Uma matriz Python é uma variável especial que pode conter vários valores de uma só vez.
Suponha que você tenha uma lista de itens (como nomes de empresas), você pode armazenar todas as empresas como variáveis únicas conforme abaixo:
firm2 = “Apple Inc”
firm3 = “Google”
E se você quiser encontrar uma empresa específica percorrendo-a? Você poderia imaginar ter centenas de nomes de empresas em vez de apenas cinco? Um array é a solução!
Quando se trata de arrays Python , você pode obter os valores referindo-se a um número de índice.
Matrizes em Python
Para trabalhar com arrays Python , você precisará importar uma biblioteca, como a biblioteca NumPy , que mostra como usar LISTS como ARRAYS.
Uma matriz pode conter vários valores em uma única variável:
Example: Array containing firm names
Adicionando Elementos de Matriz
Os elementos do array podem ser adicionados usando o método append() .
A matriz de empresas agora tem mais um elemento:
Example
Removendo Elementos da Matriz
Os elementos do array podem ser removidos usando o método pop() .
Remova o terceiro item da matriz de empresas:
Example
O método remove() também pode ser usado para remover itens de um array.
Exclua o item com o valor “BlackRock”:
Example
Nota: É importante entender que o método remove() da lista removerá apenas a primeira ocorrência do valor selecionado.
Elementos de matriz em loop
Quando se trata de arrays Python , você pode percorrer todos os elementos usando o loop for in.
Matriz de empresas:
Example
Acesso ao Elemento da Matriz
O número de índice de um elemento de array é o que nos referimos quando falamos sobre arrays Python .
Encontre o valor do segundo item da matriz:
Example
Altere o valor do terceiro item da matriz da seguinte maneira:
Example
Comprimento de uma matriz
Retorna o comprimento de um array usando o método len() (o número de elementos em um array).
Descubra quantos elementos existem no array firms:
Example
O comprimento de uma matriz é sempre um maior que seu índice mais alto.
Métodos de Matriz
Você pode usar vários métodos integrados para trabalhar com arrays e listas Python em Python.
| Método | Visão geral |
|---|---|
| acrescentar() |
Lista um elemento no final. |
| claro() |
Todos os elementos da lista são removidos. |
| cópia de() |
A lista é retornada como uma cópia. |
| contar() |
Esta função retorna o número de elementos com o valor especificado. |
| ampliar() |
Os elementos da lista (ou qualquer iterável) são adicionados à lista atual. |
| índice() |
Indica qual elemento tem o valor especificado como seu primeiro elemento. |
| inserir() |
Posiciona um elemento no local especificado. |
| pop() |
Os elementos na posição selecionada são removidos. |
| remover() |
Exclua o primeiro item com o valor especificado. |
| reverter() |
As listas são invertidas. |
| organizar() |
As listas são classificadas. |
Importante: É importante notar que Python não suporta Arrays diretamente, mas mantém Python Lists.
Importância dos Arrays do Python
- Arrays em Python fornecem uma maneira eficiente de armazenar e acessar uma coleção de elementos. Em comparação com as listas, os arrays consomem menos memória e fornecem acesso mais rápido aos elementos, especialmente ao lidar com grandes quantidades de dados.
- Arrays são particularmente úteis para cálculos numéricos e computação científica. A biblioteca NumPy em Python fornece um poderoso objeto de matriz chamado
ndarray, que permite manipulação e cálculos eficientes em matrizes de dados numéricos. As matrizes permitem operações vetorizadas, que podem melhorar significativamente o desempenho em comparação com as operações iterativas tradicionais. - Os arrays impõem tipos de dados homogêneos, o que significa que todos os elementos em um array devem ser do mesmo tipo. Isso permite armazenamento e processamento eficientes de dados com uma estrutura uniforme, como matrizes de números inteiros, números de ponto flutuante ou valores booleanos.
- Arrays podem ser usados para representar e trabalhar com dados multidimensionais, como matrizes ou tensores. Isso torna os arrays adequados para tarefas que envolvem processamento de imagens, aprendizado de máquina, análise de dados e simulações científicas, nas quais os dados geralmente são representados em várias dimensões.
- As matrizes se integram perfeitamente a várias bibliotecas externas em Python, como NumPy , Pandas e scikit-learn . Essas bibliotecas fornecem amplo suporte para operações de matriz e oferecem uma ampla variedade de funções e métodos para manipulação, análise e modelagem de dados. As matrizes servem como base para muitas dessas bibliotecas, tornando-as uma estrutura de dados fundamental para aplicativos científicos e com uso intensivo de dados.
