python3从零学习-5.1.8、高效的数值数组array
off999 2024-11-14 16:53 11 浏览 0 评论
此模块定义了一种对象类型,可以紧凑地表示基本类型值的数组:字符、整数、浮点数等。 数组属于序列类型,其行为与列表非常相似,不同之处在于其中存储的对象类型是受限的。 类型在对象创建时使用单个字符的类型码来指定。已定义的类型码如下:
注释:
1.'u' 类型码对应于 Python 中已过时的 unicode 字符 (Py_UNICODE 即 wchar_t)。 根据系统平台的不同,它可能是 16 位或 32 位。
'u' 将与其它的 Py_UNICODE API 一起被移除。
Deprecated since version 3.3, will be removed in version 4.0.
2.The 'q' and 'Q' type codes are available only if the platform C compiler used to build Python supports C long long, or, on Windows, __int64.
3.3 新版功能.
值的实际表示会由机器的架构决定(严格地说是由 C 实现决定)。 实际大小可通过 itemsize 属性来获取。
3.’f’ 类型float,‘d’类型double。在IEEE754标准中进行了单精度浮点数(float)和双精度数浮点数(double)的定义。float有32bit,double有64bit。它们的构成包括符号位、指数位和尾数位。
这些位的构成如下:
种类-------符号位-------------指数位----------------尾数位----
float---第31位(占1bit)---第30-23位(占8bit)----第22-0位(占23bit)
double--第63位(占1bit)---第62-52位(占11bit)---第51-0位(占52bit)
取值范围主要看指数部分:
float的指数部分有8bit(2^8),由于是有符号型,所以得到对应的指数范围-128~128。
double的指数部分有11bit(2^11),由于是有符号型,所以得到对应的指数范围-1024~1024。
由于float的指数部分对应的指数范围为-128~128,所以取值范围为:
-2^128到2^128,约等于-3.4E38 — +3.4E38
精度(有效数字)主要看尾数位:
float的尾数位是23bit,对应7~8位十进制数,所以有效数字有的编译器是7位,也有的是8位
这个模块定义了以下类型:
class array.array(typecode[, initializer])
一个包含由 typecode 限制类型的条目的新数组,并由可选的 initializer 值进行初始化,该值必须为一个列表、bytes-like object 或包含正确类型元素的可迭代对象。
如果给定一个列表或字符串,该 initializer 会被传给新数组的 fromlist(), frombytes() 或 fromunicode() 方法(见下文)以将初始条目添加到数组中。
否则会将可迭代对象作为 initializer 传给extend() 方法。
array.typecodes
一个包含所有可用类型码的字符串。
数组对象支持普通的序列操作如索引、切片、拼接和重复等。 当使用切片赋值时,所赋的值必须为具有相同类型码的数组对象;所有其他情况都将引发 TypeError。
数组对象也实现了缓冲区接口,可以用于所有支持 字节类对象 的场合。
以下数据项和方法也受到支持:
array.typecode
用于创建数组的类型码字符。
array.itemsize
在内部表示中一个数组项的字节长度。
array.append(x)
添加一个值为 x 的新项到数组末尾。
array.buffer_info()
返回一个元组 (address, length) 以给出用于存放数组内容的缓冲区元素的当前内存地址和长度。
以字节表示的内存缓冲区大小可通过 array.buffer_info()[1] * array.itemsize 来计算。
这在使用需要内存地址的低层级(因此不够安全) I/O 接口时会很有用,例如某些 ioctl() 操作。
只要数组存在并且没有应用改变长度的操作,返回数值就是有效的。
注解:
当在 C 或 C++ 编写的代码中使用数组对象时(这是有效使用此类信息的唯一方式),使用数组对象所支持的缓冲区接口更为适宜。
此方法仅保留用作向下兼容,应避免在新代码中使用。 缓冲区接口的文档参见 缓冲协议。
array.byteswap()
“字节对调”所有数组项。 此方法只支持大小为 1, 2, 4 或 8 字节的值;对于其他值类型将引发 RuntimeError。
它适用于从不同字节序机器所生成的文件中读取数据的情况。
array.count(x)
返回 x 在数组中的出现次数。
array.extend(iterable)
将来自 iterable 的项添加到数组末尾。
如果 iterable 是另一个数组,它必须具有 完全 相同的类型码;否则将引发 TypeError。
如果 iterable 不是一个数组,则它必须为可迭代对象并且其元素必须为可添加到数组的适当类型。
array.frombytes(s)
添加来自字符串的项,将字符串解读为机器值的数组(相当于使用 fromfile() 方法从文件中读取数据)。
3.2 新版功能: fromstring() 重命名为 frombytes() 以使其含义更清晰。
array.fromfile(f, n)
从 file object f 中读取 n 项(解读为机器值)并将它们添加到数组末尾。 如果可读取数据少于 n 项则将引发 EOFError,
但有效的项仍然会被插入数组。 f 必须为一个真实的内置文件对象;不支持带有 read() 方法的其它对象。
array.fromlist(list)
添加来自 list 的项。 这等价于 for x in list: a.append(x),区别在于如果发生类型错误,数组将不会被改变。
array.fromstring()
已弃用的 frombytes() 的别名。
array.fromunicode(s)
使用来自给定 Unicode 字符串的数组扩展数组。 数组必须是类型为 'u' 的数组;否则将引发 ValueError。
请使用 array.frombytes(unicodestring.encode(enc)) 来将 Unicode 数据添加到其他类型的数组。
array.index(x)
返回最小的 i 使得 i 为 x 在数组中首次出现的序号。
array.insert(i, x)
将值 x 作为新项插入数组的 i 位置之前。 负值将被视为相对于数组末尾的位置。
array.pop([i])
从数组中移除序号为 i 的项并将其返回。 可选参数值默认为 -1,因此默认将移除并返回末尾项。
array.remove(x)
从数组中移除首次出现的 x。
array.reverse()
反转数组中各项的顺序。
array.tobytes()
将数组转换为一个机器值数组并返回其字节表示(即相当与通过 tofile() 方法写入到文件的字节序列。)
3.2 新版功能: tostring() 被重命名为 tobytes() 以使其含义更清晰。
array.tofile(f)
将所有项(作为机器值)写入到 file object f。
array.tolist()
将数组转换为包含相同项的普通列表。
array.tostring()
tobytes() 的已弃用别名。
array.tounicode()
将数组转换为一个 Unicode 字符串。 数组必须是类型为 'u' 的数组;否则将引发 ValueError。
请使用 array.tobytes().decode(enc) 来从其他类型的数组生成 Unicode 字符串。
当一个数组对象被打印或转换为字符串时,它会表示为 array(typecode, initializer)。
如果数组为空则 initializer 会被省略,否则如果 typecode 为 'u' 则它是一个字符串,否则它是一个数字列表。
使用 eval() 保证能将字符串转换回具有相同类型和值的数组,只要 array 类已通过 from array import array 被引入。
相关推荐
- 让 Python 代码飙升330倍:从入门到精通的四种性能优化实践
-
花下猫语:性能优化是每个程序员的必修课,但你是否想过,除了更换算法,还有哪些“大招”?这篇文章堪称典范,它将一个普通的函数,通过四套组合拳,硬生生把性能提升了330倍!作者不仅展示了“术”,更传授...
- 7 段不到 50 行的 Python 脚本,解决 7 个真实麻烦:代码、场景与可复制
-
“本文整理自开发者AbdurRahman在Stackademic的真实记录,所有代码均经过最小化删减,确保在50行内即可运行。每段脚本都对应一个日常场景,拿来即用,无需额外依赖。一、在朋...
- Python3.14:终于摆脱了GIL的限制
-
前言Python中最遭人诟病的设计之一就是GIL。GIL(全局解释器锁)是CPython的一个互斥锁,确保任何时刻只有一个线程可以执行Python字节码,这样可以避免多个线程同时操作内部数据结...
- Python Web开发实战:3小时从零搭建个人博客
-
一、为什么选Python做Web开发?Python在Web领域的优势很突出:o开发快:Django、Flask这些框架把常用功能都封装好了,不用重复写代码,能快速把想法变成能用的产品o需求多:行业...
- 图解Python编程:从入门到精通系列教程(附全套速查表)
-
引言本系列教程展开讲解Python编程语言,Python是一门开源免费、通用型的脚本编程语言,它上手简单,功能强大,它也是互联网最热门的编程语言之一。Python生态丰富,库(模块)极其丰富,这使...
- Python 并发编程实战:从基础到实战应用
-
并发编程是提升Python程序效率的关键技能,尤其在处理多任务场景时作用显著。本文将系统介绍Python中主流的并发实现方式,帮助你根据场景选择最优方案。一、多线程编程(threading)核...
- 吴恩达亲自授课,适合初学者的Python编程课程上线
-
吴恩达教授开新课了,还是亲自授课!今天,人工智能著名学者、斯坦福大学教授吴恩达在社交平台X上发帖介绍了一门新课程——AIPythonforBeginners,旨在从头开始讲授Python...
- Python GUI 编程:tkinter 初学者入门指南——Ttk 小部件
-
在本文中,将介绍Tkinter.ttk主题小部件,是常规Tkinter小部件的升级版本。Tkinter有两种小部件:经典小部件、主题小部件。Tkinter于1991年推出了经典小部件,...
- Python turtle模块编程实践教程
-
一、模块概述与核心概念1.1turtle模块简介定义:turtle是Python标准库中的2D绘图模块,基于Logo语言的海龟绘图理念实现。核心原理:坐标系系统:原点(0,0)位于画布中心X轴:向右...
- Python 中的asyncio 编程入门示例-1
-
Python的asyncio库是用于编写并发代码的,它使用async/await语法。它为编写异步程序提供了基础,通过非阻塞调用高效处理I/O密集型操作,适用于涉及网络连接、文件I/O...
- 30天学会Python,开启编程新世界
-
在当今这个数字化无处不在的时代,Python凭借其精炼的语法架构、卓越的性能以及多元化的应用领域,稳坐编程语言排行榜的前列。无论是投身于数据分析、人工智能的探索,还是Web开发的构建,亦或是自动化办公...
- Python基础知识(IO编程)
-
1.文件读写读写文件是Python语言最常见的IO操作。通过数据盘读写文件的功能都是由操作系统提供的,读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象(通常称为文件描述符),然后,通过操作系统提供的接口从这个...
- Python零基础到精通,这8个入门技巧让你少走弯路,7天速通编程!
-
Python学习就像玩积木,从最基础的块开始,一步步搭建出复杂的作品。我记得刚开始学Python时也是一头雾水,走了不少弯路。现在回头看,其实掌握几个核心概念,就能快速入门这门编程语言。来聊聊怎么用最...
- 一文带你了解Python Socket 编程
-
大家好,我是皮皮。前言Socket又称为套接字,它是所有网络通信的基础。网络通信其实就是进程间的通信,Socket主要是使用IP地址,协议,端口号来标识一个进程。端口号的范围为0~65535(用户端口...
- Python-面向对象编程入门
-
面向对象编程是一种非常流行的编程范式(programmingparadigm),所谓编程范式就是程序设计的方法论,简单的说就是程序员对程序的认知和理解以及他们编写代码的方式。类和对象面向对象编程:把...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- python计时 (73)
- python安装路径 (56)
- python类型转换 (93)
- python进度条 (67)
- python吧 (67)
- python的for循环 (65)
- python格式化字符串 (61)
- python静态方法 (57)
- python列表切片 (59)
- python面向对象编程 (60)
- python 代码加密 (65)
- python串口编程 (77)
- python封装 (57)
- python写入txt (66)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- python操作mysql数据库 (66)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python多态 (60)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)