Масиви та цикли в Python: Ефективна обробка даних

Масиви та цикли – це фундаментальні елементи програмування, які використовують для організації, зберігання та обробки даних. У Python вони забезпечують потужний інструментарій для роботи з повторюваними операціями, складними структурами та великими обсягами даних.

🚀 Готові прокачати навички та освоїти Python? Натисніть Записатися 👇👇👇👇 і почніть свій шлях до успіху вже сьогодні на спеціально розробленому авторському курсі Python менторинг! 💪

Записатись

Що таке масиви в Python?

У Python масиви – це контейнерні структури, які зберігають набір значень. Вони можуть містити елементи одного або різних типів. Основні структури для роботи з масивами:

Списки (список)

Списки – це основна структура даних у Python, що дозволяє зберегти набір елементів, які можуть бути різних типів.

Особливості:

Підтримка зміни вмісту (додавання, видалення, оновлення елементів).
Елементи можуть мати різні типи (наприклад, рядки, числа, об’єкти).

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

fruits = ["яблуко", "банан", "вишня"]

Кортежі (кортеж)

Кортежі – це незмінні списки, вміст яких не можна змінити після створення. Вони використовують, коли потрібно зберегти дані, які не повинні змінюватися.

coordinates = (10.5, 15.2)

days = ("понеділок", "вівторок", "середа")

Множини (набір)

Множини – це унікальні елементи колекції, які не мають певного порядку. Вони корисні для видалення дублікатів та виконання операцій над множинами (об’єднання, перетин тощо).

unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 5}

Словники (словник)

Словники залишаються захищеними даними у вигляді пари “ключ-значення”. Вони ефективні для швидкого доступу до даних за ключем.

student = {"ім'я": "Андрій", "вік": 20, "курс": 3}

Модуль array

Для роботи з масивами з елементами одного типу Python надається модуль array. Він більш ефективний з точки зору пам’яті, ніж списки.

import array

numbers = array.array('i', [1, 2, 3, 4])

Бібліотека NumPy

Для наукових обчислень і роботи з багатовимірними масивами часто використовується бібліотека NumPy. Вона дозволяє працювати з масивами великого розміру ефективно і швидко.

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

Приклад створення списку

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

fruits = ["яблуко", "банан", "вишня"]

Основні операції з масивами

Додавання елементів:

numbers = [1, 2, 3]

numbers.append(4)  # Додати елемент

print(numbers)  # [1, 2, 3, 4]

Видалення елементів:

numbers = [1, 2, 3, 4]

numbers.remove(3)  # Видалити елемент зі значенням 3

print(numbers)  # [1, 2, 4]

Оновлення елементів:

numbers = [1, 2, 3]

numbers[1] = 20  # Змінити елемент на індексі 1

print(numbers)  # [1, 20, 3]

Використання циклів для роботи з масивами

Цикли не можуть виконувати операції для кожного елемента масиву, автоматизуючи обробку даних.

Перебір елементів за допомогою for:

fruits = ["яблуко", "банан", "вишня"]

for fruit in fruits:

    print(f"Фрукт: {fruit}")

Перебір індексів масиву:

numbers = [10, 20, 30, 40]

for i in range(len(numbers)):

    print(f"Елемент з індексом {i}: {numbers[i]}")

Використання циклу while :

numbers = [1, 2, 3]

i = 0

while i < len(numbers):

    print(numbers[i])

    i += 1

FoxmindEd – це навчальний центр, що має велику різноманітність напрямків курсів для новачків та програмістів з досвідом!

Тільки починаєте свій шлях в ІТ? Спробуйте стартові ІТ курси

Вже маєте базові навички програмування? Тоді
курси формату Менторинг саме для вас.

Хочете поглибити свої знання в ІТ? Ми маємо курси middle/senior

Вкладені масиви та матриці

Масиви можуть надрукувати інші масиви як свої елементи, створюючи багатовимірні структури.

Приклад вкладеного масиву (матриці):

matrix = [

    [1, 2, 3],

    [4, 5, 6],

    [7, 8, 9]

]

for row in matrix:

    for element in row:

        print(element, end=" ")

    print()

Результат:

Практичне застосування масивів та циклів

1. Пошук максимального значення:

numbers = [10, 5, 20, 15]

max_number = max(numbers)

print(f"Найбільше число: {max_number}")

2. Обчислення суми елементів:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

total = sum(numbers)

print(f"Сума: {total}")

3. Фільтрація даних:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]

print(f"Парні числа: {even_numbers}")

Підпишіться на наш Ютуб-канал! Корисні відео для програмістів чекають на вас! YouTube

Оберіть свій курс програмування! Шлях до кар’єри програміста починається тут! Подивитись

Цикли з умовами для масивів

Виведення елементів, що відповідають умові:

numbers = [5, 10, 15, 20, 25]

for num in numbers:

    if num > 10:

        print(f"Число більше 10: {num}")

Пропуск елементів ( continue):

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in numbers:

    if num == 3:

        continue

    print(num)

Дострокове завершення циклу ( break):

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in numbers:

    if num == 3:

        break

    print(num)

Чому масиви та цикли важливі?

Масиви та цикли є основою багатьох програм. З їх допомогою можна :

Обробити великий обсяг даних ефективно та гнучко.
Автоматизувати повторювані завдання .
Моделювати складні структури , такі як матриці, графіки та інші.
Розв’язувати задачі в галузях машинного навчання, аналізу даних та веб-розробки.

Підсумок

Масиви та цикли в Python – це фундаментальні інструменти програмування, які можуть ефективно обробляти великі обсяги даних, автоматизувати рутинні завдання та створювати складні структури. Вони є основою для вирішення різноманітних завдань і переходу до більш складних аспектів програмування. Розуміння цієї концепції відкриває можливості для створення функціональних і продуктивних програм.

Python пропонує кілька потужних інструментів для роботи з масивами. Вибір відповідної структури залежить від конкретної задачі: прості списки для загального використання, кортежі для незмінних даних, множини для унікальних значень, словники для зв’язків «ключ-значення», а також модулі array або NumPy для більш спеціалізованих задач.

Масиви та цикли в Python