在Python中初始化一个固定大小的数组

一个简单的解决方案是x = [None]*length，但请注意，它将所有列表元素初始化为None。如果大小是真的固定，你也可以做x=[None,None,None,None,None]。但严格来说，无论采用哪种方式，都不会得到未定义的元素，因为Python中不存在这种麻烦。

你可以使用:

>>> lst = [None] * 5
>>> lst
[None, None, None, None, None]

最好的方法是使用numpy库。

from numpy import ndarray


a = ndarray((5,),int)

我想通过发布一个示例程序及其输出来帮助你

计划:

t = input("")
x = [None]*t
y = [[None]*t]*t


for i in range(1, t+1):
x[i-1] = i;


for j in range(1, t+1):
y[i-1][j-1] = j;


print x
print y

输出:

2
[1, 2]
[[1, 2], [1, 2]]

x = [0]*10

希望能有所帮助!!；）

为什么这些问题没有得到显而易见的答案呢?

a = numpy.empty(n, dtype=object)

这将创建一个长度为n的数组，用于存储对象。它不能被调整大小或追加。特别是，它不会因为填充长度而浪费空间。这是Python中与Java相同的部分

Object[] a = new Object[n];

如果你真的对性能和空间感兴趣，并且知道你的数组只存储某些数值类型，那么你可以将dtype参数更改为其他一些值，比如int。然后numpy将这些元素直接打包到数组中，而不是使数组引用int对象。

您可以尝试使用Descriptor来限制大小

class fixedSizeArray(object):
def __init__(self, arraySize=5):
self.arraySize = arraySize
self.array = [None] * self.arraySize


def __repr__(self):
return str(self.array)


def __get__(self, instance, owner):
return self.array


def append(self, index=None, value=None):
print "Append Operation cannot be performed on fixed size array"
return


def insert(self, index=None, value=None):
if not index and index - 1 not in xrange(self.arraySize):
print 'invalid Index or Array Size Exceeded'
return
try:
self.array[index] = value
except:
print 'This is Fixed Size Array: Please Use the available Indices'




arr = fixedSizeArray(5)
print arr
arr.append(100)
print arr
arr.insert(1, 200)
print arr
arr.insert(5, 300)
print arr

输出:

[None, None, None, None, None]
Append Operation cannot be performed on fixed size array
[None, None, None, None, None]
[None, 200, None, None, None]
This is Fixed Size Array: Please Use the available Indices
[None, 200, None, None, None]

代码:

import numpy as np


x= np.zeros(5,str)
print x

输出:

['' '' '' '' '']

希望这对你有帮助:)

>>> n = 5                     #length of list
>>> list = [None] * n         #populate list, length n with n entries "None"
>>> print(list)
[None, None, None, None, None]


>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[None, None, None, None, 1]


>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[None, None, None, 1, 1]


>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[None, None, 1, 1, 1]

或者一开始就什么都没有:

>>> n = 5                     #length of list
>>> list = []                 # create list
>>> print(list)
[]


>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[1]

在append的第4次迭代中:

>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[1,1,1,1]

5及所有后续:

>>> list.append(1)            #append 1 to right side of list
>>> list = list[-n:]          #redefine list as the last n elements of list
>>> print(list)
[1,1,1,1,1]

>>> import numpy
>>> x = numpy.zeros((3,4))
>>> x
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
[ 0.,  0.,  0.,  0.],
[ 0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y = numpy.zeros(5)
>>> y
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

X是二维数组，y是一维数组。它们都是0初始化的。

如果你正在使用字节，你可以使用内置的bytearray。如果你正在使用其他整型，请查看内置的array。

明确地理解list不是array。

例如，如果你试图创建一个缓冲区来读取文件内容，你可以使用bytearray，如下所示(还有更好的方法，但这个例子是有效的):

with open(FILENAME, 'rb') as f:
data = bytearray(os.path.getsize(FILENAME))
f.readinto(data)

在这个片段中，bytearray内存被预先分配为固定长度的FILENAMEs大小(以字节为单位)。这种预分配允许使用缓冲区协议更有效地将文件读入可变缓冲区，而无需复制数组。还有更好的方法来做到这一点，但我相信这为你的问题提供了一个答案。

这样做:

>>> d = [ [ None for y in range( 2 ) ] for x in range( 2 ) ]
>>> d
[[None, None], [None, None]]
>>> d[0][0] = 1
>>> d
[[1, None], [None, None]]

其他的解决方案会导致这样的问题:

>>> d = [ [ None ] * 2 ] * 2
>>> d
[[None, None], [None, None]]
>>> d[0][0] = 1
>>> d
[[1, None], [1, None]]