数组的小结

本文详细介绍了数组的概念、分类及其使用方法,包括一维数组与二维数组的定义、初始化及引用方式。此外,还提供了使用数组时应注意的事项。
            数组总结
一.定义

在程序设计中,为了处理方便,把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来。这些按序列排列的同类型数据元素的集合称为数组。也就是说,数组是有序数据的集合。



二.分类
1.一维数组
(1)定义:
    一维数组通常指只有一个下标的数组元素所组成的数组
    其中:
    1)数据类型可以是任何基本类型。
    2)数组名定名规则和变量名相同,遵循标识符定名规则,并且数组名不能与其他变            量名相同。   
    3)常量表达式用以表示数组元素的个数。
(2).一维数组的初始化
    1)对数组的全部元素赋初值。
    例如:int num[5]={1,2,3,4,5};
    2)对数组的前几个元素赋初值。
    例如:int num[5]={1,2,3};
    3)初始化时,可以将数组的大小定义为一个不确定长度的数组。
(3).一维数组引用
   数组元素是组成数组的基本单元。数组元素也是一种变量,其标识方法为数组名后跟    一个下标。下标表示了元素在数组中的顺序号。党定义了一维数组之后,就可以引用这  个一维数组中的任何元素。
   引用方法为:数组名[下标]
    任何一个数组元素的引用都可以看出是一个变量的使用

2.二维数组
(1)定义:
    二维数组的定义也是通过数组定义语句进行的,具体语句格式如下:
    数据类型 数组名[常量表达式1][常量表达式2];
(2)二维数组初始化
    二维数组在概念上是二维的,表达式1表示第一维下标的长度,表达式2表示第二维下标的长度。
  1)分行给二维数组所有元素赋初值.
例如:int a[2][3]={{1,2,3}{4,5,6}};
2)不分行给二维数组所有元素赋初值。
例如:int a[2][3]={1,2,3,4,5,6};
3)只对每行的若干个元素赋初值。
例如:int a[2][3]={{1}{4,5}};
4)只对若干行的若干个元素赋初值。
例如:int a[2][3]={{1,2}};
5)只对每行中的某一元素赋初值。
例如:int a[3][3]={{1},{0,5},{0,0,8}};
6)若对若干元素赋初值,第一维长度可以省略,第二维长度不能省略。
例如:int a[][3]={1,2.3.4.5.6};
(3)引用
定义了二维数组后,就可以引用这个二维数组了。引用方法如下:
数组名[下标1][下标2];


三.注意事项
1.通过上面的学习我们知道,当需要存储多个同类型的值时,应声明一个数组,而不是声明多个变量。
2.在引用或定义二维数组时,一定要注意其下标或常量表达式要用方括号括起来。
3.数组初始化时,必须使用逗号将初始值分开,即使他们有花括号括起来。另外,花括号必须成对出现,否则编译器会出错。
4.在数组中加上结束标志'\0'不会影响程序。‘\0’代表ASCII码为0的字符,从ASCII码表中可以查到,ASCII码为0的字符不是一个可以显示的字符,而是一个“空操作符”,即它什么也不做。用它来做字符串结束标志不会产生附加的操作,只是一个供辨别的标志。

5.在定义字符串数组数组时,保证数组长度始终大于字符串长度。如果在一个字符数组中先后存放不同长度的字符串,则应使数组长度大于最长的字符串长度。



四.总结
在C语言里,数组属于构造数据类型。数组中的每个成员称“数组元素”。每个数组元素可以当成单个变量来使用。同一个数组中的所有元素的数据类型必须是相同的,可以是基本数据类型,也可以是指针类型、结构型等其他类型。数组元素的类型就是数组的类型。C语言用一个统一的数组名和下标来确定一个唯一的数组中的元素。下标是位于数组名后面方括号里的数字,用于指定数组中各个元素的编号。
好的,我可以为您总结一下Numpy数组与矩阵运算实验的内容。 Numpy是Python中用于科学计算的一个重要的库,它提供了高性能的多维数组对象以及各种计算和操作这些数组的函数。Numpy数组与矩阵运算实验主要包括以下内容: 1. Numpy数组的创建与索引:可以使用Numpy提供的array()函数创建一维或多维数组,并且可以使用索引和切片来访问数组中的元素。 2. Numpy数组的基本运算:Numpy提供了基本的数组运算,包括加、减、乘、除等,可以对数组进行逐元素的运算。 3. Numpy数组的聚合运算:Numpy提供了一些常用的聚合函数,比如sum()、min()、max()、mean()等,可以对数组中的元素进行聚合运算。 4. Numpy数组的逻辑运算:Numpy提供了逻辑运算符,可用于数组元素的逻辑判断,如and、or等。 5. 矩阵的创建与运算:Numpy提供了矩阵对象,可使用matrix()函数创建矩阵,矩阵之间的运算包括加、减、乘、转置等。 6. 广播:Numpy提供了广播功能,可以使得不同形状的数组在运算时具有相同的形状。 通过实验练习,可以掌握Numpy数组与矩阵运算的基本操作,如数组创建、索引、运算、聚合、逻辑运算以及矩阵创建、运算、转置等。同时,实验也会涉及到一些高级的Numpy应用,比如随机数生成、线性代数运算、数组的拼接、切分和重塑等,这些内容需要结合实际应用场景进行练习。 总的来说,Numpy数组与矩阵运算实验是Python科学计算中非常重要的部分,需要反复练习和实践,才能掌握这些知识点并灵活运用。
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