Добавление элементов в массив в Python

Development | Amber | Комментировать запись

В Python нет встроенного типа данных “массив”, но есть модули, которые позволяют работать с массивами. В этой статье мы рассмотрим, как добавлять данные в массив с помощью модулей array и NumPy. Модуль array полезен, когда нужно создать массив целых чисел и чисел с плавающей точкой. А модуль NumPy пригодится, когда вам нужно выполнить математические операции с массивом.

Во многих случаях создать массив вы можете с помощью List, поскольку он обеспечивает гибкость (например смешанные типы данных) и по-прежнему обладает всеми характеристиками массива.

Читайте также: Работа со списками в Python 3

Примечание: в массив можно добавлять только элементы одного типа данных. Соответственно, объединять можно только два массива с одинаковым типом данных.

Добавление элементов в массив

С помощью модуля array можно объединять массивы при помощи оператора + и добавлять элементы в массив методами append(), extend() и insert().

• Оператор +, x + y: возвращает новый массив с элементами из двух массивов.
• append(x): добавляет один элемент в конец массива.
• extend(iterable): добавляет список, массив или другую итерабельную переменную в конец массива.
• insert(i, x): вставляет элемент перед заданным индексом массива.

В следующем примере показано, как создать новый объект массива путем объединения двух других массивов:

import array

# create array objects, of type integer
arr1 = array.array('i', [1, 2, 3])
arr2 = array.array('i', [4, 5, 6])

# print the arrays
print("arr1 is:", arr1) 
print("arr2 is:", arr2)

# create a new array that contains all of the elements of both arrays 
# and print the result
arr3 = arr1 + arr2
print("After arr3 = arr1 + arr2, arr3 is:", arr3)

Получим следующий вывод:

arr1 is: array('i', [1, 2, 3])
arr2 is: array('i', [4, 5, 6])
After arr3 = arr1 + arr2, arr3 is: array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6])

В предыдущем примере создается новый массив, в котором содержатся все элементы заданных массивов.

А в следующем примере показано, как добавлять данные в массив с помощью методов append(), extend() и insert():

import array

# create array objects, of type integer
arr1 = array.array('i', [1, 2, 3])
arr2 = array.array('i', [4, 5, 6])

# print the arrays
print("arr1 is:", arr1) 
print("arr2 is:", arr2)

# append an integer to an array and print the result
arr1.append(4)
print("\nAfter arr1.append(4), arr1 is:", arr1)

# extend an array by appending another array of the same type 
# and print the result
arr1.extend(arr2)
print("\nAfter arr1.extend(arr2), arr1 is:", arr1)

# insert an integer before index position 0 and print the result
arr1.insert(0, 10)
print("\nAfter arr1.insert(0, 10), arr1 is:", arr1)

Получаем следующий вывод:

arr1 is: array('i', [1, 2, 3])
arr2 is: array('i', [4, 5, 6])

After arr1.append(4), arr1 is: array('i', [1, 2, 3, 4])

After arr1.extend(arr2), arr1 is: array('i', [1, 2, 3, 4, 4, 5, 6])
After arr1.insert(0, 10), arr1 is: array('i', [10, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6])

В предыдущем примере каждый метод вызывается на объекте массива arr1 и изменяет исходный объект.

Добавление элементов в массив NumPy

С модулем NumPy вы можете использовать функции NumPy append() и insert() для добавления элементов в массив.

• numpy.append(arr, values, axis=None): добавляет значения или массив в конец копии arr. Если параметр axis не указан, то по умолчанию используется значение None, что означает, что arr и values выравниваются перед операцией append.
• numpy.insert(arr, obj, values, axis=None): вставляет значения или массив перед индексом (obj) вдоль оси. Если параметр axis не указан, то по умолчанию используется значение None, что означает, что перед операцией insert выравнивается только arr.

numpy.append() использует функцию numpy.concatenate() в фоновом режиме. Метод numpy.concatenate() объединяет последовательность массивов вдоль указанной оси. Узнать больше о работе с массивами вы можете в документации NumPy.

Примечание: для тестирования примеров кода в этом разделе необходимо установить NumPy.

Примеры на этом этапе используют двумерные (2D) массивы, чтобы показать, как функции обрабатывают массивы в зависимости от значения axis.

Добавление в массив с помощью numpy.append()

Массивы NumPy можно описать по размеру и форме. При добавлении значений или массивов в многомерные массивы добавляемый массив или значения должны иметь одинаковую форму, за исключением указанной оси.

Чтобы понять форму 2D массива, рассмотрим строки и столбцы. array([[1, 2], [3, 4]]) имеет форму 2, 2, эквивалентную 2 строкам и 2 столбцам; array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]] ) имеет форму 2, 3, эквивалентную 2 строкам и 3 столбцам.

Протестируйте эту концепцию с помощью интерактивной консоли Python.

Читайте также: Использование интерактивной консоли Python

Сначала импортируйте модуль NumPy, затем создайте несколько массивов и проверьте их форму.

Импортируйте NumPy, затем создайте и выведите np_arr1:

import numpy as np
np_arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np_arr1)

Получим следующий вывод:

[[1 2]
 [3 4]]

Проверьте форму np_arr1:

np_arr1.shape
(2, 2)

Создайте и выведите ещё один массив, np_arr2:

np_arr2 = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])
print(np_arr2)
[[10 20 30]
 [40 50 60]]

Проверьте форму np_arr2:

np_arr2.shape
(2, 3)

Затем попробуйте добавить массивы по разным осям. Вы можете добавить массив формы 2, 3 к массиву формы 2, 2 вдоль оси 1, но не вдоль оси 0.

Добавьте np_arr2 к np_arr1 вдоль axis 0 или по строкам:

np.append(np_arr1, np_arr2, axis=0)

Вы получите ошибку ValueError:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in append
  File "/Users/digitalocean/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 4817, in append
    return concatenate((arr, values), axis=axis)
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in concatenate
ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 1, the array at index 0 has size 2 and the array at index 1 has size 3

Выполнить добавление массива с тремя столбцами в массив с двумя столбцами невозможно.

Вы можете добавить массив np_arr2 к np_arr1 вдоль оси 1, то есть по столбцам:

np.append(np_arr1, np_arr2, axis=1)

Вывод будет следующим:

array([[ 1,  2, 10, 20, 30],
       [ 3,  4, 40, 50, 60]])

Вы можете добавить массив со столбцами высотой в две строки к другому массиву со столбцами высотой в две строки.

В следующем примере показано, как добавлять элементы в массив NumPy с помощью функции numpy.append():

import numpy as np

# create 2D array objects (integers)
np_arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np_arr2 = np.array([[10, 20], [30, 40]])

# print the arrays
print("np_arr1 is:\n", np_arr1)
print("np_arr2 is:\n", np_arr2)

# append an array to the end of another array and print the result
# both arrays are flattened before appending
append_axis_none = np.append(np_arr1, np_arr2, axis=None)
print("append_axis_none is:\n", append_axis_none)

# append an array to the end of another array along axis 0 (append rows)
# and print the result
append_axis_0 = np.append(np_arr1, np_arr2, axis=0)
print("append_axis_0 is:\n", append_axis_0)

# append an array to the end of another array along axis 1 (append columns)
# and print the result
append_axis_1 = np.append(np_arr1, np_arr2, axis=1)
print("append_axis_1 is:\n", append_axis_1)

Получаем следующий вывод:

np_arr1 is:
 [[1 2]
 [3 4]]
np_arr2 is:
 [[10 20]
 [30 40]]
append_axis_none is:
 [ 1  2  3  4 10 20 30 40]
append_axis_0 is:
 [[ 1  2]
 [ 3  4]
 [10 20]
 [30 40]]
append_axis_1 is:
 [[ 1  2 10 20]
 [ 3  4 30 40]]

Предыдущий пример демонстрирует работу функции numpy.append() для каждой оси 2D-массива и как изменяется форма полученного массива. Если ось равна 0, массив дополняется строками. Если ось равна 1, массив дополняется столбцами.

Добавление элементов в массив с помощью numpy.insert()

Функция numpy.insert() вставляет массив или значения в другой массив перед указанным индексом вдоль оси и возвращает новый массив.

В отличие от функции numpy.append(), если ось не указана или указана как None, то функция numpy.insert() сглаживает только первый массив и не сглаживает значения или массив, которые нужно вставить. Если вы попытаетесь вставить 2D-массив в другой 2D-массив без указания оси, то вы получите ошибку ValueError.

В следующем примере показано, как вставлять элементы в массив с помощью функции numpy.insert():

import numpy as np

# create array objects (integers)
np_arr1 = np.array([[1, 2], [4, 5]])
np_arr2 = np.array([[10, 20], [30, 40]])
np_arr3 = np.array([100, 200, 300])

# print the arrays
print("np_arr1 is:\n", np_arr1)
print("np_arr2 is:\n", np_arr2)
print("np_arr3 is:\n", np_arr3)

# insert a 1D array into a 2D array and then print the result
# the original array is flattened before insertion
insert_axis_none = np.insert(np_arr1, 1, np_arr3, axis=None)
print("insert_axis_none is:\n", insert_axis_none)

# insert an array into another array by row
# and print the result
insert_axis_0 = np.insert(np_arr1, 1, np_arr2, axis=0)
print("insert_axis_0 is:\n", insert_axis_0)

# insert an array into another array by column
# and print the result
insert_axis_1 = np.insert(np_arr1, 1, np_arr2, axis=1)
print("insert_axis_1 is:\n", insert_axis_1)

Вывод будет следующим:

np_arr1 is:
 [[1 2]
 [4 5]]
np_arr2 is:
 [[10 20]
 [30 40]]
insert_axis_none is:
 [  1 100 200 300   2   4   5]
insert_axis_0 is:
 [[ 1  2]
 [10 20]
 [30 40]
 [ 4  5]]
insert_axis_1 is:
 [[ 1 10 30  2]
 [ 4 20 40  5]]

В предыдущем примере, когда вы вставляли 2D-массив в другой 2D-массив вдоль оси 1, каждый массив в np_arr2 был вставлен как отдельный столбец в np_arr1. Если вы хотите вставить целый 2D-массив в другой 2D-массив, добавьте квадратные скобки вокруг значения obj, чтобы указать, что весь массив должен быть вставлен перед этой позицией. Без квадратных скобок numpy.insert() складывает массивы по порядку в виде столбцов перед заданным индексом.

В следующем примере показан вывод с квадратными скобками вокруг значения параметра obj (index) и без них:

import numpy as np

# create 2D array objects (integers)
np_arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np_arr2 = np.array([[10, 20], [30, 40]])

# print the arrays
print("np_arr1 is:\n", np_arr1)
print("np_arr2 is:\n", np_arr2)

# insert an array, column by column, into another array
# and print the result
insert_axis_1 = np.insert(np_arr1, 1, np_arr2, axis=1)
print("insert_axis_1 is:\n", insert_axis_1)

# insert a whole array into another array by column
# and print the result
insert_index_axis_1 = np.insert(np_arr1, [1], np_arr2, axis=1)
print("insert_index_axis_1 is:\n", insert_index_axis_1)

Вы получите следующий вывод:

np_arr1 is:
 [[1 2]
 [3 4]]
np_arr2 is:
 [[10 20]
 [30 40]]
insert_axis_1 is:
 [[ 1 10 30  2]
 [ 3 20 40  4]]
insert_index_axis_1 is:
 [[ 1 10 20  2]
 [ 3 30 40  4]]

В предыдущем примере показано, как numpy.insert() вставляет столбцы в массив в зависимости от обозначенного index.

Подводим итоги

В этом мануале мы добавили элементы в массивы с помощью модулей array и NumPy.