2
i <- 0
count <- 0
for (i in 1:length(t4))
{
if ((t4[i] != "OK" || t4[i] !="") && (t4[i] != t2[i]))
{
count = count + 1
x[count] <- t2[i]
z[count] <- t4[i]
}
}
A
Antwort
3
Sie array.array verwenden:
from array import array
array('i', [10, 20]) # "i" represents "signed int" type
oder wenn Sie NumPy dann numpy.array:
import numpy as np
np.array([10, 20])
In den meisten Fällen sollte jedoch der gemischte Typ list s gut genug sein.
+0
Danke, und wie man die Größe angeben? –
+0
mit NumPy zum Beispiel: 'np.empty (Größe, dtype = 'int32')'. Mit den Funktionen 'array.array' und' numpy.array' erstellen Sie ein Array, das gerade groß genug ist, um die Daten zu enthalten, die Sie ihm geben. In Ihrem Beispiel erstellen beide ein Array der Größe 2. – MSeifert
+0
vielen Dank, dass hilft :) –
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Was lässt Sie sagen, dass Sie ein Array wollen? Welche besonderen Eigenschaften suchen Sie, die sich vom Verhalten der Python-Listen unterscheiden, und warum? – user2357112
Die Tatsache, dass Sie es ausdrücklich als "Array" bezeichnen, ohne mit den Python-Datenstrukturen, die als "Arrays" bezeichnet werden, vertraut zu sein, lässt vermuten, dass Sie Vorurteile oder Definitionen aus anderen Sprachen ziehen, die möglicherweise nicht geeignet sind Python. – user2357112
@ user2357112 Oder er möchte optimale Leistung für einen bestimmten Datentyp. Oder möchte es auf einen bestimmten Elementtyp beschränken. Im Falle von Performance: Hier kommt NumPy ins Spiel. Leider gibt es keinen Anwendungsfall, daher ist es schwierig, eine spezifische Empfehlung für die Datenstruktur zu geben. – MSeifert