Python Arrays

Python Arrays: Arrays in Python sind eine Datenstruktur, die verwendet wird, um eine Sammlung von Elementen gleichen Typs zu speichern. Sie sind ähnlich wie Listen, bieten jedoch einige Vorteile in Bezug auf Leistung und Funktionalität, insbesondere bei mathematischen Operationen und der Arbeit mit großen Datenmengen. In Python werden Arrays am häufigsten über das Modul array oder die Bibliothek NumPy verwendet.

1. Arrays mit dem array-Modul

Das array-Modul ist Teil der Standardbibliothek von Python und ermöglicht die Erstellung von Arrays. Hier ist die grundlegende Syntax zur Erstellung eines Arrays:

import array

# Erstellen eines Arrays mit Ganzzahlen
zahlen = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

Hierbei steht 'i' für den Datentyp (in diesem Fall integer). Es gibt verschiedene Typcodes für andere Datentypen, wie 'f' für float oder 'd' für double.

2. Zugriff auf Array-Elemente

Der Zugriff auf Array-Elemente erfolgt, ähnlich wie bei Listen, über den Index. Der Index beginnt bei 0.

Beispiel

print(zahlen[0])  # Ausgabe: 1
print(zahlen[2])  # Ausgabe: 3

3. Arrays modifizieren

Sie können Array-Elemente ändern, indem Sie einfach den Index angeben und einen neuen Wert zuweisen.

Beispiel

zahlen[0] = 10
print(zahlen)  # Ausgabe: array('i', [10, 2, 3, 4, 5])

4. Arrays Methoden

Das array-Modul bietet verschiedene Methoden, um mit Arrays zu arbeiten. Hier sind einige nützliche Methoden:

• append(): Fügt ein Element am Ende des Arrays hinzu.
• insert(): Fügt ein Element an einer bestimmten Position ein.
• remove(): Entfernt das erste Vorkommen eines bestimmten Werts.
• pop(): Entfernt das Element an der angegebenen Position und gibt es zurück.

Beispiel

zahlen.append(6)
print(zahlen)  # Ausgabe: array('i', [10, 2, 3, 4, 5, 6])

zahlen.remove(2)
print(zahlen)  # Ausgabe: array('i', [10, 3, 4, 5, 6])

5. Arrays mit NumPy

Für leistungsstärkere Array-Operationen wird die NumPy-Bibliothek häufig verwendet. NumPy-Arrays bieten mehr Funktionalität und sind für mathematische Berechnungen optimiert.

Installation von NumPy

Falls Sie NumPy noch nicht installiert haben, können Sie dies mit pip tun:

pip install numpy

Erstellen eines NumPy-Arrays

Hier ist, wie Sie ein NumPy-Array erstellen können:

import numpy as np

# Erstellen eines NumPy-Arrays
zahlen_np = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

6. Zugriff auf NumPy-Array-Elemente

Der Zugriff auf Elemente erfolgt ebenfalls über den Index:

Beispiel

print(zahlen_np[1])  # Ausgabe: 2

7. Array-Operationen mit NumPy

NumPy-Arrays ermöglichen es Ihnen, mathematische Operationen auf ganze Arrays anzuwenden, was in Python-Listen nicht möglich ist.

Beispiel

zahlen_np = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
ergebnis = zahlen_np * 2  # Multipliziert jedes Element mit 2
print(ergebnis)  # Ausgabe: [ 2  4  6  8 10]

8. Dimensionale Arrays

NumPy ermöglicht auch die Erstellung mehrdimensionaler Arrays, die für Matrizen und Tensoren verwendet werden können.

Beispiel

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

Ausgabe:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Häufig gestellte Fragen