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description=Lerne, wie du Python-Arrays mit dem array-Modul erstellst und verwendest: Typecodes, Indizierung, Slicing, Mutationen und wann Arrays sinnvoller als Listen…;

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dictionary methoden escape zeichen format strings globale variablen listen verbinden sets zusammenführen tuples verbinden list comprehension listen methoden dictionaries durchlaufen listen durchlaufen sets durchlaufen tuples durchlaufen strings modifizieren verschachtelte dictionaries ausgabevariablen python home python listen python sets python strings python tuples python variablen elemente entfernen listenelemente entfernen set elemente entfernen set methoden strings slicen listen sortieren string methoden tuple methoden tupel entpacken tuples aktualisieren variablennamen python einführung python erste schritte python syntax python kommentare python variablen python datentypen python zahlen python casting python strings python booleans python operatoren python listen python tupeln gruppieren python dictionaries python if else python while schleifen python for schleifen python funktionen python lambda python arrays python klassen objekte python vererbung python iteratoren python scope python module python datumsangaben python math python json python regex python pip python try except python benutzereingabe python string formatierung file handling python dateiverarbeitung python dateien lesen python dateien schreiben erstellen python dateien löschen python modules numpy tutorial pandas tutorial scipy tutorial django tutorial python matplotlib matplotlib einführung matplotlib erste schritte matplotlib pyplot matplotlib plotting matplotlib marker matplotlib linie matplotlib beschriftungen matplotlib grid matplotlib subplot matplotlib scatter matplotlib balken matplotlib histogramme matplotlib kreisdiagramme machine learning erste schritte mittelwert median modus standardabweichung perzentil datenverteilung normalverteilung von daten streudiagramm lineare regression polynomiale regression multiple regression skalierung train test entscheidungsbaum konfusionsmatrix hierarchisches clustering logistische regression grid search kategoriale daten k means bootstrap 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best practices virtuelle umgebungen pakete pytest http anfragen python arrays lerne wie du python arrays mit dem array modul erstellst und verwendest typecodes indizierung slicing mutationen und wann arrays sinnvoller als listen sind dieses kapitel behandelt pythons eingebautes array modul das eine kompakte typbeschränkte sequenz zur speicherung homogener numerischer daten bereitstellt du lernst was typecodes sind wie du arrays erstellst und indizierst wie du sie mit der vollständigen menge verfügbarer methoden veränderst und vor allem wann ein array die bessere wahl gegenüber einer einfachen python liste ist was ist das array modul pythons array modul stellt einen sequenztyp bereit der elemente eines einzigen c kompatiblen numerischen typs speichert im gegensatz zu einer liste die beliebige objekte enthalten kann speichert jeder platz in einem array genau denselben primitiven werttyp eine ganze zahl eine gleitkommazahl usw diese einschränkung macht arrays für große zahlensammlungen speichereffizienter als listen wichtige punkte im standard bibliothek enthalten keine installation erforderlich alle elemente müssen denselben typecode teilen ein einzelnes zeichen das den c typ identifiziert unterstützt standardmäßige sequenzoperationen indizierung slicing iteration len und mitgliedschaftstests mit in nützlich wenn du kompakten speicher benötigst ohne auf eine drittanbieterbibliothek wie numpy zurückgreifen zu müssen wenn du bereits mit python listen vertraut bist stelle dir ein array als liste vor die flexibilität gegen speichereffizienz eintauscht typecodes jedes array wird mit einem typecode erstellt einem einstelligen string der python mitteilt welchen c typ für jedes element verwendet werden soll und damit wie viele bytes jeder platz belegt typecode c typ mindestgröße in bytes typische verwendung b signed char 1 kleine ganzzahlige werte 128 bis 127 b unsigned char 1 kleine nicht negative ganzzahlige werte 0 255 h signed short 2 mittlere ganzzahlige werte h unsigned short 2 mittlere nicht negative ganzzahlige werte i signed int 2 allgemeine ganzzahlige werte meist 4 bytes i unsigned int 2 nicht negative ganzzahlige werte l signed long 4 größere ganzzahlige werte l unsigned long 4 größere nicht negative ganzzahlige werte q signed long long 8 sehr große ganzzahlige werte q unsigned long long 8 sehr große nicht negative ganzzahlige werte f float 4 einfachgenaue gleitkommazahl d double 8 doppeltgenaue gleitkommazahl die tatsächliche bytegröße kann je nach plattform variieren verwende array itemsize um sie zur laufzeit zu prüfen hinweis zu u unicode zeichen dieser typecode wurde in python 3 3 als veraltet markiert und in python 3 13 entfernt verwende ihn nicht in neuem code nutze stattdessen str oder bytes arrays erstellen importiere das modul und rufe array array typecode initializer auf wobei initializer ein beliebiges iterable mit werten ist die zum gewählten typecode kompatibel sind import array as arr array of signed integers int_array arr array i 1 2 3 4 5 print int_array array i 1 2 3 4 5 array of double precision floats float_array arr array d 1 1 2 2 3 3 print float_array array d 1 1 2 2 3 3 inspect the typecode and bytes per element print int_array typecode i print int_array itemsize 4 platform dependent kopieren du kannst auch ein leeres array erstellen und es später befüllen import array as arr empty arr array i empty integer array empty append 10 empty append 20 print empty array i 10 20 kopieren auf array elemente zugreifen die indizierung von arrays funktioniert genau wie die listenindizierung nullbasiert von links und negative indizes zählen von rechts python editable runs on the server run import array as arr a arr array i 10 20 30 40 50 print a 0 10 first element print a 2 30 third element print a 1 50 last element print a 2 40 second to last element der zugriff auf einen index außerhalb des gültigen bereichs löst einen indexerror aus genau wie bei listen arrays slicen slicing gibt ein neues array mit demselben typecode zurück das die ausgewählten elemente enthält die syntax lautet a start stop step dieselbe wie für listen und strings python editable runs on the server run import array as arr a arr array i 1 2 3 4 5 print a 0 3 array i 1 2 3 first three elements print a 2 array i 3 4 5 from index 2 to end print a 3 array i 3 4 5 last three elements print a 2 array i 1 3 5 every other element print a 1 array i 5 4 3 2 1 reversed über ein array iterieren du kannst mit einer for schleife über ein array iterieren oder mit in auf mitgliedschaft prüfen import array as arr a arr array i 10 20 30 40 50 for item in a print item end output 10 20 30 40 50 print print 30 in a true print 99 in a false print len a 5 kopieren arrays verändern arrays sind veränderbar du kannst elemente nach der erstellung ändern hinzufügen und entfernen ein element ändern weise einem index direkt einen neuen wert zu python editable runs on the server run import array as arr a arr array i 1 2 3 4 5 a 2 10 print a array i 1 2 10 4 5 elemente hinzufügen verwende append um ein einzelnes element am ende hinzuzufügen oder extend um mehrere elemente aus einem beliebigen iterable hinzuzufügen python editable runs on the server run import array as arr a arr array i 1 2 3 a append 4 print a array i 1 2 3 4 a extend 5 6 7 print a array i 1 2 3 4 5 6 7 verwende insert index value um ein element an einer bestimmten position einzufügen import array as arr a arr array i 1 2 3 4 5 a insert 2 10 insert 10 before index 2 print a array i 1 2 10 3 4 5 kopieren elemente entfernen remove value löscht das erste vorkommen des angegebenen werts und löst valueerror aus wenn er nicht gefunden wird python editable runs on the server run import array as arr a arr array i 1 2 3 2 4 a remove 2 removes the first 2 print a array i 1 3 2 4 pop index entfernt und gibt das element bei index zurück standardmäßig das letzte element import array as arr a arr array i 1 2 3 4 5 last a pop removes and returns 5 print last 5 print a array i 1 2 3 4 second a pop 1 removes and returns element at index 1 print second 2 print a array i 1 3 4 kopieren suchen und zählen index value gibt den index des ersten vorkommens von value zurück löst valueerror aus wenn nicht vorhanden import array as arr a arr array i 10 20 30 20 40 print a index 20 1 first occurrence print a index 30 2 kopieren count value gibt zurück wie oft value vorkommt import array as arr a arr array i 1 2 2 3 2 4 print a count 2 3 print a count 9 0 kopieren ein array umkehren reverse kehrt das array in place um import array as arr a arr array i 1 2 3 4 5 a reverse print a array i 5 4 3 2 1 kopieren konvertierung zwischen arrays und listen tolist konvertiert ein array in eine standard python liste für die umgekehrte richtung übergib eine liste an array array import array as arr a arr array i 1 2 3 4 5 array list my_list a tolist print my_list 1 2 3 4 5 print type my_list class list list array back arr array i my_list print back array i 1 2 3 4 5 kopieren den elementtyp ändern das attribut typecode ist schreibgeschützt um dieselben werte unter einem anderen typ zu speichern erstelle ein neues array und verwende das ursprüngliche als initializer python editable runs on the server run import array as arr int_array arr array i 1 2 3 4 5 convert to double precision floats float_array arr array d int_array print float_array array d 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 speichereffizienz arrays vs listen der wichtigste praktische grund das array modul statt einer liste zu verwenden ist der speicher eine liste speichert referenzen auf python objekte ein array speichert die rohen c werte direkt import array as arr import sys n 1000 my_list list range n my_array arr array i range n print list size sys getsizeof my_list bytes print array size sys getsizeof my_array bytes example output 64 bit platform list size 8056 bytes array size 4096 bytes kopieren bei großen datensätzen hunderttausende von ganzen zahlen summieren sich die einsparungen erheblich wenn du noch mehr leistungsfähigkeit benötigst vektorisierte mathematik mehrdimensionale arrays ziehe numpy in betracht wann arrays vs listen verwenden verwende das array modul wenn du eine große anzahl homogener numerischer werte speicherst sensormesswerte pixeldaten netzwerkpuffer usw der speicherverbrauch ein problem ist und du keine drittanbieterbibliothek verwenden kannst du aus binärdateien oder netzwerk sockets liest oder in diese schreibst die methoden tofile fromfile machen das unkompliziert bleib bei python listen wenn du gemischte typen oder beliebige objekte speichern musst die sammlung klein ist und speicher kein problem darstellt du umfangreiche listenmethoden benötigst wie sort mit einer schlüsselfunktion verwende numpy wenn du mathematische operationen auf ganzen arrays benötigst vektorisierte arithmetik matrizenalgebra statistik du mit mehrdimensionalen daten arbeitest methodenreferenz methode beschreibung append x x am ende des arrays hinzufügen extend iterable alle elemente aus iterable am ende hinzufügen insert i x x vor index i einfügen remove x das erste vorkommen von x entfernen pop i element bei index i entfernen und zurückgeben standard letztes index x den index des ersten vorkommens von x zurückgeben count x die anzahl der vorkommen von x zurückgeben reverse das array in place umkehren tolist das array in eine python liste konvertieren tofile f alle elemente als maschinenwerte in das offene dateiobjekt f schreiben fromfile f n n elemente aus dem dateiobjekt f lesen und an das array anhängen übungen übung which of the following are valid operations on a python array from the array module which of the following are valid operations on a python array from the array module appending a single element with append removing the first occurrence of a value with remove reversing the array in place with reverse storing mixed types like integers and strings in the same array prüfen was this page helpful yes no previous python lambda next python klassen objekte on 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