Deklarieren Sie das 3D-Array in Python

1. Deklarieren Sie eine 3D-Liste mithilfe von List Comprehensionssen in Python
2. Deklarieren Sie die 3D-Liste mithilfe der Multiplikationsmethode in Python
3. Deklarieren Sie das 3D-Array mit dem Paket NumPy in Python

In diesem Tutorial werden Methoden zum Deklarieren dreidimensionaler Arrays in Python erläutert.

Deklarieren Sie eine 3D-Liste mithilfe von List Comprehensionssen in Python

In Bezug auf die Grundfunktionalität erledigen die Listen den gleichen Job wie Arrays in Python. Das List Comprehensions ist eine Möglichkeit, komplexe Operationen an Listen durchzuführen. List Comprehensionsse können auch verwendet werden, um ein 3D-Array zu deklarieren. Das folgende Codebeispiel zeigt uns, wie wir das List Comprehensions verwenden können, um ein 3D-Array in Python zu deklarieren.

n = 3

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

print(distance)

Ausgabe:

[[[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]]]

Im obigen Code deklarieren wir zuerst die Anzahl der Dimensionen und initialisieren dann eine Liste von n Dimensionen unter Verwendung von List Comprehensionssen.

Deklarieren Sie die 3D-Liste mithilfe der Multiplikationsmethode in Python

Die List Comprehensions-Methode funktioniert gut, ist aber ein bisschen Code-umfangreich. Wenn wir unseren Code minimieren möchten, können wir einen anderen Ansatz verwenden, der als Multiplikationsmethode bezeichnet wird. Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie mit der Multiplikationsmethode ein 3D-Array in Python deklarieren.

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

print(distance)

Ausgabe:

[[[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]]]

Der obige Code macht dasselbe wie das List Comprehensions, reduziert den Code jedoch drastisch.

Deklarieren Sie das 3D-Array mit dem Paket NumPy in Python

Wenn wir einige Operationen speziell für Arrays in Python ausführen möchten, sollten wir das Paket NumPy verwenden. Es ist ein Paket, das speziell für die Arbeit mit Arrays in Python entwickelt wurde.

NumPy ist ein externes Paket und wird nicht mit Python vorinstalliert geliefert. Wir müssen es installieren, bevor wir es verwenden können. Der Befehl zum Installieren des NumPy-Pakets ist unten angegeben.

pip install numpy

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie wir mit dem Paket NumPy ein dreidimensionales Array in Python deklarieren können.

import numpy as np

i = 3
j = 3
k = 3

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

print(new_array)

Ausgabe:

[[[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.]]]

Im obigen Code deklarieren wir zuerst die Anzahl der Elemente in jeder Dimension des Arrays mit i, j und k. Danach übergeben wir diese Dimensionen an np.zeros(), um ein 3D-Array zu initialisieren. Die Methode np.zeros() gibt uns ein Array und füllt jedes Element mit einer 0.