Inisialisasi Array Python: List Comprehensions & NumPy

1. Dasar-Dasar Menginisialisasi Array (List) di Python

Daftar Python (array) adalah struktur data yang fleksibel yang dapat menyimpan elemen dari berbagai tipe data, dan merupakan blok bangunan fundamental dalam pemrograman Python. Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan cara menginisialisasi array (daftar) di Python.

Apa itu daftar Python?

Daftar adalah struktur data yang digunakan untuk mengelompokkan elemen dari berbagai tipe data, seperti angka dan string, dan berfungsi sebagai “array” Python. Ia dapat berisi elemen dari tipe yang berbeda, dan Anda dapat dengan bebas menambahkan atau menghapus elemen setelah inisialisasi.

example_list = [1, "Hello", True]
print(example_list)
# Output: [1, "Hello", True]

Menginisialisasi Daftar Kosong

Untuk membuat daftar kosong, gunakan [] atau list(). Metode ini ideal ketika Anda berencana menambahkan elemen nanti atau ingin menyediakan variabel.

empty_list1 = []
empty_list2 = list()
print(empty_list1)  # Output: []
print(empty_list2)  # Output: []

Menginisialisasi Daftar dengan Jumlah Elemen Tertentu

Di Python, Anda dapat dengan mudah membuat daftar dengan jumlah elemen tertentu. Misalnya, Anda dapat membuat daftar yang diinisialisasi dengan lima nol seperti berikut.

initial_list = [0] * 5
print(initial_list)  
# Output: [0, 0, 0, 0, 0]

Metode ini berguna untuk membuat daftar yang diisi dengan nilai seragam.

Menginisialisasi Daftar Menggunakan Fungsi list

Fungsi list() berguna untuk menghasilkan daftar dari tipe data lainnya. Misalnya, Anda dapat mengonversi string menjadi daftar atau mengonversi tuple menjadi daftar.

char_list = list("Python")
tuple_list = list((1, 2, 3))
print(char_list)  
# Output: ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
print(tuple_list)  
# Output: [1, 2, 3]

2. Menginisialisasi Daftar dengan List Comprehension

List comprehension adalah sintaks yang berguna yang memungkinkan Anda menulis kode Python secara ringkas dan efisien. Mereka sangat berguna untuk menginisialisasi daftar berdasarkan kondisi.

List Comprehension Dasar

Contoh di bawah ini menginisialisasi daftar yang berisi bilangan bulat dari 0 hingga 9 menggunakan list comprehension.

numbers = [i for i in range(10)]
print(numbers)  
# Output: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

List Comprehension Bersyarat

Anda juga dapat membuat daftar dengan kondisi. Misalnya, Anda dapat menulis daftar yang mengekstrak hanya bilangan genap seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

even_numbers = [i for i in range(10) if i % 2 == 0]
print(even_numbers)  
# Output: [0, 2, 4, 6, 8]

Ad

3. Menginisialisasi Daftar Dua Dimensi

Daftar Python dapat merepresentasikan array multidimensional dengan berisi daftar di dalam daftar. Ini memungkinkan Anda bekerja dengan struktur data seperti tabel atau matriks.

Cara Menginisialisasi Daftar Dua Dimensi

Berikut adalah contoh menginisialisasi daftar dua dimensi 3 × 3 menggunakan list comprehension. Pendekatan ini memastikan setiap subdaftar independen, mencegah perubahan yang tidak disengaja melalui referensi yang dibagikan.

matrix = [[0 for _ in range(3)] for _ in range(3)]
print(matrix)  
# Output: [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

Peringatan: Masalah Referensi Saat Menginisialisasi Daftar Dua Dimensi

Jika Anda menulisnya seperti [[0] * 3] * 3, setiap baris mereferensikan objek yang sama, sehingga perubahan di satu tempat akan tercermin di baris lainnya. Menggunakan list comprehension menghasilkan setiap baris sebagai daftar independen.

4. Operasi Array: Menambahkan Elemen dan Penggabungan

Daftar Python dapat secara dinamis menambahkan atau menghapus elemen dan menggabungkan dengan daftar lainnya bahkan setelah inisialisasi. Bagian ini menjelaskan operasi dasar.

Menambahkan Elemen: Metode append

Menggunakan append(), Anda dapat menambahkan elemen ke akhir daftar.

my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)
print(my_list)  
# Output: [1, 2, 3, 4]

Memasukkan Elemen: Metode insert

insert() memasukkan elemen pada posisi tertentu dalam daftar. Dengan menentukan indeks, Anda dapat memasukkan di lokasi mana pun.

my_list = [1, 2, 3]
my_list.insert(1, 'new')
print(my_list)  
# Output: [1, 'new', 2, 3]

Penggabungan Daftar: Operator +

Untuk menggabungkan beberapa daftar, gunakan operator +.

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5]
combined_list = list1 + list2
print(combined_list)  
# Output: [1, 2, 3, 4, 5]

Ad

5. Metode Inisialisasi Lain: Modul array dan NumPy

Python menyertakan modul array yang khusus untuk komputasi numerik dan pustaka NumPy, memungkinkan inisialisasi array menggunakan struktur data selain list.

Inisialisasi Menggunakan Modul array

Modul array Python dapat menyimpan array dengan tipe data yang sama secara efisien, menghasilkan penggunaan memori yang rendah.

import array
int_array = array.array('i', [0] * 5)
print(int_array)  
# Output: array('i', [0, 0, 0, 0, 0])

Menginisialisasi Array Multidimensi dengan NumPy

Dengan pustaka NumPy, Anda dapat menangani array multidimensi besar secara efisien, dan ini sering digunakan dalam komputasi ilmiah serta analisis data.

import numpy as np
numpy_array = np.zeros((3, 3))
print(numpy_array)
# Output:
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]

Array NumPy sangat efisien secara komputasi dan lebih cocok untuk pemrosesan data skala besar dibandingkan list bawaan Python.

6. Perbandingan Metode Inisialisasi Array di Python

Dalam artikel ini, kami menjelaskan secara komprehensif cara menginisialisasi list dan array di Python. Dengan memahami kelebihan masing-masing metode inisialisasi dan memilih yang terbaik untuk kasus penggunaan Anda, Anda dapat menulis kode yang lebih efisien.

• Membuat list kosong : Inisialisasi sederhana dengan [] dan list() .
• List comprehension : Dengan mudah membuat list elemen berdasarkan kondisi.
• List multidimensi : Diwakili sebagai list dalam list, dengan pertimbangan penting.
• Menambahkan dan menggabungkan elemen : Memanipulasi secara fleksibel menggunakan operator append() , insert() , dan + .
• array dan NumPy : Struktur data yang cocok untuk tipe numerik dan pemrosesan data multidimensi.

Dengan memahami karakteristik masing-masing metode dan pustaka serta menggunakannya pada waktu yang tepat, Anda dapat menguasai inisialisasi list Python.

Ad