“size of array” in Python: Erklärung & Anwendung

Ein ndarray ist ein (in der Regel fest großes) mehrdimensionales Container-Objekt mit Elementen vom gleichen Typ und Größe. Die Anzahl der Dimensionen und Elemente in einem Array wird durch seine Form definiert, die ein Tupel aus N nicht-negativen Ganzzahlen ist, die die Größen jeder Dimension angeben. Der Typ der Elemente im Array wird durch ein separates Datentyp-Objekt (dtype) angegeben, von denen jedes mit einem ndarray verknüpft ist. ndarrays können denselben Speicher teilen, sodass Änderungen, die in einem ndarray vorgenommen werden, in einem anderen sichtbar sein können. ndarrays können auch Ansichten auf Speicher sein, die von Python-Strings oder Objekten implementiert werden.

• Ein ndarray ist ein mehrdimensionales Container-Objekt in Python.
• Das Array wird durch seine Form definiert und enthält Elemente vom gleichen Typ und Größe.
• Änderungen in einem ndarray können in anderen ndarrays sichtbar sein, die denselben Speicher teilen.
• ndarrays können auch Ansichten auf Speicher sein, die von Python-Strings oder Objekten implementiert werden.
• Der Typ der Elemente im Array wird durch ein separates Datentyp-Objekt (dtype) angegeben.

Arbeiten mit Python Arrays

Python Arrays sind eine praktische Datenstruktur, um Elemente systematisch zu speichern und zu verwalten. Sie können verschiedene Funktionen nutzen, um mit Arrays in Python zu arbeiten und die Größe von Arrays zu bestimmen. Hier sind einige wichtige Aspekte, die Sie bei der Arbeit mit Python Arrays beachten sollten:

1. Type Codes

Jedes Python Array ist durch seinen Type Code definiert, der den Datentyp der Elemente im Array angibt. Mit den Type Codes können Sie den Typ der Elemente in einem Array überprüfen und sicherstellen, dass sie Ihren Anforderungen entsprechen. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie mit großen Datenmengen oder spezifischen Datentypen arbeiten.

2. Größenbestimmung

Um die Größe eines Arrays in Python zu bestimmen, können Sie die Funktion len() verwenden. Sie gibt die Anzahl der Elemente in einem Array zurück. Dadurch können Sie schnell herausfinden, wie viele Elemente ein Array enthält und die Größe des Arrays beurteilen. Die Größe eines Arrays kann für verschiedene Anwendungen nützlich sein, z. B. bei der Speicheroptimierung oder bei der Überprüfung von Datenintegrität.

3. Array-Funktionen

Python Arrays bieten verschiedene nützliche Funktionen, um mit Arrays zu arbeiten. Sie können die Funktionen des Arrays nutzen, um den Type Code abzurufen, die Größe eines Elements im Array zu ermitteln, die Anzahl der Vorkommen eines Elements zu zählen, Elemente hinzuzufügen oder zu entfernen und das Array umzukehren. Diese Funktionen machen die Arbeit mit Arrays in Python effizient und einfach.

Indem Sie diese Funktionen richtig verwenden, können Sie die Größe von Arrays in Python bestimmen und die Elemente in den Arrays effektiv verwalten. Python Arrays sind eine vielseitige Datenstruktur, die in vielen Anwendungsfällen nützlich sein kann. Wenn Sie mit Daten arbeiten oder Informationen systematisch organisieren müssen, können Python Arrays eine wertvolle Ressource sein.

Konvertierung von Arrays in Python-Listen

Python Arrays bieten eine effiziente Möglichkeit, Daten in einer festen Größe und einem bestimmten Typ zu speichern. Allerdings kann es Situationen geben, in denen flexible Datenstrukturen benötigt werden, die verschiedene Datentypen enthalten können. In solchen Fällen können Sie Arrays in Python-Listen konvertieren.

Um ein Array in eine Liste umzuwandeln, können Sie die Funktion tolist() verwenden. Diese Methode wandelt jedes Element im Array in ein entsprechendes Python-Objekt um und erstellt eine neue Liste mit den konvertierten Elementen. Beachten Sie jedoch, dass Arrays spezifische Typcodes haben und Elemente eines bestimmten Typs enthalten müssen, während Listen beliebige Objekte enthalten können.

Die Konvertierung eines Arrays in eine Liste bietet Ihnen die Flexibilität, verschiedene Datentypen in einer Datenstruktur zu speichern. Sie können dann Elemente beliebig hinzufügen, entfernen und bearbeiten, ohne die Beschränkungen des Array-Typs beachten zu müssen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Konvertierung von Arrays in Listen zu einem geringfügigen Leistungsverlust führen kann, da Listen etwas mehr Speicherplatz benötigen.

Vorteile und Verwendung von Python Arrays

Python Arrays bieten eine Vielzahl von Vorteilen und haben eine breite Anwendung in der Programmierung. Ein wesentlicher Vorteil von Python Arrays besteht darin, dass sie eine effiziente Speichernutzung ermöglichen. Da Arrays Elemente vom gleichen Typ und fester Größe enthalten, kann der Speicherplatz optimal genutzt werden.

Darüber hinaus ermöglichen Python Arrays eine schnellere Bearbeitung von Daten. Durch die Verwendung von speziellen Funktionen wie der Größenfunktion können Sie die Größe eines Arrays einfach bestimmen und die Anzahl der Vorkommen eines Elements zählen. Dies erleichtert die Datenanalyse und das Datenmanagement erheblich.

Ein weiterer Vorteil von Python Arrays ist ihre Flexibilität bei der Konvertierung in andere Datenstrukturen. Wenn Sie eine flexiblere Datenstruktur benötigen, können Sie ein Array ganz einfach in eine normale Python-Liste konvertieren. Dadurch können Sie verschiedene Datentypen in derselben Datenstruktur speichern und die Verarbeitung der Daten an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen.

Insgesamt sind Python Arrays ein leistungsstarkes Werkzeug in der Programmierung. Sie bieten eine effiziente Speichernutzung, eine schnelle Datenverarbeitung und die Flexibilität zur Konvertierung in andere Datenstrukturen. Durch die Verwendung von Python Arrays können Sie Ihre Programmieraufgaben optimieren und effektiver arbeiten.

Quellenverweise

• https://towardsdatascience.com/do-you-know-python-has-built-in-array-c2afa4200b97
• https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.ndarray.html
• https://stackoverflow.com/questions/39377866/does-numpy-internally-store-size-of-an-array