Что делает функция индекс в Python?
Метод index() в Python помогает найти значение индекса элемента в последовательности. Он выдает наименьший возможный индекс указанного элемента. Если указанный элемент не существует, то возвращается ValueError.
sequence.index(x[, start[, end]]) - sequence — это объект, элементы которого представляют собой некую индексированную последовательность (строка, список, кортеж). Каждый элемент последовательности имеет индекс — целое число, обозначающее его позицию в последовательности. Нумерация индексов начинается с 0 (нуля).
- x — искомый элемент последовательности, чей наименьший индекс будет возвращен.
- Необязательные аргументы start и end используются для ограничения поиска конкретной подпоследовательностью списка, путем задания среза. Возвращаемый индекс вычисляется относительно изначальной последовательности, а не среза, заданного start и end.
str_seq = 'aebcdef' #Последовательность в виде строки print(str_seq.index('e')) # => 1 print(str_seq.index('e', 2)) # => 5 print(str_seq.index('k')) # => ValueError: substring not found lst_seq = ['a', 'e', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] #Последовательность в виде списка print(lst_seq.index('b')) # => 2 print(lst_seq.index('k')) # => ValueError: 'k' is not in list tup_seq = ('a', 'e', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f') #Последовательность в виде кортежа print(tup_seq.index('a')) # => 0 Как вывести номер элемента массива в питоне
Большинство программ работает не с отдельными переменными, а с набором переменных. Например, программа может обрабатывать информацию об учащихся класса, считывая список учащихся с клавиатуры или из файла, при этом изменение количества учащихся в классе не должно требовать модификации исходного кода программы.
Раньше мы сталкивались с задачей обработки элементов последовательности, например, вычисляя наибольший элемент последовательности. Но при этом мы не сохраняли всю последовательность в памяти компьютера. Однако, во многих задачах нужно именно сохранять всю последовательность, например, если бы нам требовалось вывести все элементы последовательности в возрастающем порядке (“отсортировать последовательность”).
Для хранения таких данных можно использовать структуру данных, называемую в Питоне список (в большинстве же языков программирования используется другой термин “массив”). Список представляет собой последовательность элементов, пронумерованных от 0, как символы в строке. Список можно задать перечислением элементов списка в квадратных скобках, например, список можно задать так:
Primes = [2, 3, 5, 7, 11, 13] Rainbow = ['Red', 'Orange', 'Yellow', 'Green', 'Blue', 'Indigo', 'Violet']
В списке Primes — 6 элементов, а именно: Primes[0] == 2 , Primes[1] == 3 , Primes[2] == 5 , Primes[3] == 7 , Primes[4] == 11 , Primes[5] == 13 . Список Rainbow состоит из 7 элементов, каждый из которых является строкой.
Также как и символы в строке, элементы списка можно индексировать отрицательными числами с конца, например, Primes[-1] == 13 , Primes[-6] == 2 .
Длину списка, то есть количество элементов в нем, можно узнать при помощи функции len , например, len(Primes) == 6 .
В отличие от строк, элементы списка можно изменять, присваивая им новые значения.
Rainbow = ['Red', 'Orange', 'Yellow', 'Green', 'Blue', 'Indigo', 'Violet'] print(Rainbow[0]) Rainbow[0] = 'красный' print('Выведем радугу') for i in range(len(Rainbow)): print(Rainbow[i])
Рассмотрим несколько способов создания и считывания списков. Прежде всего, можно создать пустой список (не содержащий элементов, длины 0), а в конец списка можно добавлять элементы при помощи метода append . Например, пусть программа получает на вход количество элементов в списке n , а потом n элементов списка по одному в отдельной строке. Вот пример входных данных в таком формате:
5 1809 1854 1860 1891 1925
В этом случае организовать считывание списка можно так:
5 1809 1854 1860 1891 1925
a = [] # заводим пустой список n = int(input()) # считываем количество элемент в списке for i in range(n): new_element = int(input()) # считываем очередной элемент a.append(new_element) # добавляем его в список # последние две строки можно было заменить одной: # a.append(int(input())) print(a)
В этом примере создается пустой список, далее считывается количество элементов в списке, затем по одному считываются элементы списка и добавляются в его конец. То же самое можно записать, сэкономив переменную n :
5 1809 1854 1860 1891 1925
a = [] for i in range(int(input())): a.append(int(input())) print(a)
Для списков целиком определены следующие операции: конкатенация списков (сложение списков, т. е. приписывание к одному списку другого) и повторение списков (умножение списка на число). Например:
a = [1, 2, 3] b = [4, 5] c = a + b d = b * 3 print([7, 8] + [9]) print([0, 1] * 3)
В результате список c будет равен [1, 2, 3, 4, 5] , а список d будет равен [4, 5, 4, 5, 4, 5] . Это позволяет по-другому организовать процесс считывания списков: сначала считать размер списка и создать список из нужного числа элементов, затем организовать цикл по переменной i начиная с числа 0 и внутри цикла считывается i -й элемент списка:
5 1809 1854 1860 1891 1925
a = [0] * int(input()) for i in range(len(a)): a[i] = int(input())
Вывести элементы списка a можно одной инструкцией print(a) , при этом будут выведены квадратные скобки вокруг элементов списка и запятые между элементами списка. Такой вывод неудобен, чаще требуется просто вывести все элементы списка в одну строку или по одному элементу в строке. Приведем два примера, также отличающиеся организацией цикла:
a = [1, 2, 3, 4, 5] for i in range(len(a)): print(a[i])
Здесь в цикле меняется индекс элемента i , затем выводится элемент списка с индексом i .
a = [1, 2, 3, 4, 5] for elem in a: print(elem, end=' ')
В этом примере элементы списка выводятся в одну строку, разделенные пробелом, при этом в цикле меняется не индекс элемента списка, а само значение переменной (например, в цикле for elem in [‘red’, ‘green’, ‘blue’] переменная elem будет последовательно принимать значения ‘red’ , ‘green’ , ‘blue’ .
Обратите особое внимание на последний пример! Очень важная часть идеологии Питона — это цикл for , который предоставляет удобный способ перебрать все элементы некоторой последовательности. В этом отличие Питона от Паскаля, где вам обязательно надо перебирать именно индексы элементов, а не сами элементы.
Последовательностями в Питоне являются строки, списки, значения функции range() (это не списки), и ещё кое-какие другие объекты.
Приведем пример, демонстрирующий использование цикла for в ситуации, когда из строки надо выбрать все цифры и сложить их в массив как числа.
# дано: s = 'ab12c59p7dq' # надо: извлечь цифры в список digits, # чтобы стало так: # digits == [1, 2, 5, 9, 7] s = 'ab12c59p7dq' digits = [] for symbol in s: if '1234567890'.find(symbol) != -1: digits.append(int(symbol)) print(digits)
2. Методы split и join
Элементы списка могут вводиться по одному в строке, в этом случае строку целиком можно считать функцией input() . После этого можно использовать метод строки split() , возвращающий список строк, которые получатся, если исходную строку разрезать на части по пробелам. Пример:
1 2 3
# на вход подаётся строка # 1 2 3 s = input() # s == '1 2 3' a = s.split() # a == ['1', '2', '3']
Если при запуске этой программы ввести строку 1 2 3 , то список a будет равен [‘1’, ‘2’, ‘3’] . Обратите внимание, что список будет состоять из строк, а не из чисел. Если хочется получить список именно из чисел, то можно затем элементы списка по одному преобразовать в числа:
1 2 3
a = input().split() for i in range(len(a)): a[i] = int(a[i])
Используя специальную магию Питона — генераторы — то же самое можно сделать в одну строку:
1 2 3
a = [int(s) for s in input().split()]
Объяснение того, как работает этот код, будет дано в следующем разделе. Если нужно считать список действительных чисел, то нужно заменить тип int на тип float .
У метода split() есть необязательный параметр, который определяет, какая строка будет использоваться в качестве разделителя между элементами списка. Например, вызов метода split(‘.’) вернет список, полученный разрезанием исходной строки по символам ‘.’ :
a = '192.168.0.1'.split('.')
В Питоне можно вывести список строк при помощи однострочной команды. Для этого используется метод строки join . У этого метода один параметр: список строк. В результате возвращается строка, полученная соединением элементов переданного списка в одну строку, при этом между элементами списка вставляется разделитель, равный той строке, к которой применяется метод. Мы знаем, что вы не поняли предыдущее предложение с первого раза. Поэтому смотрите примеры:
a = ['red', 'green', 'blue'] print(' '.join(a)) # вернёт red green blue print(''.join(a)) # вернёт redgreenblue print('***'.join(a)) # вернёт red***green***blue
Если же список состоит из чисел, то придется использовать еще тёмную магию генераторов. Вывести элементы списка чисел, разделяя их пробелами, можно так:
a = [1, 2, 3] print(' '.join([str(i) for i in a])) # следующая строка, к сожалению, вызывает ошибку: # print(' '.join(a))
Впрочем, если вы не любитель тёмной магии, то вы можете достичь того же эффекта, используя цикл for .
3. Генераторы списков
Для создания списка, заполненного одинаковыми элементами, можно использовать оператор повторения списка, например:
n = 5 a = [0] * n
Для создания списков, заполненных по более сложным формулам можно использовать генераторы: выражения, позволяющие заполнить список некоторой формулой. Общий вид генератора следующий:
[выражение for переменная in последовательность]
где переменная — идентификатор некоторой переменной, последовательность — последовательность значений, который принимает данная переменная (это может быть список, строка или объект, полученный при помощи функции range ), выражение — некоторое выражение, как правило, зависящее от использованной в генераторе переменной, которым будут заполнены элементы списка.
Вот несколько примеров использования генераторов.
Создать список, состоящий из n нулей можно и при помощи генератора:
a = [0 for i in range(5)]
Создать список, заполненный квадратами целых чисел можно так:
n = 5 a = [i ** 2 for i in range(n)]
Если нужно заполнить список квадратами чисел от 1 до n , то можно изменить параметры функции range на range(1, n + 1) :
n = 5 a = [i ** 2 for i in range(1, n + 1)]
Вот так можно получить список, заполненный случайными числами от 1 до 9 (используя функцию randrange из модуля random ):
from random import randrange n = 10 a = [randrange(1, 10) for i in range(n)]
А в этом примере список будет состоять из строк, считанных со стандартного ввода: сначала нужно ввести число элементов списка (это значение будет использовано в качестве аргумента функции range ), потом — заданное количество строк:
5 a b 1 2 3
a = [input() for i in range(int(input()))]
4. Срезы
Со списками, так же как и со строками, можно делать срезы. А именно:
A[i:j] срез из j-i элементов A[i] , A[i+1] , . A[j-1] .
A[i:j:-1] срез из i-j элементов A[i] , A[i-1] , . A[j+1] (то есть меняется порядок элементов).
A[i:j:k] срез с шагом k : A[i] , A[i+k] , A[i+2*k] . . Если значение k
Каждое из чисел i или j может отсутствовать, что означает “начало строки” или “конец строки”
Списки, в отличии от строк, являются изменяемыми объектами: можно отдельному элементу списка присвоить новое значение. Но можно менять и целиком срезы. Например:
A = [1, 2, 3, 4, 5] A[2:4] = [7, 8, 9]
Получится список, у которого вместо двух элементов среза A[2:4] вставлен новый список уже из трех элементов. Теперь список стал равен [1, 2, 7, 8, 9, 5] .
A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] A[::-2] = [10, 20, 30, 40]
Получится список [40, 2, 30, 4, 20, 6, 10] . Здесь A[::-2] — это список из элементов A[-1] , A[-3] , A[-5] , A[-7] , которым присваиваются значения 10, 20, 30, 40 соответственно.
Если не непрерывному срезу (то есть срезу с шагом k , отличному от 1), присвоить новое значение, то количество элементов в старом и новом срезе обязательно должно совпадать, в противном случае произойдет ошибка ValueError .
Обратите внимание, A[i] — это элемент списка, а не срез!
Операции со списками
Со списками можно легко делать много разных операций.
| x in A | Проверить, содержится ли элемент в списке. Возвращает True или False |
| x not in A | То же самое, что not(x in A) |
| min(A) | Наименьший элемент списка |
| max(A) | Наибольший элемент списка |
| A.index(x) | Индекс первого вхождения элемента x в список, при его отсутствии генерирует исключение ValueError |
| A.count(x) | Количество вхождений элемента x в список |
Как найти индекс значения в массиве NumPy (с примерами)
Вы можете использовать следующие методы, чтобы найти положение индекса определенных значений в массиве NumPy:
Метод 1: найти все ценные позиции в индексе
np.where (x== value ) Метод 2: найти первую позицию индекса значения
np.where (x== value )[0][0] Метод 3: найти первую позицию индекса нескольких значений
#define values of interest vals = np.array([ value1 , value2 , value3 ]) #find index location of first occurrence of each value of interest sorter = np.argsort (x) sorter[np.searchsorted (x, vals, sorter=sorter)] В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике.
Метод 1: найти все ценные позиции в индексе
В следующем коде показано, как найти каждую позицию индекса, которая равна определенному значению в массиве NumPy:
import numpy as np #define array of values x = np.array([4, 7, 7, 7, 8, 8, 8]) #find all index positions where x is equal to 8 np.where (x== 8 ) (array([4, 5, 6]),) Из вывода мы видим, что позиции индекса 4, 5 и 6 равны значению 8 .
Метод 2: найти первую позицию индекса значения
В следующем коде показано, как найти первую позицию индекса, равную определенному значению в массиве NumPy:
import numpy as np #define array of values x = np.array([4, 7, 7, 7, 8, 8, 8]) #find first index position where x is equal to 8 np.where (x== 8 )[0][0] 4 Из вывода мы видим, что значение 8 сначала встречается в позиции индекса 4.
Метод 3: найти первую позицию индекса нескольких значений
В следующем коде показано, как найти первую позицию индекса нескольких значений в массиве NumPy:
import numpy as np #define array of values x = np.array([4, 7, 7, 7, 8, 8, 8]) #define values of interest vals = np.array([4, 7, 8]) #find index location of first occurrence of each value of interest sorter = np.argsort (x) sorter[np.searchsorted (x, vals, sorter=sorter)] array([0, 1, 4]) Из вывода мы видим:
- Значение 4 сначала встречается в индексной позиции 0.
- Значение 7 сначала встречается в индексной позиции 1.
- Значение 8 сначала встречается в индексной позиции 4.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в NumPy:
Массивы
Часто в программах бывает надо работать с большим количество однотипных переменных. Например, пусть вам надо записать рост каждого человека в классе — это много целых чисел. Вы можете завести по одной переменной на каждого ученика, но это очень не удобно. Специально для этого придуманы массивы.
Общее представление о массиве
Массив (в питоне еще принято название «список», это то же самое) — это переменная, в которой хранится много значений. Массив можно представлять себе в виде такой последовательности ячеек, в каждой из которых записано какое-то число:
Соответственно, переменная теперь может хранить целиком такой массив. Создается такой массив, например, путем перечисления значений в квадратных скобках:
a = [7, 5, -3, 12, 2, 0]
Теперь переменная a хранит этот массив. К элементам массива можно обращаться тоже через квадратные скобки: a[2] — это элемент номер 2, т.е. в нашем случае это -3 . Аналогично, a[5] — это 0. В квадратных скобках можно использовать любые арифметические выражения и даже другие переменные: a[2*2-1] — это 12, a[i] обозначает «возьми элемент с номером, равным значению переменной i «, аналогично a[2*i+1] обозначает «возьми элемент с номером, равным 2*i+1», или даже a[a[4]] обозначает «возьми элемент с номером, равным четвертому элементу нашего массива» (в нашем примере a[4] — это 2 , поэтому a[a[4]] — это a[2] , т.е. -3 ).
Если указанный номер слишком большой (больше длины массива), то питон выдаст ошибку (т.е. в примере выше a[100] будет ошибкой, да и даже a[6] тоже). Если указан отрицательный номер, то тут действует хитрое правило. Отрицательные номера обозначают нумерацию массива с конца: a[-1] — это всегда последний элемент, a[-2] — предпоследний и т.д. В нашем примере a[-6] равно 7. Слишком большой отрицательный номер тоже дает ошибку (в нашем примере a[-7] уже ошибка).
С элементами массива можно работать как с привычными вам переменными. Можно им присваивать значения: a[3] = 10 , считывать с клавиатуры: a[3] = int(input()) , выводить на экран: print(a[3]) , использовать в выражениях: a[3+i*a[2]] = 3+abs(a[1]-a[0]*2+i) (здесь i — какая-то еще целочисленная переменная для примера), использовать в if’ах: if a[i]>a[i-2]: , или for a[2] in range(i) и т.д. Везде, где вы раньше использовали переменные, можно теперь использовать элемент массива.
Обход массива
Но обычно вам надо работать сразу со всеми элементами массива. Точнее, сразу со всеми как правило не надо, надо по очереди с каждым (говорят: «пробежаться по массиву»). Для этого вам очень полезная вещь — это цикл for . Если вы знаете, что в массиве n элементов (т.е. если у вас есть переменная n и в ней хранится число элементов в массиве), то это делается так:
for i in range(n): . что-то сделать с элементом a[i]
например, вывести все элементы массива на экран:
for i in range(n): print(a[i])
или увеличить все элементы массива на единицу:
for i in range(n): a[i] += 1
и т.п. Конечно, в цикле можно и несколько действий делать, если надо. Осознайте, что это не магия, а просто полностью соответствует тому, что вы знаете про работу цикла for.
Если же у вас нет переменной n , то вы всегда можете воспользоваться специальной функцией len , которая возвращает количество элементов в массиве:
for i in range(len(a)): .
Функцию len , конечно, можно использовать где угодно, не только в заголовке цикла. Например, просто вывести длину массива — print(len(a)) .
Операции на массиве
Еще ряд полезных операций с массивами:
- a[i] (на всякий случай повторю, чтобы было легче найти) — элемент массива с номером i .
- len(a) (на всякий случай повторю, чтобы было легче найти) — длина массива.
- a.append(x) — приписывает к массиву новый элемент со значением x , в результате длина массива становится на 1 больше. Конечно, вместо x может быть любое арифметическое выражение.
- a.pop() — симметричная операция, удаляет последний элемент из массива. Длина массива становится на 1 меньше. Если нужно запомнить значение удаленного элемента, надо просто сохранить результат вызова pop в новую переменную: res = a.pop() .
- a * 3 — это массив, полученный приписыванием массива a самого к себе три раза. Например, [1, 2, 3] * 3 — это [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] . Конечно, на месте тройки тут может быть любое арифметическое выражение. Самое частое применение этой конструкции — если вам нужен массив длины n , заполненный, например, нулями, то вы пишете [0] * n .
- b = a — присваивание массивов. Теперь в b записан тот же массив, что и в a . Тот же — в прямом смысле слова: теперь и a , и b соответствуют одному и тому же массиву, и изменения в b отразятся в a и наоборот. Еще раз, потому что это очень важно. Присваивание массивов (и вообще любых сложных объектов) в питоне не копирует массив, а просто обе переменные начинают ссылаться на один и тот же массив, и изменения массива через любую из них меняет один и тот же массив. При этом на самом деле тут есть многие тонкости, просто будьте готовы к неожиданностям.
- b = a[1:4] («срез») — делает новый массив, состоящий из элементов старого массива начиная со первого (помните про нумерацию с нуля!) и заканчивая третьим (т.е. до четвертого, но не включительно, аналогично тому, как работает range ); этот массив сохраняется в b . Для примера выше получится [5, -3, 12] . Конечно, на месте 1 и 4 может быть любое арифметическое выражение. Более того, эти индексы можно вообще не писать, при этом автоматически подразумевается начало и конец массива. Например, a[:3] — это первые три элемента массива (нулевой, первый и второй), a[1:] — все элементы кроме нулевого, a[:-1] — все элементы кроме последнего (!), а a[:] — это копия всего массива. И это именно копия, т.е. запись b = a[:] именно копирует массив, получающиеся массивы никак не связаны, и изменения в b не влияют на a (в отличие от b = a ).
Ввод-вывод массива
Как вам считывать массив? Во-первых, если все элементы массива задаются в одной строке входного файла. Тогда есть два способа. Первый — длинный, но довольно понятный:
a = input().split() # считали строку и разбили ее по пробелам # получился уже массив, но питон пока не понимает, что в массиве числа for i in range(len(a)): a[i] = int(a[i]) # прошли по всем элементам массива и превратили их в числа
Второй — покороче, но попахивает магией:
a = list(map(int, input().split()))
Может показаться страшно, но на самом деле map(int, input().split()) вы уже встречали в конструкции
x, y = map(int, input().split())
когда вам надо было считать два числа из одной строки. Это считывает строку ( input() ), разбивает по пробелам ( .split() ), и превращает каждую строку в число ( map(int, . ) ). Для чтения массива все то же самое, только вы еще заворачиваете все это в list(. ) , чтобы явно сказать питону, что это массив.
Какой из этих двух способов использовать для чтения данных из одной строки — выбирать вам.
Обратите внимание, что в обоих способах вам не надо знать заранее, сколько элементов будет в массиве — получится столько, сколько чисел в строке. В задачах часто бывает что задается сначала количество элементов, а потом (обычно на следующей строке) сами элементы. Это удобно в паскале, c++ и т.п., где нет способа легко считать числа до конца строки; в питоне вам это не надо, вы легко считываете сразу все элементы массива до конца строки, поэтому заданное число элементов вы считываете, но дальше не используете:
n = int(input()) # больше n не используем a = list(map(int, input().split()))
Еще бывает, что числа для массива задаются по одному в строке. Тогда вам проще всего заранее знать, сколько будет вводиться чисел. Обычно как раз так данные и даются: сначала количество элементов, потом сами элементы. Тогда все вводится легко:
n = int(input()) a = [] # пустой массив, т.е. массив длины 0 for i in range(n): a.append(int(input())) # считали число и сразу добавили в конец массива
Более сложные варианты — последовательность элементов по одному в строке, заканчивающаяся нулем, или задано количество элементов и сами элементы в той же строке — придумайте сами, как сделать (можете подумать сейчас, можете потом, когда попадется в задаче). Вы уже знаете все, что для этого надо.
Как выводить массив? Если надо по одному числу в строку, то просто:
for i in range(len(a)): print(a[i])
Если же надо все числа в одну строку, то есть два способа. Во-первых, можно команде print передать специальный параметр end=» » , который обозначает «заканчивать вывод пробелом (а не переводом строки)»:
for i in range(len(a)): print(a[i], end=" ")
Есть другой, более простой способ:
print(*a)
Эта магия обозначает вот что: возьми все элементы массива a и передай их отдельными аргументами в одну команду print . Т.е. получается print(a[0], a[1], a[2], . ) .
Двумерные массивы
Выше везде элементами массива были числа. Но на самом деле элементами массива может быть что угодно, в том числе другие массивы. Пример:
a = [10, 20, 30] b = [-1, -2, -3] c = [100, 200] z = [a, b, c]
Что здесь происходит? Создаются три обычных массива a , b и c , а потом создается массив z , элементами которого являются как раз массивы a , b и c .
Что теперь получается? Например, z[1] — это элемент №1 массива z , т.е. b . Но b — это тоже массив, поэтому я могу написать z[1][2] — это то же самое, что b[2] , т.е. -3 (не забывайте, что нумерация элементов массива идет с нуля). Аналогично, z[0][2]==30 и т.д.
То же самое можно было записать проще:
z = [[10, 20, 30], [-1, -2, -3], [100, 200]]
Получилось то, что называется двумерным массивом. Его можно себе еще представить в виде любой из этих двух табличек:
z содержит три элемента, и не важно, что каждый из них тоже массив), а len(z[2]) — длина внутреннего массива на позиции 2 (т.е. 2 в примере выше). Для массива x выше (того, у которого каждый подмассив имеет свою длину) получим len(x)==5 , и, например, len(x[3])==0 .
Аналогично работают все остальные операции. z.append([1,2]) приписывает к «внешнему» массиву еще один «внутренний» массив, а z[2].append(3) приписывает число 3 к тому «внутреннему» массиву, который находится на позиции 2. Далее, z.pop() удаляет последний «внутренний» из «внешнего» массива, а z[2].pop() удаляет последний элемент из «внутреннего» массива на позиции 2. Аналогично работают z[1:2] и z[1][0:1] и т.д. — все операции, которые я приводил выше.
Обход двумерного массива
Конечно, чтобы обойти двумерный массив, надо обойти каждый его «внутренний» массив. Чтобы обойти внутренний массив, нужен цикл for , и еще один for нужен, чтобы перебрать все внутренние массивы:
for i in range(len(z)): # будем теперь обходить массив z[i] for j in range(len(z[i])): . что-то сделаем с элементом z[i][j]
Создание пустого массива
Неожиданно нетривиальная операция на двумерных массивах — это создание двумерного массива определенного размера, заполненного, например, нулями. Вы помните, что одномерный массив длины n можно создавать как [0] * n . Возникает желание написать a = ([0] * m) * n , чтобы создать двумерный массив размера n x m (мы хотим, чтобы первый индекс массива менялся от 0 до n-1 , а второй индекс до m-1 , поэтому это именно ([0] * m) * n , а не ([0] * n) * m ). Но это сработает не так, как вы можете думать. Дело опять в том, что в питоне массивы по умолчанию не копируются полностью, поэтому то, что получается — это массив длина n , в котором каждый элемент соответствует одному и тому же массиву длины n . В итоге, если вы будете менять, например, a[1][2] , то так же будет меняться и a[0][2] , и a[3][2] и т.д. — т.к. все внутренние массивы на самом деле соответствуют одному и тому же массиву.
Поэтому массив размера n x m делается, например, так:
a = [] for i in range(n): a.append([0] * m)
мы вручную n раз приписали к массиву a один и тот же массив.
Или еще есть магия в одну строчку:
a = [[0] * m for i in range(n)]
Я пока не буду объяснять, как это работает, просто можете запомнить. Или пользоваться предыдущим вариантом.
Обратите внимание, что тут важный момент — хотим мы, чтобы n соответствовало первому индексу или второму. В примерах выше n — размер первого индекса (т.е. размер «внешнего» массива), a m — размер второго индекса (т.е. размер каждого «внутреннего» массива). Если вы хотите, то можно делать и наоборот, но это вы сами должны решить и делать согласованно во всей программе.
Ввод-вывод двумерного массива
Обычно двумерный массив вам задается как n строк по m чисел в каждой, причем числа n и m вам задаются заранее. Такой двумерный массив вводится эдакой комбинацией двух способов ввода одномерного массива, про которые я писал выше:
n, m = map(int, input().split()) # считали n и m из одной строки # m дальше не будет нужно a = [] for i in range(n): a.append(list(map(int, input().split())))
Мы считываем очередную строку и получаем очередной «внутренний» массив: list(map(int, input().split())) , и приписываем его ( append ) ко внешнему массиву.
Обратите внимание, что здесь мы уже четко решили, что первый индекс нашего массива соответствует строкам входного файла, а второй индекс — столбцам, т.е. фактически мы уже выбрали левую из двух картинок выше. Но это связано не с тем, как питон работает с двумерными массивами, а с тем, как заданы входные данные во входном файле.
Вывод двумерного массива, если вам его надо вывести такой же табличкой, тоже делается комбинацией способов вывода одномерного массива, например, так:
for i in range(len(a)): print(*a[i])
for i in range(len(a)): for j in range(len(a[i])): print(a[i][j], end=" ") print() # сделать перевод строки
Многомерные массивы
Аналогично двумерным, бывают и трехмерные и т.д. массивы. Просто каждый элемент «внутреннего» массива теперь сам будет массивом:
a = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
Здесь a[0] — это двумерный массив [[1, 2], [3, 4]] , и a[1] — двумерный массив [[5, 6], [7, 8]] . Например, a[1][0][1] == 6 .
Многомерные массивы в простых задачах не нужны, но на самом деле бывают полезны и не представляют из себя чего-то особо сложного. С ними все аналогично тому, что мы обсуждали про двумерные массивы.