🔍 Как называется проиндексированный многомерный массив значений в Python?

Проиндексированный многомерный массив значений в Python называется "массив" или "список".

В Python мы можем создать такой массив с помощью спискового компрехеншена:

array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

Массив может содержать элементы разных типов данных и иметь любую глубину вложенности.

Для доступа к элементам массива используются индексы. Например, чтобы получить значение 5 из приведенного выше массива:

value = array[1][1]

В данном примере индекс [1][1] первая единица указывает на второй вложенный список, а вторая единица — на второй элемент этого списка.

Как называется проиндексированный многомерный массив значений в Python

В Python проиндексированный многомерный массив значений называется NumPy массивом (NumPy array). NumPy - это библиотека, которая предоставляет поддержку для больших, многомерных массивов и математических функций, позволяя нам эффективно работать с данными и выполнять вычисления.

Для использования NumPy массивов, необходимо сначала установить библиотеку. Вы можете установить ее с помощью пакетного менеджера pip с использованием следующей команды:

        pip install numpy
    

После установки NumPy можно создавать и манипулировать многомерными массивами. Вот пример создания двумерного массива в Python с использованием NumPy:

        import numpy as np
        
        # Создание двумерного массива
        array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
        print(array_2d)
    

В приведенном выше примере мы импортируем NumPy с использованием import numpy as np для удобства. Затем мы создаем двумерный массив с помощью функции np.array(). Внутри функции мы передаем список списков для представления двумерной структуры данных. Затем мы выводим массив на экран с помощью print(array_2d). Получим следующий результат:

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

Видите, что вывод содержит элементы массива, разделенные пробелами, а каждая строка массива на новой строке.

В NumPy существует возможность создавать массивы с более чем двумя измерениями, такими как трехмерные, четырехмерные и так далее. Примеры создания таких массивов приведены ниже:

        # Создание трехмерного массива
        array_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
        
        # Создание четырехмерного массива
        array_4d = np.array([[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], 
                            [[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]])
    

Каждое дополнительное измерение добавляет еще одни квадратные скобки в создаваемый массив.

NumPy предоставляет нам множество функций и методов для работы с массивами. Мы можем выполнять математические операции, изменять форму массивов, фильтровать и многое другое. Однако, для полноты обсуждения этих тем, требуется более подробное изложение.

В заключение, проиндексированный многомерный массив значений в Python называется NumPy массивом. NumPy - это библиотека, которая предоставляет эффективные структуры данных для работы с многомерными массивами. Массивы NumPy позволяют хранить и манипулировать данными различных размерностей, начиная от двумерных и заканчивая массивами с более высокими измерениями, такими как трехмерные или четырехмерные массивы.