python创建顺序数组

你可以使用 Python 中的 `range()` 函数来创建一个顺序数组。例如，如果你想创建一个包含整数 0 到 9 的数组，可以使用以下代码：

my_array = list(range(10))
print(my_array)

这将输出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

你还可以指定起始和终止值以及步长来创建更复杂的数组。例如，如果你想创建一个包含偶数的数组，可以使用以下代码：

my_array = list(range(0, 10, 2))
print(my_array)

这将输出：

[0, 2, 4, 6, 8]

在这个例子中，我们指定了起始值为 0，终止值为 10，步长为 2，这意味着我们从 0 开始，每次增加 2，直到达到或超过 10。

相关问题

python删除重复数组且保持原有顺序

可以使用OrderedDict来实现：

from collections import OrderedDict

def remove_duplicates(arr):
    return list(OrderedDict.fromkeys(arr))

arr = [1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 4]
print(remove_duplicates(arr)) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]

首先，fromkeys方法创建一个新的OrderedDict对象，其中每个键都对应于arr列表中的一个唯一元素。最后，我们将OrderedDict的键转换为列表以获得唯一的元素列表，并按原始顺序排列。

python 元组 与数组

Python中的元组（Tuple）和数组有着不同的特点和用途。

元组是以圆括号“()”包围的数据集合，不同的元素以逗号“,”分隔。元组是不可变的，即一旦创建就不能修改。元组可以包含不同类型的元素，并且元素的顺序在创建时会保持不变。例如，T=(1,2,3)是一个包含整数元素的元组。元组在多个元素之间的关系是有序的。

而在Python中并没有严格意义上的数组。Python中最接近数组的数据类型是列表（List）。列表是一种动态数组，可以包含任意类型的元素，并且可以随意修改。列表使用方括号“[]”来表示。列表中的元素在内存中是连续存储的，可以通过索引来访问和修改元素。

此外，还有Numpy库中的数组和矩阵。Numpy数组是一种多维数组，可以包含相同类型的元素，并且在创建后大小是固定的。Numpy数组提供了许多强大的数学和科学计算函数和方法。Numpy矩阵是特殊的二维数组，用于数学运算和线性代数操作。Numpy库提供了丰富的函数和方法用于操作和处理数组和矩阵。

综上所述，元组是一种不可变的有序集合，而列表是一种可变的有序集合，Numpy数组和矩阵是用于科学计算和数学运算的数据结构。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Python】Python中的数组、列表、元组、Numpy数组、Numpy矩阵](https://download.csdn.net/download/weixin_38682790/13748464)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python 列表，元组，数组](https://blog.csdn.net/weixin_44764524/article/details/112678820)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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