Создание массива нулей в Python без использования NumPy

Быстрый ответ

Для создания одномерного списка, состоящего из десяти нулей, используйте следующий код:

zeros_list = [0] * 10

А если вам нужно создать эффективный массив нулей с помощью NumPy, воспользуйтесь функцией zeros:

import numpy as np
zeros_np = np.zeros(10)

Разжуем подробнее, как происходит создание одномерных и многомерных массивов, а также рассмотрим их производительность и ограничения.

Ошибки многомерных массивов при использовании умножения списков

Если вы используете умножение списка для создания многомерного массива, это может привести к нежелательным результатам из-за наличия общих ссылок в выходном списке:

# Некорректный пример
botched_matrix = [[0] * 3] * 4 # Создаются одинаковые ссылки!

Если вы измените один элемент в таком списке, это может неожиданно повлиять на все остальные элементы:

botched_matrix[0][0] = 1 
# Все списки меняются одновременно!

Правильное создание многомерных массивов с использованием генератора списков

Чтобы инициализировать многомерные массивы без подобных проблем, используйте генераторы списков:

# Корректный пример
right_matrix = [[0] * 3 for _ in range(4)]
right_matrix[0][0] = 1 # Изменяется только один элемент

Применение numpy для работы с большими массивами

Если вам требуются большие массивы с высокой производительностью, на выручку придёт библиотека NumPy со своей функцией zeros:

import numpy as np
large_zeros_np = np.zeros((1000, 1000)) # Создаем большой массив 1000x1000

Подробнее о генераторах списков

Генераторы списков предлагают удивительные возможности для объявления массивов нулей, они позволяют просто контролировать их размерность:

# Трехмерный массив для разнообразных приложений
three_d_zeros_list = [[[0] for _ in range(3)] for _ in range(4) for _ in range(5)]

Таким образом, можно легко создать сложные структуры данных, заполненные нулями.

Визуализация

Можно представить инициализацию массива нулей в Python как процесс организации парковочных мест на пустой стоянке:

Парковка (🅿️): [Место 1, Место 2, Место 3, ..., Место N]

Добавление нулей можно сравнить с резервированием мест для будущих автомобилей (0️⃣ обозначает свободное место). Не стесняйтесь резервировать!

import numpy as np
empty_slots = np.zeros(10) # Зарезервируем 10 мест

Так выглядит ситуация на парковке до и после:

До: [ ]
После: [0️⃣, 0️⃣, 0️⃣, 0️⃣, 0️⃣, 0️⃣, 0️⃣, 0️⃣, 0️⃣, 0️⃣]

Вот и все, ваша парковка готова к прибытию автомобилей!

Кастомная функция для создания массивов любой формы

Если у вас не установлена библиотека NumPy, то вы можете создать свою функцию для генерации массивов нулей любой формы:

def create_zeros(shape):
    if isinstance(shape, int):
        return [0] * shape
    return [create_zeros(sub_shape) for sub_shape in shape]

# Создаем массив с нулями размером 3x4
custom_zeros = create_zeros([3, 4]) # Удобно и гибко!

Эффективное использование гистограмм при помощи numpy

Для создания и работы с гистограммами весьма удобно использовать numpy.zeros в связке с numpy.histogram:

# Ваш набор данных: [место для вашей саморекламы]
data = [ ... ] # Исходные данные
histogram, bins = np.histogram(data, bins=range(10))
filled_slots = np.zeros_like(bins)

Подобный подход существенно облегчает анализ и визуализацию данных.

Осваиваем возможности массивов нулей в Python

Создание массивов нулей с помощью распаковки в Python

Распаковка – это еще один инструмент для создания массивов нулей:

# Распределение – основа дружбы!
first, *rest = [0] * 4  # first == 0, rest == [0, 0, 0]

Применение модуля array для числовых массивов

Модуль array предоставляет эффективное с точки зрения использования памяти решение для числовых массивов:

# Меньше значит лучше!
from array import array
numeric_zeros = array('i', [0] * 10)  # 'i' для integer (целые числа)

Массивы с высокой точностью при помощи numpy

Когда вам нужна более высокая точность, следует уточнить тип данных, особенно когда речь идет о числах с плавающей запятой:

# Точность важна!
import numpy as np
high_precision_zeros = np.zeros(10, dtype=np.float64)

Выбор правильного типа данных улучшает точность вычислений.

Полезные материалы

1. numpy.zeros — Руководство NumPy v1.26 — подробное описание функции создания массивов нулей в NumPy.
2. Структуры данных — Документация Python 3.12.2 — более подробно о списках в Python.
3. array — Эффективные массивы числовых значений — Документация Python 3.12.2 — способы повышения эффективности работы с числовыми массивами при помощи модуля array.
4. Список списков в numpy array – Stack Overflow — подробное обсуждение особенностей работы с многомерными массивами в NumPy.
5. Объект массива NumPy — Заметки к лекциям Scipy — наглядное описание создания массивов в NumPy на основе материалов лекций Scipy.