Exemple: trier par index tableau 2d python
a = [ [ 9, 9, 2], [ 9, 9, 3], [ 9, 9, 8], [ 9, 9, 4], [ 9, 9, 1], [ 9, 9, 5]]
b = sorted ( a, key = lambda a: a [ 2])
[ [ 9, 9, 1], [ 9, 9, 2], [ 9, 9, 3], [ 9, 9, 4], [ 9, 9, 5], [ 9, 9, 8]]
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Tableau À Deux Dimensions Python 3
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# First method to create a 1 D array
N = 5
arr = [0]*N
print(arr)
Méthode 1b
# Second method to create a 1 D array
arr = [0 for i in range(N)]
En prolongeant ce qui précède, nous pouvons définir des tableaux à 2 dimensions des manières suivantes. Méthode 2a
# Using above first method to create a
# 2D array
rows, cols = (5, 5)
arr = [[0]*cols]*rows
Sortir:
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0]]
Méthode 2b
# Using above second method to create a
arr = [[0 for i in range(cols)] for j in range(rows)]
Méthode 2c
arr=[]
for i in range(rows):
col = []
for j in range(cols):
(0)
(col)
Les deux manières donnent apparemment le même résultat à partir de maintenant.
Tableau À Deux Dimensions Python 1
Slice 2D Array avec la fonction numpy. ix_() dans NumPy La fonction numpy. ix_() forme une séquence d'éléments sous forme de maillage ouvert en Python. Cette fonction prend n tableaux 1D et renvoie un tableau nD. Nous pouvons utiliser cette fonction pour extraire des tranches 1D individuelles de notre tableau principal, puis les combiner pour former un tableau 2D. L'exemple de code suivant fait le même travail que les exemples précédents mais en utilisant la fonction numpy. ix_() avec indexation de tableau en Python. import numpy as np
y = x[np. ix_([0, 2], [1, 3])]
Dans le code ci-dessus, nous avons essentiellement fait exactement la même chose que les exemples précédents, mais en utilisant la fonction np. ix_() avec l'indexation de tableau en Python. L'idée principale derrière tous ces exemples est la même. Comment initialiser un tableau 2D en Python | Delft Stack. Lorsque nous avons créé notre tableau principal, un tampon lui a été alloué en fonction de sa forme et de sa taille. La méthode d'indexation de tableau crée un nouvel objet de type de données tableau qui pointe vers la mémoire tampon de notre tableau principal.
Tableau À Deux Dimensions Python 6
tableau python 2 dimensions
(18)
Approche incorrecte: [[Aucune * m] * n] >>> m, n = map(int, raw_input()())
5 5
>>> x[0][0] = 34
>>> x
[[34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None]]
>>> id(x[0][0])
140416461589776
>>> id(x[3][0])
Avec cette approche, python ne permet pas de créer un espace d'adressage différent pour les colonnes externes et conduira à divers comportements erronés par rapport à vos attentes. Approche correcte mais avec exception: y = [[0 for i in range(m)] for j in range(n)]
>>> id(y[0][0]) == id(y[1][0])
False
C'est une bonne approche mais il y a une exception si vous définissez la valeur par défaut sur None >>> r = [[None for i in range(5)] for j in range(5)]
>>> r
[[None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None]]
>>> id(r[0][0]) == id(r[2][0])
True
Donc, définissez correctement votre valeur par défaut en utilisant cette approche.
Au départ, nous définissons les dimensions de la liste et l'initialisons ensuite. La fonction range() prend un entier comme argument et retourne un objet itérable. Tableau à deux dimensions python 3. L'exemple de code complet est le suivant: dim1, dim2 = (2, 2)
output = [[0 for i in range(dim1)] for j in range(dim2)]
print(output)
Production: [[0, 0], [0, 0]]
Initialiser un tableau en 2D en Python en utilisant la méthode de compréhension de liste Nous pouvons initialiser la liste aux valeurs par défaut par cette méthode. C'est la solution la plus pythonique pour l'initialisation de la liste. Cette méthode nous permet de faire une liste en utilisant l'objet itérable comme l'objet de la fonction range(). L'exemple de code complet est le suivant: dim_row = 2
dim_columns = 2
output = [[0 for x in range(dim_columns)] for i in range(dim_row)]
Les itertools sont des outils rapides et efficaces pour la mémoire, utilisés individuellement ou en combinaison avec d'autres fonctions. Cette méthode possède une fonction repeat() au lieu de la fonction range() utilisée dans la méthode de compréhension de liste.
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