Python数组下标为什么从0开始？

最新推荐文章于 2024-02-21 12:46:46 发布
原创 最新推荐文章于 2024-02-21 12:46:46 发布 · 377 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #算法 #数据结构 #前端

前端 专栏收录该内容
143 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文探讨了Python数组下标从0开始的原因，从计算机内存布局和偏移量概念出发，解释了这种设计的高效性和一致性，并通过示例代码加深理解。

在前端开发中，我们经常会遇到处理数组的情况，而Python作为一门常用的编程语言，其数组下标从0开始的特性常常会引起一些疑问。为了解释这个问题，让我们从计算机内存的角度来看待数组。

在计算机内存中，数组是一段连续的内存空间，用于存储相同类型的数据。每个内存单元都有一个唯一的地址，通过这个地址我们可以访问和操作存储在内存中的数据。当我们定义一个数组时，计算机会为其分配一段连续的内存空间，并将数据按照顺序存储其中。

在这样的内存布局中，每个内存单元都可以通过一个偏移量来定位。偏移量表示从数组的起始位置开始，到达目标元素所需经过的内存单元个数。而Python选择将数组下标从0开始，正是基于这个偏移量的概念。

考虑一个包含n个元素的数组，假设每个元素占用相同的内存空间。如果我们将第一个元素的内存地址定义为数组的起始地址，那么第二个元素的地址就是起始地址加上一个偏移量，第三个元素的地址是起始地址加上两个偏移量，依此类推。通用的计算偏移量的公式为：偏移量 = 下标 * 单个元素占用的字节数。

通过将数组下标从0开始，我们可以用一个简单的公式计算元素的内存地址，而无需引入额外的加法或减法操作。这在编程中是非常方便和高效的。此外，这种从0开始的下标习惯也与其他一些编程语言（如C和C++）保持了一致，这样可以减少开发者在不同语言之间的切换时的困惑。

让我们通过一些示例代码来说明这个问题：

# 创建一个包含5个元素的数组
my_array =
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python数组切片：冒号操作详解
ZJQ的博客
05-24 391
Python中的冒号（:）用于数组切片操作，可指定起始、结束和步长。在列表中，lst[start:end:step]可获取子序列，如lst[1:8:2]取间隔元素，lst[::-1]实现反转。numpy数组中，冒号可用于行列切片，如arr[1,:]取整行。字符串也支持类似操作，如s[7:12]截取子串。三维数组中，冒号用于替换嵌入向量部分，如input_embeds[:,:5]=prompt_embedding[:,:5,:]将前5个token替换为可训练提示词嵌入。切片操作简洁高效，是Python数据处理
Python之父：为什么Python数组下标从0开始
michellechouu的专栏
05-22 8256
曾经有人在Twitter上问我为什么Python使用以0为首位的数组索引法(0-based)，并且还给我了一个相关优秀文章的链接。这让我想起许多往事：Python的前身之一，ABC语言使用的是以1为首位的数组索引方式（1-based），而对Python有着巨大影响的C语言则使用的是0-based。我早期开发的程序语言（Algol、Fortran、Pascal）有的使用1-based，有的则比较灵活
为什么大多数编程语言中，数组要从 0 开始编号，而不是从 1 开始呢？
qq_3316359388的博客
10-12 489
从数组存储的内存模型上来看，“下标”最确切的定义应该是“偏移（offset）”。前面也讲到，如果用 a 来表示数组的首地址，a[0] 就是偏移为 0 的位置，也就是首地址，a[k] 就表示偏移 k 个 type_size 的位置，所以计算 a[k] 的内存地址只需要用这个公式： a[k]_address = base_address + k * type_size 但是，如果数组从 1 开始计数，那我们计算数组元素 a[k] 的内存地址就会变为： a[k]_address = base_address +
python为什么从0开始_Python语言之父解释为什么Python数组的索引从0开始
weixin_39570838的博客
12-01 533
Python数组从0开始，这是为什么呢？Python之父Guido van Rossum是这么解释的：最近有人在Twitter是问我为什么Python使用以0为第一位的数组索引方式(以下简称0-based)，并让我看一篇关于这个主题的文章(很有趣)。这引起了我不少的回忆。ABC语言——Python的祖先之一，使用的是以1为第一位的索引方式(以下简称1-based)，而C语言——另一种对Python...
python为什么从0开始_计算机为什么要从0开始计数？
weixin_40005542的博客
02-03 515
#干了这碗鸡汤我越来越相信，创造美好的代价是：努力、失望以及毅力。首先是疼痛，然后才是欢乐。-- 梵高众所周知，计算机是从0开始计数，而不是我们平时常用的从1开始计数，但你有想过为什么吗？其实不是计算机从0开始计数而是多数编程语言中的数组都使用0作为起始下标，又是为什么呢？这个问题超纲了，程序喵不会，但是本着对科学的敬畏之心，经过大量的搜索查证，我终于找到了答案。故事还要从一位真正的大佬艾兹格·迪...
什么是数组越界?数组越界有什么后果?_为什么数组下标从0开始
weixin_39835607的博客
12-03 626
背景有很多编程语言的数组都是从 0 开始编号，你是否下意识地想过，为什么数组要从 0 开始编号，而不是从 1 开始呢？ 从 1 开始不是更符合人类的思维习惯吗？那先看下数组的定义。 数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。为了更快寻址计算机会给每个内存单元分配一个地址，计算机通过地址来访问内存中的数据。当计算机需要随机访问数组中的某个元素时，它...
python下标从1开始_计算机为什么要从 0 开始计数？
weixin_39705435的博客
12-20 796
原标题：计算机为什么要从 0 开始计数？众所周知，计算机是从 0 开始计数，而不是我们平时常用的从1开始计数，但你有想过为什么吗？其实不是计算机从 0 开始计数而是多数编程语言中的数组都使用 0 作为起始下标，又是为什么呢？这个问题超纲了，程序喵不会，但是本着对科学的敬畏之心，经过大量的搜索查证，我终于找到了答案。故事还要从一位真正的大佬 艾兹格·迪科斯彻(Dijkstra)讲起， 艾兹格·W·迪...
python数组 python数组方法
07-05
Python 中的数组可以定义为 list 对象，具体的定义方式如下： arr = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 这种定义方式可以让我们可以直接确定数组中首尾元素的下标，也可以直接通过下标访问数组元素和操作数组中元素（增、删、...
python数组下标用变量_Python气象数据处理进阶之Xarray(2)：如何优雅的索引数据
weixin_39769627的博客
12-20 1106
在了解了数据的结构之后，我们便可以开始着手处理数据了，那么如何才能从一个数据或数据集中拿到我们所需要的那部分数据呢？Xarray官方提供了三种方法用来索引数据：1.利用下标索引(index)2.利用坐标值索引(coords)3.利用标签索引(labels)我对官方的表格实例做了修改，更符合我们气象专业的理解。da指DataArray;ds指Dataset虽然说给出了多种索引数据的方法，但是实际上通...
python为什么从0开始_[Python] 为什么编号应该从零开始?
weixin_39751769的博客
11-28 711
原文请见 http://www.cs.utexas.edu/users/EWD/transcriptions/EWD08xx/EWD831.html 著名计算机科学家Edsger W. Dijkstra的一篇备忘录，解释了为什么今天很多编程语言的Sequence对象的索引起点是0，而不是直觉上的1。《流畅的Python》一书里推荐阅读该文，我就读了下，里面有很多梗我英语太差，读不懂，不过，备忘录所...
为什么数组是从0开始的
weixin_30576827的博客
02-11 311
本文通过汇总一些网上搜集到的资料，总结出大部分编程语言中数组下标从0开始的原因 本博客已经迁移至： http://cenalulu.github.io/ 本篇博文已经迁移，阅读全文请点击： http://cenalulu.github.io/linux/why-array-start-from-zero/ 背景 我们知道大部分编程语言中的数组都是从0开始编号的，即array[0]是数组的第一...
python 给你一个下标从 0 开始的数组 nums ，数组大小为 n ，且由 非负 整数组成
Ggome的博客
06-05 797
给你一个下标从 0 开始的数组 nums ，数组大小为 n ，且由 非负 整数组成。你需要对数组执行 n - 1 步操作，其中第 i 步操作（从 0 开始计数）要求>对 nums 中第 i 个元素执行下述指令：如果 nums[i] == nums[i + 1] ，则 nums[i] 的值变成原来的 2 倍，nums[i + 1] 的值变成 0。否则，跳过这步操作。在执行完 全部 操作后，将所有 0 移动 到数组的 末尾。
基础小白快速入门Python----数组的概念
xx
02-21 443
在某些编程语言中，数组可以存储不同类型的数据，但这在Python中并不常见，因为Python使用列表来存储不同类型的数据。在Python中，多维数组通常使用列表的列表（列表的嵌套）来表示。NumPy库提供了一个更高效的多维数组数据结构，称为ndarray，它支持多维数组以及大量的数学和统计函数。数组在编程中非常重要，因为它们提供了一种组织数据和执行数学运算的有效方式。数组的索引从0开始，这意味着第一个元素的位置是0，第二个元素的位置是1，依此类推。数组是一中基础的数据结构，用来存储单个或者多个数据元素。
python的array从0开始吗_为什么大多数编程语言中的数组都是从0开始计数的，比从1开始计数有什么好处？...
weixin_39649478的博客
12-09 437
通用怼法: 习惯使然这个也许是更普遍能接受的原因,你可以直接对质疑者拿这套理论.也就是说"取0为开始"是某种意义上的编程语言规范,虽然不遵守这个规范的更多,甚至可能最开始就是从1开始的数组,但是在现在的语境下,使用0作为数组开头能够节省很多新语言的理解成本.怼法进阶: 计数从0开始,是程序员偷懒的设定之一写数组的时候,经常会涉及溢出问题,大多数人是这么解决的:数组a长度n,每次操作取a[(coun...
python基础知识下标与切片
weixin_42986099的博客
09-11 968
一、下标： 所谓“下标”，就是编号，就好比超市中的存储柜的编号，通过这个编号就能找到相应的存储空间 1、字符串中”下标”的使用 字符串中的下标用来标明字符串中每个字符所在的位置，下标从0开始，根据下标可以获取字符串中某个位置对应的字符。 1.1代码 name = 'abcdef' print(name[0]) print(name[1]) print(name[2]) ==运...
为什么Python数组的索引从0开始
CS实验室
06-30 2286
作者： Guido van Rossum(python创始人) 最近有人在Twitter是问我为什么Python使用以0为第一位的数组索引方式(以下简称0-based)，并让我看一篇关于这个主题的文章(很有趣)。这引起了我不少的回忆。ABC语言——Python的祖先之一，使用的是以1为第一位的索引方式(以下简称1-based)，而C语言——另一种对Python有影响巨大的语言，使用0-bas
python数组_Python数组
热门推荐
从零开始的教程世界
07-08 2万+
python数组Python Array contains a sequence of data. In python programming, there is no exclusive array object because we can perform all the array operations using list. Today we will learn about python...
python——数组
youcry的专栏
09-17 1401
数组 num = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 1. 数组索引 从左往右：第一个索引是  0 从右往左：第一个索引是 -1 2. 数组的分片  num [3:6]  --->  [4,5,6] 3：表示需要提取部分的第一个元素的索引 6：表示分片之后剩下部分的第一个元素的编号 3. 有步长的分片  num [:: 2] ---> [1, 3
python中数组下标为true是什么
最新发布
05-04
<think>好的，我现在需要回答用户关于Python中数组下标为True的含义的问题。首先，我得回忆一下Python中的数组索引机制，特别是涉及到布尔值作为下标的情况。 用户提到的引用中，引用[2]提到了数组下标为-1的情况，而引用[3]讨论了用变量作为下标，特别是Xarray的数据索引。但这些引用可能不完全直接相关，但可以辅助理解。 首先，Python的原生列表（list）并不支持布尔值作为下标，如果尝试这样做会抛出TypeError。例如，lst = [1,2,3]，如果执行lst[True]，会得到什么？因为True在Python中等于1，False等于0，所以lst[True]实际上是lst[1]，即2。但这是隐式的整数转换，并不是布尔索引的真正应用。 接下来，用户的问题可能涉及到NumPy或Pandas这类库，因为它们支持布尔索引。例如，在NumPy数组中，可以使用布尔数组作为下标来选择元素。例如，arr = np.array([1,2,3,4])，mask = np.array([True, False, True, False])，那么arr[mask]会返回array([1,3])。这说明布尔索引用于筛选满足条件的元素。 用户可能混淆了单个布尔值作为下标和布尔数组的情况。单独使用True作为下标，在原生列表中是转换为1，但在支持布尔索引的库中可能会有不同的行为。比如，在Pandas的Series或DataFrame中，如果用单个布尔值作为索引，可能会引发错误，或者根据索引标签来匹配，而不是位置。 另外，需要考虑上下文环境。如果用户是在使用NumPy或Pandas的情况下提问，那么答案应重点解释布尔数组索引。如果是原生Python列表，则需要说明True会被视为1，False为0，但通常不推荐这样做，容易引起误解。 需要验证几个情况： 1. 原生Python列表中使用True作为下标：lst[True] 相当于lst[1]，因为True的整数值是1。 2. NumPy数组中使用布尔标量：例如，np.array([10,20,30])[True]会报错，因为布尔索引需要与数组维度匹配的布尔数组。 3. Pandas中使用布尔值作为索引：可能根据标签而非位置，但若标签不存在，会出错。 可能用户看到类似代码，如arr[True]，想知道其含义。需要区分不同情况，并指出正确用法是在支持布尔索引的结构中使用布尔数组进行元素筛选。 总结：Python中布尔值作为下标的具体含义取决于数据类型。在原生列表中，True转为1，False转为0；在NumPy/Pandas中，布尔数组用于筛选元素。单独使用True可能不符合预期，应使用布尔数组进行有效索引。</think>#### Python中数组下标为True的详细解析 在Python中，数组下标使用布尔值的含义**取决于具体的数据类型和上下文环境**，主要分为以下三种情况： --- ### 一、原生Python列表（list）的特殊情况 当在**原生Python列表**中使用布尔值作为下标时，Python会进行隐式类型转换： - `True` 转换为整数 `1` - `False` 转换为整数 `0` **示例**： ```python lst = [10, 20, 30, 40] print(lst[True]) # 输出20（等价于lst[1]） print(lst[False]) # 输出10（等价于lst[0]） ``` **注意事项**： 此行为是Python的隐式转换机制，但实际开发中应避免使用布尔值作为列表下标，会导致代码可读性差且易引发逻辑错误[^1]。 --- ### 二、NumPy数组的布尔索引（核心用途） 在**NumPy数组**或**Pandas数据结构**中，布尔值下标用于**条件筛选**，此时要求下标是与数组形状匹配的**布尔数组**（而非单个布尔值）。 **正确用法示例**： ```python import numpy as np arr = np.array([5, 8, 12, 3, 15]) mask = arr > 10 # 生成布尔数组：[False, False, True, False, True] print(arr[mask]) # 输出筛选结果：[12, 15] ``` **错误用法示例**： ```python try: print(arr[True]) # 报错：布尔索引维度不匹配 except IndexError as e: print(f"错误：{e}") # 输出：too many indices for array ``` --- ### 三、Pandas的布尔索引扩展 在**Pandas**中，布尔索引常用于DataFrame/Series的条件过滤： ```python import pandas as pd data = pd.Series([100, 200, 300], index=['a', 'b', 'c']) condition = data > 150 print(data[condition]) # 输出符合条件的数据：b 200, c 300 ``` --- ### 四、常见误区与解决方案 | **误区场景** | **实际含义** | **修正方法** | |---------------------------|---------------------------|---------------------------------| | `list[True]` | 隐式转换为`list[1]` | 直接使用整数下标`list[1]` | | `numpy_array[True]` | 维度不匹配导致报错 | 使用布尔数组`arr[arr > 10]` | | `pandas_series[True]` | 尝试按标签查找（可能报错） | 使用条件表达式`series[series>0]` | --- ### 五、设计原理与应用场景 1. **布尔索引的本质** 通过生成与数据形状相同的布尔掩码（mask），实现**高效的条件筛选**。例如： ```python # 筛选数组中所有偶数 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr[arr % 2 == 0]) # 输出[2, 4] ``` 2. **性能优势** 相比循环遍历，NumPy/Pandas的布尔索引底层使用C语言优化，速度提升可达100倍[^2]。 3. **复合条件查询** 支持通过逻辑运算符组合多个条件： ```python # 筛选大于5且小于15的元素 mask = (arr > 5) & (arr < 15) ``` --- ### 六、进阶技巧 1. **反向选择** 使用`~`运算符取反： ```python mask = arr > 10 print(arr[~mask]) # 输出≤10的元素 ``` 2. **修改筛选后的值** 直接通过布尔索引赋值： ```python arr[arr < 0] = 0 # 将所有负数替换为0 ``` 3. **多维数组筛选** 适用于图像处理、矩阵运算等场景： ```python matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(matrix[matrix > 2]) # 输出[3, 4] ``` ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值