Как из двух массивов сделать двумерный python

Как создать из двух или более массивов-списков один многомерный массив

Не скажу, что это на 100% универсальное решение, но можно и так:

a = ['a','b','c','d'] b = [-1,2,3] c = [4,5,6] list_2d = lambda *lists: [l for l in lists] d = list_2d(a,b,c) print(f'') # d = [['a', 'b', 'c', 'd'], [-1, 2, 3], [4, 5, 6]] 

Отслеживать
3,175 3 3 золотых знака 11 11 серебряных знаков 36 36 бронзовых знаков
ответ дан 7 дек 2021 в 6:35
5,665 1 1 золотой знак 7 7 серебряных знаков 17 17 бронзовых знаков

Самое простое и короткое решение:

b = [-1,2,3] c = [4,5,6] d=[b, c] # d=[[-1,2,3], [4,5,6]] 

Большое преимущество: почти при любом количестве массивов можно уложиться в одну строку, просто перечислив имена массивов через запятую. А у ответа, который сказал @ganz, придётся делать столько строк с append -ами.

Отслеживать
ответ дан 7 дек 2021 в 6:41
Çℏėτᶄắɤẵ Çℏėτɤᶉᶄắ Çℏėτᶄắɤẵ Çℏėτɤᶉᶄắ
3,175 3 3 золотых знака 11 11 серебряных знаков 36 36 бронзовых знаков

a=[1] b=[2] c=[] c.append(a) c.append(b) c #[[1],[2]] 

Создаём пустой список и добавляем в него списки как элементы

alef=['a'] bet=['b'] . с=[alef,bet,gimel,dalet,echo,fi]``` c #[['a'],['b'],['c']. ] 

Второй вариант, как видно много проще, то есть в ручную создаётся итоговый список. Из недостатков- нужно в ручную писать все имена переменных, из достоинств имена переменных могут быть безсистемны

a='a' b='b' . z='z' itog=[] for it in range(97,26): #97 начало мелкой латиницы в таблице ascii, 26- максимальное кол-во добавляемых переменных itog.append(eval(chr(it))) 

Данный пример добавляет в итоговый список до 26 переменных, имена которых есть латинские буквы в нижнем регистре. Имеет следующие недостатки: пропускать переменные в данном виде нельзя так как будет исключение.

Как из двух массивов сделать двумерный python

Часто в задачах приходится хранить прямоугольные таблицы с данными. Такие таблицы называются матрицами или двумерными массивами. В языке программирования Питон таблицу можно представить в виде списка строк, каждый элемент которого является в свою очередь списком, например, чисел. Например, приведём программу, в которой создаётся числовая таблица из двух строк и трех столбцов, с которой производятся различные действия.

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] print(a[0]) print(a[1]) b = a[0] print(b) print(a[0][2]) a[0][1] = 7 print(a) print(b) b[2] = 9 print(a[0]) print(b)

Здесь первая строка списка a[0] является списком из чисел [1, 2, 3] . То есть a[0][0] == 1 , значение a[0][1] == 2 , a[0][2] == 3 , a[1][0] == 4 , a[1][1] == 5 , a[1][2] == 6 .

Для обработки и вывода списка, как правило, используют два вложенных цикла. Первый цикл перебирает номер строки, второй цикл бежит по элементам внутри строки. Например, вывести двумерный числовой список на экран построчно, разделяя числа пробелами внутри одной строки, можно так:

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] for i in range(len(a)): for j in range(len(a[i])): print(a[i][j], end=' ') print()

Однажды мы уже пытались объяснить, что переменная цикла for в Питоне может перебирать не только диапазон, создаваемый с помощью функции range() , но и вообще перебирать любые элементы любой последовательности. Последовательностями в Питоне являются списки, строки, а также некоторые другие объекты, с которыми мы пока не встречались. Продемонстрируем, как выводить двумерный массив, используя это удобное свойство цикла for :

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] for row in a: for elem in row: print(elem, end=' ') print()

Естественно, для вывода одной строки можно воспользоваться методом join() :

for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))

Используем два вложенных цикла для подсчета суммы всех чисел в списке:

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] s = 0 for i in range(len(a)): for j in range(len(a[i])): s += a[i][j] print(s)

Или то же самое с циклом не по индексу, а по значениям строк:

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] s = 0 for row in a: for elem in row: s += elem print(s)

2. Создание вложенных списков

Пусть даны два числа: количество строк n и количество столбцов m . Необходимо создать список размером n × m , заполненный нулями.

Очевидное решение оказывается неверным:

a = [[0] * m] * n

В этом легко убедиться, если присвоить элементу a[0][0] значение 5 , а потом вывести значение другого элемента a[1][0] — оно тоже будет равно 5. Дело в том, что [0] * m возвращает ccылку на список из m нулей. Но последующее повторение этого элемента создает список из n элементов, которые являются ссылкой на один и тот же список (точно так же, как выполнение операции b = a для списков не создает новый список), поэтому все строки результирующего списка на самом деле являются одной и той же строкой.

В визуализаторе обратите внимание на номер id у списков. Если у двух списков id совпадает, то это на самом деле один и тот же список в памяти.

n = 3 m = 4 a = [[0] * m] * n a[0][0] = 5 print(a[1][0])

Таким образом, двумерный список нельзя создавать при помощи операции повторения одной строки. Что же делать?

Первый способ: сначала создадим список из n элементов (для начала просто из n нулей). Затем сделаем каждый элемент списка ссылкой на другой одномерный список из m элементов:

n = 3 m = 4 a = [0] * n for i in range(n): a[i] = [0] * m

Другой (но похожий) способ: создать пустой список, потом n раз добавить в него новый элемент, являющийся списком-строкой:

n = 3 m = 4 a = [] for i in range(n): a.append([0] * m)

Но еще проще воспользоваться генератором: создать список из n элементов, каждый из которых будет списком, состоящих из m нулей:

n = 3 m = 4 a = [[0] * m for i in range(n)]

В этом случае каждый элемент создается независимо от остальных (заново конструируется список [0] * m для заполнения очередного элемента списка), а не копируются ссылки на один и тот же список.

3. Ввод двумерного массива

Пусть программа получает на вход двумерный массив в виде n строк, каждая из которых содержит m чисел, разделенных пробелами. Как их считать? Например, так:

3 1 2 3 4 5 6 7 8 9

# в первой строке ввода идёт количество строк массива n = int(input()) a = [] for i in range(n): a.append([int(j) for j in input().split()])

Или, без использования сложных вложенных вызовов функций:

3 1 2 3 4 5 6 7 8 9

# в первой строке ввода идёт количество строк массива n = int(input()) a = [] for i in range(n): row = input().split() for i in range(len(row)): row[i] = int(row[i]) a.append(row)

Можно сделать то же самое и при помощи генератора:

3 1 2 3 4 5 6 7 8 9

# в первой строке ввода идёт количество строк массива n = int(input()) a = [[int(j) for j in input().split()] for i in range(n)]

4. Пример обработки двумерного массива

Пусть дан квадратный массив из n строк и n столбцов. Необходимо элементам, находящимся на главной диагонали, проходящей из левого верхнего угла в правый нижний (то есть тем элементам a[i][j] , для которых i==j ) присвоить значение 1 , элементам, находящимся выше главной диагонали – значение 0, элементам, находящимся ниже главной диагонали – значение 2. То есть необходимо получить такой массив (пример для n==4 ):

1 0 0 0 2 1 0 0 2 2 1 0 2 2 2 1

Рассмотрим несколько способов решения этой задачи. Элементы, которые лежат выше главной диагонали – это элементы a[i][j] , для которых ij . Таким образом, мы можем сравнивать значения i и j и по ним определять значение A[i][j] . Получаем следующий алгоритм:

n = 4 a = [[0] * n for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(n): if i < j: a[i][j] = 0 elif i >j: a[i][j] = 2 else: a[i][j] = 1 for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))

Данный алгоритм плох, поскольку выполняет одну или две инструкции if для обработки каждого элемента. Если мы усложним алгоритм, то мы сможем обойтись вообще без условных инструкций.

Сначала заполним главную диагональ, для чего нам понадобится один цикл:

for i in range(n): a[i][i] = 1

Затем заполним значением 0 все элементы выше главной диагонали, для чего нам понадобится в каждой из строк с номером i присвоить значение элементам a[i][j] для j = i+1 , . n-1 . Здесь нам понадобятся вложенные циклы:

for i in range(n): for j in range(i + 1, n): a[i][j] = 0

Аналогично присваиваем значение 2 элементам a[i][j] для j = 0 , . i-1 :

for i in range(n): for j in range(0, i): a[i][j] = 2

Можно также внешние циклы объединить в один и получить еще одно, более компактное решение:

n = 4 a = [[0] * n for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(0, i): a[i][j] = 2 a[i][i] = 1 for j in range(i + 1, n): a[i][j] = 0 for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))

А вот такое решение использует операцию повторения списков для построения очередной строки списка. i -я строка списка состоит из i чисел 2 , затем идет одно число 1 , затем идет n-i-1 число 0 :

n = 4 a = [0] * n for i in range(n): a[i] = [2] * i + [1] + [0] * (n - i - 1) for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))

А можно заменить цикл на генератор:

n = 4 a = [0] * n a = [[2] * i + [1] + [0] * (n - i - 1) for i in range(n)] for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))

5. Вложенные генераторы двумерных массивов

Для создания двумерных массивов можно использовать вложенные генераторы, разместив генератор списка, являющегося строкой, внутри генератора всех строк. Напомним, что сделать список из n строк и m столбцов можно при помощи генератора, создающего список из n элементов, каждый элемент которого является списком из m нулей:

[[0] * m for i in range(n)]

Но при этом внутренний список также можно создать при помощи, например, такого генератора: [0 for j in range(m)] . Вложив один генератор в другой, получим вложенные генераторы:

[[0 for j in range(m)] for i in range(n)]

Но если число 0 заменить на некоторое выражение, зависящее от i (номер строки) и j (номер столбца), то можно получить список, заполненный по некоторой формуле.

Например, пусть нужно задать следующий массив (для удобства добавлены дополнительные пробелы между элементами):

0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 0 2 4 6 8 10 0 3 6 9 12 15 0 4 8 12 16 20

В этом массиве n = 5 строк, m = 6 столбцов, и элемент в строке i и столбце j вычисляется по формуле: a[i][j] = i * j .

Для создания такого массива можно использовать генератор:

[[i * j for j in range(m)] for i in range(n)]

Программирование в «Эврике»

Теперь мы можем присваивать каждому элементу списка A новое значение. Например, мы можем сделать элемент A[0] также равным списку:

A[0]=range[3]

Теперь A будет равно [[0, 1, 2], 1, 2, 3, 4] , то есть объект A[0] будет списком [0, 1, 2] . В свою очередь, мы можем обращаться к отдельным элементам списка A[0] : A[0][0]==0 , A[0][1]==1 , A[0][2]==2 .

На практике часто приходится иметь дело с прямоугольными таблицами данных, также называемых двумерными массивами. Их можно представлять в виде списка из n элементов (строк), каждый из которых является списком из m элементов (столбцов). Тогда к отдельному элементу двумерного массива A можн обращаться, как A[i][j] , где i является номером строки, 0

Итак, создадим массив A из n=3 строк и m=5 столбцов:

n=3 m=5 A=range(n) # A является списком из n строк for i in range(n): A[i]=range(m) # Каждая строка является списком из m элементов

Заполнение массива

Теперь заполним массив нулями. Для этого нам понадобится два вложенных цикла: внешний цикл по всем строкам, а внутренний – по всем столбцам.

for i in range(n): for j in range(m): A[i][j]=0

Если мы захотим записать в массив таблицу умножения, присвоив элементу A[i][j] значение i*j , последнюю строку в этом примере нужно записать в виде A[i][j]=i*j .

Вывод массива на экран

Конечно, можно вывести массив A на экран одной командой print A , но тогда все элементы будут выведены в одну строку:

[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 2, 4, 6, 8]]

Но можно вывести массив в виде таблицы, так, чтобы каждая строка массива была выведена на одной строке, а внутри строки числа разделялись одним пробелом, то есть в виде:

A[0][0] A[0][1] A[0][2] A[0][3] A[0][4] A[1][0] A[1][1] A[1][2] A[1][3] A[1][4] A[2][0] A[2][1] A[2][2] A[2][3] A[2][4]

Для этого снова понадобятся два вложенных цикла. Один цикл по всем строкам, другой – по всем столбцам. В результате получаем:

for i in range(n): for j in range(m): print A[i][j], print

Обратите внимание на запятую, поставленную после инструкции print A[i][j] , необходимую для того, чтобы печать продолжалась на этой же строке. А вот инструкцию print без параметров для перехода на новую строку мы даем после завершения внутреннего цикла, то есть после вывода всей строки на экран. Вот что получится:

0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 0 2 4 6 8

Считывание с клавиатуры

Теперь рассмотрим проблему считывания массива с клавиатуры в таком же виде. Проблема заключается в том, что функция input позволяет считать только одно значение, записанное в строке и выдаст ошибку при считывании набора чисел, разделенных пробелами. А функция raw_input сможет считать строку как единое целое вместе со всеми пробелами. Разбить строку на отдельные выражения, разделенные пробелами можно при помощи метода split() . Этот метод применяется к строке и возвращает список подстрок, состоящих из непробельных символов и разделенных пробелами. То есть если применить метод split к строке ‘1 2 3’ , то получится список из 3 строк: [‘1’, ‘2’, ‘3’] . Таким образом, мы можем разбить каждую входную строку на отдельные подстроки, а затем преобразовать эти подстроки к числовому виду при помощи функции int . В результате получаем следующий код (предполагается, что массив A из n строк и m столбцов уже создан):

for i in range(n): # Цикл по всем строкам s=raw_input() # Считали строку в переменную s s=s.split() # Разбили s на слова и записали их в виде списка for j in range(m): A[i][j]=int(s[j]) # Элементу A[i][j] присваиваем значение s[j]

Общий пример программы

Теперь объединим это все в одну программу, которая считывает с клавиатуры числа n и m (заданные в одной строке), затем создает массив из n строк и m столбцов, затем считывает его с клавиатуры построчно, затем увеличивает каждый элемент массива на 1, наконец, печатает результат:

# Считываем размеры массива s=raw_input() s=s.split() n=int(s[0]) m=int(s[1]) # Создаем массив A=range(n) for i in range(n): A[i]=range(m) # Считываем массив с клавиатуры for i in range(n): s=raw_input() s=s.split() for j in range(m): A[i][j]=int(s[j]) # Увеличиваем все элементы на 1 for i in range(n): for j in range(m): A[i][j]=A[i][j]+1 # Выводим массив на экран for i in range(n): for j in range(m): print A[i][j], print

Сложный пример обработки массива

Пусть дан квадратный массив из n строк и n столбцов. Необходимо элементам, находящимся на главной диагонали проходящей из левого верхнего угла в правый нижний (то есть тем элементам A[i][j] , для которых i==j ) присвоить значение 1 , элементам, находящимся выше главной диагонали – значение 0, элементам, находящимся ниже главной диагонали – значение 2. То есть получить такой массив (пример для n==4 ):

1 0 0 0 2 1 0 0 2 2 1 0 2 2 2 1

Рассмотрим несколько способов решения этой задачи. Элементы, которые лежат выше главной диагонали – это элементы A[i][j] , для которых ij . Таким образом, мы можем сравнивать значения i и j и по ним определять значение A[i][j] . Получаем следующий алгоритм:

for i in range(n): for j in range(n): if ij: A[i][j]=2 else: A[i][j]=1

Данный алгоритм плох, поскольку выполняет одну или две инструкции if для обработки каждого элемента. Если мы усложним алгоритм, то мы сможем обойтись вообще без условных инструкций.

Сначала заполним главную диагональ, для чего нам понадобится один цикл:

for i in range(n): A[i][i]=1

Затем заполним значением 0 все элементы выше главной диагонали, для чего нам понадобится в каждой из строк с номером i присвоить значение элементам A[i][j] для j = i+1 , . n-1 . Здесь нам понадобятся вложенные циклы:

for i in range(n): for j in range(i+1,n): A[i][j]=0

Аналогично присваиваем значение 2 элементам A[i][j] для j = 0 , . i-1 :

for i in range(n): for j in range(0,i): A[i][j]=2

Можно также внешние циклы объединить в один и получить еще одно, более компактное решение:

for i in range(n): for j in range(0,i): A[i][j]=2 A[i][i]=1 for j in range(i+1,n): A[i][j]=0

Форматирование чисел при выводе

Допустим, мы заполним массив таблицей умножения: A[i][j]=i*j как в примере в начале раздела. Если мы теперь попробуем вывести этот массив на экран, разделяя элементы в строке одним пробелом, то из-за того, что числа имеют различную длину столбцы таблицы окажутся неровными:

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27

Для того, чтобы получить ровные столбцы необходимо, выводить числа так, чтобы одно выводимое число имело длину, например, ровно в 2 символа, а «лишние» позиции были бы заполнены пробелами.

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27

Без лишних комментариев покажем, как в программе указать, что целое число x нужно выводить так, чтобы оно занимало ровно две позиции: print «%2d» % x . Здесь, естественно, можно заменить значение x на то значение, которое необходимо напечатать, а число 2 на любую другую ширину поля.

Итак, для печати ровной таблицы умножения можно воспользоваться следующим кодом:

for i in range(n): for j in range(m): print «%2d» % A[i][j],

Переформатирование и слияние — Python: Numpy-массивы

Объединение данных в единую структуру — это операция, с которой сталкиваются при поступлении данных. С помощью нее мы можем объединять данные из разных источников, а также асинхронные ответы сервера и результаты параллельных и последовательных вычислений. В стандартном Python есть структуры данных list и set . Их можно объединять с помощью append() и update() . Еще можно использовать функцию zip() — она нужна для попарного объединения значений. В Numpy это работает по-другому.

Массивы numpy.ndarray поддерживают сценарии объединения массивов различной размерности по разным осям индексов. Для этого используются четыре метода:

• Конкатенация — concatenate()
• Объединение массивов по горизонтали — hstack()
• Объединение массивов по вертикали — vstack()
• Попарное объединение элементов списков — column_stack()

В этом уроке мы рассмотрим правила их применения и узнаем, какие нюансы нужно учитывать в работе с ними.

Одномерные структуры данных

Начнем с одномерных структур данных, потому что они встречаются чаще всего.

Объединение списков значений в Python делаются операцией + . В Numpy ту же роль выполняют методы concatenate() и hstack() :

import numpy as np arr1 = np.array([0, 1, 2, 3,]) arr2 = np.array([4, 5, 6, 7]) print(np.concatenate([arr1, arr2])) # => [0 1 2 3 4 5 6 7] print(np.hstack([arr1, arr2])) # => [0 1 2 3 4 5 6 7] print([0, 1, 2, 3,] + [4, 5, 6, 7]) # => [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 

Обратите внимание, что в примере выше мы объединили массивы по горизонтали. Для этого мы использовали метод hstack() (сокращение от английского horisontal stack).

А теперь попробуем объединить массивы в вертикальном направлении. Здесь понадобится метод vstack() (от англ. vertical stack). Для вертикального объединения также подойдет инициализация нового массива из списка исходных массивов. Этот подход аналогичен формированию списка списков:

print(np.vstack([arr1, arr2])) # => [[0 1 2 3] # [4 5 6 7]] print(np.array([arr1, arr2])) # => [[0 1 2 3] # [4 5 6 7]] print([[0, 1, 2, 3,], [4, 5, 6, 7]]) # => [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]] 

Еще одна удобная и распространенная операция — попарное объединение элементов списков. Как уже говорили, в стандартном Python для этой цели используется метод zip() .

В Numpy используется аналог — метод column_stack() :

print(list(zip([0, 1, 2, 3,], [4, 5, 6, 7]))) # => [(0, 4), (1, 5), (2, 6), (3, 7)] print(np.column_stack([arr1, arr2])) # => [[0 4] # [1 5] # [2 6] # [3 7]] 

В итоге мы рассмотрели все четыре метода и выяснили, как они работают для одномерных массивов. Эти же знания применимы и к массивам с большей размерностью.

Двумерные структуры данных

Попробуем объединить двумерные структуры — матрицы. Это можно сделать в двух направлениях.

В этом примере мы объединим данные по вертикали:

arr1 = np.array([[5, 8], [8, 9]]) arr2 = np.array([[3, 1], [7, 2]]) print(np.concatenate([arr1, arr2])) # => [[5 8] # [8 9] # [3 1] # [7 2]] print(np.vstack([arr1, arr2])) # => [[5 8] # [8 9] # [3 1] # [7 2]] 

Также можно объединять данные по горизонтали:

print(np.concatenate([arr1, arr2], axis = 1)) # => [[5 8 3 1] # [8 9 7 2]] print(np.hstack((arr1, arr2))) # => [[5 8 3 1] # [8 9 7 2]] 

Все примеры выше демонстрировали объединение двух массивов. Однако массивов может быть больше.

Многомерные структуры данных

Предположим, что в результате асинхронных запросов к серверу было получено три списка значений для трех дней продаж магазина. Чтобы объединить ответы сервера в единую таблицу, можно использовать все те же методы:

response_values_day1 = np.array([7, 1, 7, 8]) response_values_day2 = np.array([4, 2, 4, 5]) response_values_day3 = np.array([3, 5, 2, 3]) orders = np.vstack([ response_values_day1, response_values_day2, response_values_day3, ]) print(orders) # => [[7 1 7 8] # [4 2 4 5] # [3 5 2 3]] 

Запросы к серверу могут быть не по дням, а по магазинам. В этом случае также применимы методы объединения:

response_values_shop1 = np.array([ 7, 4, 3,]) response_values_shop2 = np.array([ 1, 2, 5,]) response_values_shop3 = np.array([ 7, 4, 2,]) response_values_shop4 = np.array([ 8, 5, 3,]) orders = np.vstack([ response_values_shop1, response_values_shop2, response_values_shop3, response_values_shop4, ]) print(orders.T) # => [[7 1 7 8] # [4 2 4 5] # [3 5 2 3]] 

В примере выше используется транспонирование матрицы. Результат транспонирования — это матрица, в которой столбцы исходной таблицы становятся строками.

Посмотрим на исходную матрицу:

print(orders) # => [[7 4 3] # [1 2 5] # [7 4 2] # [8 5 3]] 

А теперь сравним ее с транспонированной:

print(orders.T) # => [[7 1 7 8] # [4 2 4 5] # [3 5 2 3]] 

Выводы

В этом уроке мы рассмотрели методы объединения массивов numpy.ndarray . Все методы работают для данных с разной размерностью: одномерными, двумерными и многомерными. При этом на вход методы могут получать любое количество массивов.

Чтобы выбрать правильный метод объединения, проговорите про себя, что нужно сделать:

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

• 130 курсов, 2000+ часов теории
• 1000 практических заданий в браузере
• 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях: