Declarar un Array 3D en Python

1. Declarar lista 3D usando comprensiones de lista en Python
2. Declarar lista 3D usando el método de multiplicación en Python
3. Declare 3D Array usando el paquete NumPy en Python

En este tutorial, discutiremos métodos para declarar arrays tridimensionales en Python.

Declarar lista 3D usando comprensiones de lista en Python

En lo que respecta a la funcionalidad básica, las listas hacen el mismo trabajo que los Arrays en Python. La comprensión de lista es una forma de realizar operaciones complejas en listas. Las listas por comprensión también se pueden utilizar para declarar un array 3D. El siguiente ejemplo de código nos muestra cómo podemos usar las listas por comprensión para declarar un array 3D en Python.

n = 3

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

print(distance)

Producción :

[[[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]]]

En el código anterior, primero declaramos el número de dimensiones y luego inicializamos una lista de n dimensiones usando listas por comprensión.

Declarar lista 3D usando el método de multiplicación en Python

El método de comprensión de listas funciona bien, pero es un código de bits extenso. Si queremos minimizar nuestro código, podemos usar otro enfoque llamado método de multiplicación. El siguiente ejemplo de código nos muestra cómo usar el método de multiplicación para declarar un array 3D en Python.

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

print(distance)

Producción :

[[[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]]]

El código anterior hace lo mismo que las listas por comprensión, pero reduce el código drásticamente.

Declare 3D Array usando el paquete NumPy en Python

Si queremos realizar algunas operaciones específicamente en arrays en Python, es mejor que usemos el paquete NumPy. Es un paquete diseñado específicamente para trabajar con arrays en Python.

NumPy es un paquete externo y no viene preinstalado con Python. Necesitamos instalarlo antes de usarlo. El comando para instalar el paquete NumPy se da a continuación.

pip install numpy

El siguiente ejemplo de código muestra cómo podemos declarar un array tridimensional en Python usando el paquete NumPy.

import numpy as np

i = 3
j = 3
k = 3

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

print(new_array)

Producción :

[[[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.]]]

En el código anterior, primero declaramos el número de elementos en cada dimensión del array con i, j y k. Después de eso, pasamos estas dimensiones a np.zeros() para inicializar un array 3D. El método np.zeros() nos da un array y llena cada elemento con un 0.