Dichiara array 3D in Python

1. Dichiarare l’lista 3D utilizzando le comprensioni di lista in Python
2. Dichiara l’lista 3D utilizzando il metodo di moltiplicazione in Python
3. Dichiara l’array 3D usando il pacchetto NumPy in Python

In questo tutorial, discuteremo i metodi per dichiarare array tridimensionali in Python.

Dichiarare l’lista 3D utilizzando le comprensioni di lista in Python

Per quanto riguarda le funzionalità di base, le liste fanno lo stesso lavoro degli array in Python. La comprensione delle liste è un modo per eseguire operazioni complesse sulle liste. Le comprensioni lista possono essere utilizzate anche per dichiarare un array 3D. Il seguente esempio di codice ci mostra come possiamo usare le list comprensione per dichiarare un array 3D in Python.

n = 3

distance = [[[0 for k in range(n)] for j in range(n)] for i in range(n)]

print(distance)

Produzione:

[[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]]

Nel codice sopra, prima dichiariamo il numero di dimensioni e poi inizializziamo una lista di n dimensioni usando le list comprensences.

Dichiara l’lista 3D utilizzando il metodo di moltiplicazione in Python

Il metodo di comprensione dell’lista funziona bene, ma è un po’ esteso al codice. Se vogliamo ridurre al minimo il nostro codice, possiamo utilizzare un altro approccio chiamato metodo di moltiplicazione. Il seguente esempio di codice ci mostra come utilizzare il metodo di moltiplicazione per dichiarare un array 3D in Python.

distance = [[[0] * n] * n] * n

print(distance)

Produzione:

[[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]]

Il codice di cui sopra fa la stessa cosa delle liste di comprensione ma riduce drasticamente il codice.

Dichiara l’array 3D usando il pacchetto NumPy in Python

Se vogliamo eseguire alcune operazioni specificatamente sugli array in Python, è meglio usare il pacchetto NumPy. È un pacchetto progettato specificamente per funzionare con gli array in Python.

NumPy è un pacchetto esterno e non è preinstallato con Python. Dobbiamo installarlo prima di usarlo. Il comando per installare il pacchetto NumPy è fornito di seguito.

pip install numpy

Il seguente esempio di codice mostra come possiamo dichiarare un array tridimensionale in Python usando il pacchetto NumPy.

import numpy as np

i = 3
j = 3
k = 3

new_array = np.zeros((i, j, k))

print(new_array)

Produzione:

[[[0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]]

 [[0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]]

 [[0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]]]

Nel codice sopra, prima dichiariamo il numero di elementi in ciascuna dimensione dell’array con i, j e k. Dopodiché, passiamo queste dimensioni a np.zeros() per inizializzare un array 3D. Il metodo np.zeros() ci fornisce un array e riempie ogni elemento con uno 0.