🔎 Как сжать массив в питоне: эффективные методы и инструменты

Для сжатия массива в Python вы можете использовать функцию compress из модуля itertools.

from itertools import compress
 
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
mask = [True, False, True, False, False, True, False, True]
compressed = list(compress(numbers, mask))

print(compressed)  # Результат: [1, 3, 6, 8]

В приведенном примере мы используем два списка: numbers (исходный массив) и mask (маска), которая определяет, какие элементы из исходного массива будут включены в сжатый массив. При использовании функции compress, она возвращает только те элементы, для которых значение в маске равно True.

Как сжать массив в Python

Когда мы говорим о сжатии массива в Python, мы обычно имеем в виду удаление повторяющихся элементов и сокращение его размера. В этой статье мы рассмотрим несколько способов сжатия массива в Python и предоставим примеры кода для каждого из них.

1. Использование функции set()

Функция set() в Python создает множество, удаляя повторяющиеся элементы из исходного массива. Вот пример:

nums = [1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6]
unique_nums = list(set(nums))
print(unique_nums)
    

Вывод:

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

Таким образом, мы получаем сжатый массив, в котором все повторяющиеся элементы удалены.

2. Использование генератора списков и метода append()

Еще один способ сжать массив в Python - использовать генератор списков в сочетании с методом append(). Вот как это может выглядеть:

nums = [1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6]
unique_nums = []
[unique_nums.append(num) for num in nums if num not in unique_nums]
print(unique_nums)
    

Вывод:

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

Этот подход позволяет добавлять только уникальные элементы в новый массив, что приводит к сжатию исходного массива.

3. Использование модуля numpy

Модуль numpy предлагает функцию unique(), которая удаляет повторяющиеся элементы из массива и возвращает отсортированный массив уникальных элементов. Вот пример:

import numpy as np

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

Вывод:

[1 2 3 4 5 6]
    

Использование модуля numpy делает процесс сжатия массива в Python еще более эффективным и удобным.

4. Использование библиотеки pandas

Библиотека pandas предоставляет функциональность для работы с данными, включая удаление дубликатов элементов. Вот как это можно сделать с помощью библиотеки pandas:

import pandas as pd

nums = pd.Series([1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6])
unique_nums = nums.drop_duplicates().values.tolist()
print(unique_nums)
    

Вывод:

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

Этот подход использует объект Series из библиотеки pandas и метод drop_duplicates() для удаления дубликатов элементов из массива и получения сжатого массива.

В заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов сжатия массива в Python и предоставили примеры кода для каждого из них. Вы можете выбрать подход, который наиболее соответствует вашим потребностям и требованиям к производительности. Надеюсь, что эта информация вам поможет в вашем программировании!