Массивы. Функции работы с массивами

Массивы. Функции работы с массивами

Массив (Array) — это набор данных одного и того же типа. Массивы могут быть разной размерности. Одномерный — просто набор чисел, двумерный — таблица с этими числами и т.п. На каждую размерность в массиве может приходиться максимум 2 31 -1 элементов. Можно создать массив из данных следующих типов: numeric, Boolean, path, string, waveform, и cluster. Нельзя создать массив из массивов, однако можно сделать cluster (о кластерах будет подробно рассказано в следующих разделах). Элементы в массиве упорядочены, каждый из них имеет номер (index). Номера начинаются с нуля, как и положено.

Создание Array Controls и Indicators

Чтобы создать регулятор или индикатор массива, выберите «Array» в палитре Controls>>All Controls>>Array & Cluster и поместите его на лицевую панель. Затем перетащите внутрь рамки массива какой-нибудь уже имеющийся регулятор или индикатор нужного вам типа данных. Все, готово.

Примерно вот так выглядит массив (array) на лицевой панели. 1 — это индекс массива, 2 — элементы этого массива. Чтобы изменить размерность массива, щелкните на индексе и выберите в контекстном меню «Add Dimension». Как уже говорилось, двумерный массив — это таблица. Чтобы массив был более наглядным, можно растянуть область элементов до нужного вам размера:

Помните, что размерность массива и количество элементов в нем не определяются видом массива на лицевой панели (например, у того же двумерного массива можно сделать зону элементов состоящей только из одно видимого). Так же, можно добавить на блок-диаграмму массив-константу (это может быть полезно, например, для передачи данных в SubVI). Для этого нужно в палитре unctions>>All Functions>>Array выбрать «array constant» и поместить ее на поле диаграммы, а затем перетащить внутрь рамки константу нужного типа.

Функции для работы с массивами

Рассмотрим основные функции, которые используются при работе с массивами в LabVIEW. Все эти функции находятся в палитре Functions>>All Functions>>Array.

Array Size — — возвращает число элементов в массиве. Если массив многомерный, то результатом выполнения функции будет массив, число элементов в котором равно размерности. Например, результатом применения этой функции к следующему одномерному массиву [1,6,5,3,4] будет число 5.

Initialize Array — — создает массив нужной размерности с нужным числом элементов в каждой размерности и заполняет его значениями, определяемыми терминалом element. Чтобы добавить измерение, нужно «растянуть» кубик функции.

Array Subset — — возвращает часть массива (подмассив элементов), начиная с некого (определяется терминалом index) и длиной, определяемой терминалом length. Например, если применить эту функцию к массиву [1,6,5,3,4] с аргументами index=1 и length=2, результатом будет массив [6,5]

Build Array — — с помощью этой функции можно добавить элементы в массив, или построить из нескольких массивов массив большей размерности. Кубик можно растягивать. Для того, чтобы при соединении двух массивов получить массив той же размерности, нужно щелкнуть правой кнопкой мыши на функции и в контекстном меню выбрать «Concatenate Inputs».

Index Array — — возвращает элемент или подмассив массива с указанным номером (index). Пример: для нашего массива [1,6,5,3,4] эта функция с аргументом 2 вернет число 5.

Полиморфизм, наследование и инкапсуляция. Что-то из ООП:) Функции, которые находятся в палитрах Functions>>Express Numeric и Functions>>All Functions>>Numeric — полиморфные. Это означает, что на вход этим функциям можно подавать данные разных типов, в том числе не только скалярные — но и массивы. Например, функцию add можно использовать для сложения массива и скаляра, или двух массивов. Пример: при сложении массива [1,3,2] и числа 2 получится массив [3,5,4]. При сложении двух массивов [1,3,2] и [3,5,4] получится массив [4,8,6]. Если в двух массивах разное число элементов, то в результате сложения получится массив, число элементов в котором равно числу элементов в самом маленьком из двух массивов. Например, при сложение массива [3,1,2,3] с массивом [1,2,1] получим в результате [4,3,3].

Учебный модуль для работы с массивами

В PascalABC.NET, как и в Delphi, имеются как статические, так и динамические массивы. Разумеется, использовать при обучении оба вида массивов — непозволительная роскошь. И было принято решение: основной акцент при изучении массивов в курсе «Основы программирования» сделать именно на динамические массивы.

Почему? По ряду причин.

• Они меняют свой размер по ходу работы программы.
• Они легко передаются в подпрограммы и помнят свой размер.
• В стандартных .NET-библиотеках содержится достаточно большое количество подпрограмм для работы с динамическими массивами.

Недостаток видится только один — нетрадиционность такого подхода при обучении на Паскале. Ну что ж, будем ломать стереотипы. Во всех современных языках массивы уже давно — динамические.

Со времени последней статьи о массивах в PascalABC.NET произошел ряд изменений. Во-первых, появились двумерные динамические массивы, которые описываются следующим образом:

Инициализируются такие массивы либо с помощью операции new:

Цикл по такому массиву осуществляется следующим образом:

1. Создание одномерных и двумерных массивов с одновременным заполнениием их случайными значениями.
2. Заполнение заданным значением и случайными значениями уже созданных динамических массивов.
3. Ввод, вывод.
4. Простейшая сортировка.

Заметим, что модуль лишь облегчает выполнение часто встречающихся операций, но не содержит подпрограмм решения учебных задач типа вставки, удаления, сдвига элементов и пр.

Рассмотрим несколько примеров его использования.

Пример 1. Создание случайного одномерного массива и его сортировка.

Здесь функция CreateRandomIntegerArray выделяет память из 10 элементов под динамический массив и заполняет его случайными значениями в диапазоне от 0 до 99, процедура WritelnArray выводит массив на экран, разделяя данные пробелами и процедура Sort сортирует массив по возрастанию.

Приведем этот же пример с небольшими вариациями.

Пример 1a.

Здесь используется автоопределение типа при инициализирующем присваивании, массив заполняется случайными числами в диапазоне от 1 до 9, затем его элементы выводятся, разделяясь запятыми, затем он сортируется по убыванию.

Трудно было удержаться и от введения методов расширений, позволяющих добавлять новые методы ко всем массивам. В модуле Arrays реализованы лишь методы расширения для вывода массивов — заполнение и сортировка осуществляется только внешними подпрограммами. Приведем код примера 1 с методами расширения:

Пример 1б.

Наконец, рассмотрим пример заполнения и вывода двумерного динамического массива. Чтобы были понятны типы, опишем его явно.

Пример 2.

Здесь создается матрица 4 на 5, заполняется случайными вещественным значениями (по умолчанию от 0 до 10) и выводится на экран, при этом количество знаков после десятичной точки равно 2.

Это практически все возможности небольшого модуля Arrays, облегчающего выполнение рутинных операций с динамическими массивами.

NumPy, часть 1: начало работы

NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами.

Установка NumPy

На linux — пакет python3-numpy (или аналогичный для вашей системы), или через pip. Ну или же собирать из исходников https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/.

На Windows на том же сайте есть exe установщики. Или, если возникают проблемы, рекомендую ещё хороший сборник библиотек http://www.lfd.uci.edu/

Начинаем работу

Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив (в numpy называется numpy.ndarray). Это многомерный массив элементов (обычно чисел), одного типа.

Наиболее важные атрибуты объектов ndarray:

ndarray.ndim — число измерений (чаще их называют «оси») массива.

ndarray.shape — размеры массива, его форма. Это кортеж натуральных чисел, показывающий длину массива по каждой оси. Для матрицы из n строк и m столбов, shape будет (n,m). Число элементов кортежа shape равно ndim.

ndarray.size — количество элементов массива. Очевидно, равно произведению всех элементов атрибута shape.

ndarray.dtype — объект, описывающий тип элементов массива. Можно определить dtype, используя стандартные типы данных Python. NumPy здесь предоставляет целый букет возможностей, как встроенных, например: bool_, character, int8, int16, int32, int64, float8, float16, float32, float64, complex64, object_, так и возможность определить собственные типы данных, в том числе и составные.

ndarray.itemsize — размер каждого элемента массива в байтах.

ndarray.data — буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно не нужно использовать этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.

Создание массивов

В NumPy существует много способов создать массив. Один из наиболее простых — создать массив из обычных списков или кортежей Python, используя функцию numpy.array() (запомните: array — функция, создающая объект типа ndarray):

Функция array() трансформирует вложенные последовательности в многомерные массивы. Тип элементов массива зависит от типа элементов исходной последовательности (но можно и переопределить его в момент создания).

Можно также переопределить тип в момент создания:

Функция array() не единственная функция для создания массивов. Обычно элементы массива вначале неизвестны, а массив, в котором они будут храниться, уже нужен. Поэтому имеется несколько функций для того, чтобы создавать массивы с каким-то исходным содержимым (по умолчанию тип создаваемого массива — float64).

Функция zeros() создает массив из нулей, а функция ones() — массив из единиц. Обе функции принимают кортеж с размерами, и аргумент dtype:

Функция eye() создаёт единичную матрицу (двумерный массив)

Функция empty() создает массив без его заполнения. Исходное содержимое случайно и зависит от состояния памяти на момент создания массива (то есть от того мусора, что в ней хранится):

Для создания последовательностей чисел, в NumPy имеется функция arange(), аналогичная встроенной в Python range(), только вместо списков она возвращает массивы, и принимает не только целые значения:

Вообще, при использовании arange() с аргументами типа float, сложно быть уверенным в том, сколько элементов будет получено (из-за ограничения точности чисел с плавающей запятой). Поэтому, в таких случаях обычно лучше использовать функцию linspace(), которая вместо шага в качестве одного из аргументов принимает число, равное количеству нужных элементов:

fromfunction(): применяет функцию ко всем комбинациям индексов

Печать массивов

Если массив слишком большой, чтобы его печатать, NumPy автоматически скрывает центральную часть массива и выводит только его уголки.

Если вам действительно нужно увидеть весь массив, используйте функцию numpy.set_printoptions:

И вообще, с помощью этой функции можно настроить печать массивов «под себя». Функция numpy.set_printoptions принимает несколько аргументов:

precision : количество отображаемых цифр после запятой (по умолчанию 8).

threshold : количество элементов в массиве, вызывающее обрезание элементов (по умолчанию 1000).

edgeitems : количество элементов в начале и в конце каждой размерности массива (по умолчанию 3).

linewidth : количество символов в строке, после которых осуществляется перенос (по умолчанию 75).

suppress : если True, не печатает маленькие значения в scientific notation (по умолчанию False).

nanstr : строковое представление NaN (по умолчанию ‘nan’).

infstr : строковое представление inf (по умолчанию ‘inf’).

formatter : позволяет более тонко управлять печатью массивов. Здесь я его рассматривать не буду, можете почитать здесь (на английском).

И вообще, пользуйтесь официальной документацией по numpy, а в этом пособии я постараюсь описать всё необходимое. В следующей части мы рассмотрим базовые операции над массивами.

Основные функции для работы с массивами на PHP, префикс array

17.07.18 PHP 1430

Работать с массивами приходится в любом языке программирования, в PHP существует ряд специальных функций для удобной работы с массивами. Массивы позволяют хранить большое количество информации, это сложные структуры, которые могут содержать различные данные.

В PHP существует несколько видом массивов. Массивы могут быть простыми, могут быть ассоциативными, в которых есть соответствия ключа со значением. Также массивы могут быть вложенными, в один массив можно легко вложить другой.

Название большинства функций для работы с массивами начинается на array_, это позволяет быстро применить нужную функцию. Например, в IDE или в каком-либо редакторе может поддерживаться автодополнение, в таком случае разработчику достаточно написать array_ и дальше будут предложены все функции для работы с массивами. Но есть и функции, названия которых нужно запомнить или смотреть справочник. Такие функции начинаются без префикса array_.

Посмотрим, какие есть основные функции в PHP для работы с массивами:

• array_flip — меняет местами ключи с их значениями в массиве,
• array_intersect — вычисляет схождение массивов,
• array_keys — возвращает все или некоторое подмножество ключей массива,
• array_merge — сливает один или большее количество массивов,
• array_pop — извлекает последний элемент массива,
• array_push — добавляет один или несколько элементов в конец массива,
• array_rand — выбирает один или несколько случайных ключей из массива,
• array_reverse — возвращает массив с элементами в обратном порядке,
• array_search — осуществляет поиск данного значения в массиве и возвращает ключ первого найденного элемента в случае удачи,
• array_shift — извлекает первый элемент массива,
• array_slice — выбирает срез массива,
• array — создает массив,
• asort — сортирует массив, сохраняя ключи,
• count — подсчитывает количество элементов массива или что-то в объекте,
• current — возвращает текущий элемент массива,
• end — устанавливает внутренний указатель массива на его последний элемент,
• in_array — проверяет, присутствует ли в массиве значение,
• key — выбирает ключ из массива,
• reset — устанавливает внутренний указатель массива на его первый элемент.

Таким образом, работать с массивами в PHP достаточно просто, достаточно запомнить несколько простых функций и применять их для достижения нужного результата.