Declarar una matriz en Python

Declarar una matriz en Python

Una matriz es un contenedor que se utiliza para almacenar el mismo tipo de elementos, como números enteros, flotantes y de caracteres. Una matriz es una de las partes más importantes de las estructuras de datos. En las matrices, los elementos se almacenan en una ubicación contigua en una memoria. Podemos acceder a los elementos de la matriz indexando de 0 a (tamaño de la matriz - 1). Pitón no tiene soporte incorporado para matrices disponibles en lenguajes de programación como C, C++ , y JAVA , sin embargo, podemos usar matrices en Python de diferentes maneras que aprenderemos en este artículo.

Declarar una matriz en Python

  • Declarar matriz usando el lista en pitón.
  • Declarar matriz usando el módulo de matriz en pitón.
  • Declarar matriz usando NumPy módulo en Python.

Declarar matriz usando la lista en Python

En Python, las matrices no son compatibles, sino que se usa List para almacenar el elemento como en las matrices. La lista puede almacenar elementos de diferentes tipos. Podemos acceder a los elementos de una lista utilizando la indexación como en las matrices. Entonces, la lista se puede usar como una matriz, pero la única condición es que todos los elementos deben ser del mismo tipo.

Ejemplo : Aquí, hemos declarado una matriz usando una lista con algunos valores enteros. Imprimimos los valores de una matriz usando indexación con la ayuda del bucle for. Después de eso, insertamos un elemento más al final de la lista usando la función append() y modificamos el valor en el índice '0' en la matriz. Ahora, imprimimos la matriz nuevamente y podemos ver la matriz modificada en una salida.



Python3




# Declaring arrays using list in Python> array> => [> 12> ,> 34> ,> 45> ,> 32> ,> 54> ]> for> i> in> range> (> 0> ,> len> (array)):> > print> (array[i], end> => ' '> )> # Inserting element in array> array.append(> 99> );> # Modifying element in an array> array[> 0> ]> => 100> ;> print> (> ' Array after modification :'> )> for> i> in> range> (> 0> ,> len> (array)):> > print> (array[i], end> => ' '> )>

Producción

12 34 45 32 54 Array after modification : 100 34 45 32 54 99 

Declarar una matriz usando el módulo Array en Python

En Python, el módulo de matriz está disponible para usar matrices que se comportan exactamente igual que en otros lenguajes como C, C++ y Java. Define un tipo de objeto que puede representar de forma compacta una matriz de valores primarios, como números enteros, caracteres y números de punto flotante.

Sintaxis para declarar una matriz

Nombre_variable = matriz (código de tipo, [elemento1, elemento2,…., elementon])

Aquí,

  • Nombre_variable: es el nombre de una matriz.
  • código de tipo: especifica el tipo de elementos que se almacenarán en una matriz.
  • [] – Dentro del corchete podemos mencionar el elemento que se almacenará en la matriz durante la declaración.

Ejemplo : En el siguiente código, primero importamos el módulo de matriz y luego declaramos una matriz1 de tipo entero usando la función array(). Después de eso hemos impreso los valores de matriz1.

Python3




import> array as arr> # Declaring an array> array1> => arr.array(> 'i'> , [> 10> ,> 20> ,> 30> ,> 40> ,> 50> ])> # Printing array1> for> i> in> range> (> 0> ,> len> (array1)):> > print> (array1[i], end> => ' '> )>

Producción

10 20 30 40 50 

Crear matriz NumPy

NumPy es una biblioteca popular de Python que se utiliza para trabajar con matrices. Las matrices NumPy están más optimizadas que las listas de Python y la optimización juega un papel crucial al programar.

Ejemplo : En el siguiente código, primero importamos el módulo NumPy, luego declaramos diferentes tipos de matrices, como matrices 1D, 2D y 3D, usando la función array() de NumPy y luego las imprimimos.

Python3




import> numpy as np> # Declare 1D array> array1> => np.array([> 10> ,> 23> ,> 34> ,> 33> ,> 45> ])> print> (> 'Print 1D array: '> )> print> (array1)> # Declare 2D array> array2> => np.array([[> 1> ,> 2> ,> 3> ,> 4> ,> 5> ],[> 6> ,> 7> ,> 8> ,> 9> ,> 10> ]])> print> (> ' Print 2D array: '> )> print> (array2)> # Declare 3D array> array3> => np.array([[[> 1> ,> 2> ,> 3> ,> 4> ,> 5> ],[> 6> ,> 7> ,> 8> ,> 9> ,> 10> ]],> > [[> 11> ,> 12> ,> 13> ,> 14> ,> 15> ],[> 16> ,> 17> ,> 18> ,> 19> ,> 20> ]]])> print> (> ' Print 3D array: '> )> print> (array3)>

Producción:

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