Cuatro estructuras de datos integradas en Python

En la era actual, Python se usa ampliamente. Se utiliza en inteligencia artificial, machine learning y algunos sitios web que usamos a diario. Youtube, Instagram y Quora usan Python. En todas estas aplicaciones donde se usa Python, una cosa es común y son los datos. Los datos en todas estas aplicaciones deben almacenarse y recuperarse de manera eficiente.

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¿Qué es una estructura de datos?

La estructura de datos ayuda a organizar los datos para que puedan almacenarse y recuperarse fácilmente. Acceso
y que la modificación de datos sea efectiva. La estructura de datos se usa ampliamente en casi todos los aspectos de las computadoras, como sistemas operativos, redes informáticas, etc.

Por ejemplo: Podemos almacenar una lista de elementos con la ayuda de una matriz y se puede acceder fácilmente de esta manera.

Estructura de datos en Python:

Python tiene dos tipos de estructuras de datos.

  • Construcción en Estructura de Datos
  • Estructura de datos definida por el usuario

Python tiene estructuras de datos implícitas como tupla, diccionario, lista y conjunto. También permite a los usuarios crear su propia estructura de datos, como Pila, Cola, Árbol, Lista vinculada, etc. Aquí hay una lista detallada de estas estructuras de datos.

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Mutabilidad y Orden:
La mutabilidad es si podemos o no cambiar un objeto una vez que se crea. Si nosotros estamos
se puede cambiar, entonces se llama mutable, de lo contrario se llama inmutable. El orden es si podemos usar el índice (posición) de un objeto para acceder al elemento.

4 estructuras de datos integradas

Una estructura de datos incorporada facilita la programación y ayuda al programador a utilizarlos para encontrar una solución más rápida. Casi el 80 % de los datos del mundo real están cubiertos por estas cuatro estructuras de datos.

Liza: Puede almacenar datos heterogéneos en orden secuencial. Cada elemento de la lista tiene una dirección. Cada elemento tiene un índice que comienza desde 0 y va hasta el último elemento llamado índice positivo. Tiene un índice negativo que comienza desde -1 y ayuda a recuperar desde el último para crear una lista de corchetes que se utilizan.

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Por ejemplo:

Crear lista:
mi lista =[1, 5, 3, ’Hello’, ’10’] # creando una lista con algunos datos
imprimir (mi_lista)
producción:[1, 5, 3, ’Hello’, ’10’]

Adición de elementos a la Lista:
Se realiza a través de las siguientes funciones.
adjuntar()
expandir()
insertar()
Podemos ver la funcionalidad a través de un ejemplo.
Por ejemplo:
1.mi_lista = [1, 2, 3]
producción:[1, 2, 3]
2.mi_lista.apéndice([555, 12]) #poner como un elemento
producción:[1, 2, 3, [555, 12]]
3.mi_lista.extender([234, ‘more_example’]) #poner como elementos diferentes
producción:[1, 2, 3, [555, 12]234, ‘más_ejemplo’]
4.my_list.insert(1, ‘insert_example’) # agrega el elemento i y aumenta el tamaño de la lista
producción:[1, ‘insert_example’, 2, 3, [555, 12]234, ‘más_ejemplo’]

Eliminación de elementos en la Lista:
Se puede hacer a través de las siguientes funciones:
retirar()
estallido()
Por ejemplo:
1.mi_lista=[1, 2, 3, ‘example’, 3.132, 10, 30]
2.my_list.remove(‘example’) #elimina elemento con ejemplo de valor
producción:[1, 2, 3, 3.132, 10, 30]
3.my_list.pop(1) # se elimina un elemento del índice
producción:[1,3, 3.132, 10, 30]

Métodos importantes compatibles con la lista:
1.clear() Elimina todos los elementos de la lista.
2.count() Devuelve el número total de elementos pasados.
3.sort() Ordena todos los elementos en orden ascendente.
4.extend() Extiende todos los elementos de una lista a alguna otra lista.
5.reverse() Invierte el orden de la lista.

Diccionarios: Se utilizan básicamente para almacenar pares clave-valor. Como, almacenamos números de teléfono con
nombres correspondientes en la guía telefónica.
Por ejemplo:

Creación de un diccionario:
La función de llave o dict() crea un diccionario. Trabajar con un diccionario, necesita
pares clave-valor para agregar.
Por ejemplo:
1.my_dict = {} # diccionario vacío
Producción: {}
2.my_dict = {1: ‘Python’, 2: ‘Java’} # diccionario con elementos
Salida:{1: ‘Python’, 2: ‘Java’}

Fuente de la imagen: detalles de estilo

Agregar el valor clave al diccionario:
Esto se logra agregando una clave y su valor.
Por ejemplo:
1.mi_dict = {1: ‘Python’, 2: ‘Java’}
Salida:{1: ‘Python’, 2: ‘Java’}
2.mi_dict[3]= ‘Ruby’ #Se agregó la clave 3 y el valor Ruby.
Salida:{1: ‘Python’, 2: ‘Java’, 3: ‘Ruby’}
3.mi_dict[‘learn’’]=’Barco’
Salida:{1: ‘Python’, 2: ‘Java’, 3: ‘Ruby’, ‘aprender’: ‘Grails’}
Eliminación de un valor-clave en un diccionario:
La eliminación de un valor clave en un diccionario se puede lograr mediante
1. hacer estallar()
2. elemento pop()
Por ejemplo:
1.my_dict = {1: ‘Python’, 2: ‘Java’, 3: ‘Rubí’}
Salida:{1: ‘Python’, 2: ‘Java’, 3: ‘Ruby’}
2.a = mi_dict.pop(3) #diamante pop
Salida: Rubí

3.b = my_dict.popitem() #abre el par clave-valor
Salida: 2: ‘Java’
Otras funciones importantes del vocabulario:
1.keys() Devuelve la lista de claves
2.values() Devuelve la lista de valores
3.get() Devuelve el valor de la Clave especificada
4.items() Devuelve una tupla de cada par clave-valor
5.copy() Devuelve una copia del diccionario.
Por ejemplo:
1.my_dict.keys() #Obtener todas las claves
Producción: [1,2,3]
2.my_dict.values() #Obtener todos los valores
Producción:[‘Python’,’Java’,’Ruby’]

Tuplas: Es muy similar a List con la diferencia de solvencia. Cuando los datos se ingresan en tuplas,
no puedo cambiar, haciendo tupla inmutable. El tamaño de las tuplas es fijo.

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Por ejemplo:
Creando una tupla:
1.mi_tupla = (1, 2, 3) #crear tupla
Salida: (1,2,3)

Acceso a elementos en tuplas
2.print(mi_tupla[0])
Salida: 1
3..print(mi_tupla[:])
Salida: (1,2,3)

Otras funciones importantes en tuplas
1.tuple() Convierte una lista en una tupla.
2.min() Devuelve el valor más pequeño de una tupla
3.max() Devuelve el mayor valor de una tupla
4.cmp() Compara elementos de dos tuplas
5.len() Devuelve la longitud total de la tupla

Por ejemplo:

  • mi_tupla = (1, 2, 3, [‘hindi’, ‘python’])
    imprimir(mi_persona[3][0])
    Salida: hindi
  • mi_tupla.cuenta(2)
    Salida: 1
  • mi_tupla.index([‘hindi’, ‘python’])
    Salida: 3

¿Diferencia entre lista y tupla?
Este es un tema interesante que se suele preguntar en todas partes. Analicemos algunos puntos para aclarar esta diferencia.

  1. Las listas son intercambiables pero los tulipanes se pueden intercambiar.
  2. 2. Diferencia de sintaxis:
    Lista: [1, 2, 3, 4]
    Tupla: (1, 2, 3, 4)
  3. La lista tiene longitud variable y las tuplas tienen longitud fija.
  4. Las listas suelen tener más funcionalidad que las tuplas.

Conjuntos: Es esencialmente una colección de elementos desordenados que son únicos. Por único, queremos decir que
si los datos se repiten pero en el conjunto, no se repetirán datos, esto es lo más importante
establecer propiedad. Los conjuntos suelen tener operaciones similares a las que tenemos en álgebra.

Por ejemplo:
Creación de conjunto:
No pasamos el par clave-valor, sino que solo pasamos valores en el conjunto.
1.my_set={1, 2, 2, 2, 3, 3, 5, 5} # conjunto creado
Salida: {1, 2, 3, 5}

Adición de elementos al conjunto:
1.mi_conjunto={1,2,3,4,4,4,5}
Salida: {1, 2,3, 4, 5}
2.mi_conjunto.add(6); #añadir un elemento al conjunto
Salida: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Varias operaciones en serie:
Por ejemplo:
mi_conjunto_1={1,2,3,4}
mi_conjunto_2={3,4,5,6}
1. Cruce
mi_conjunto_1.intersección(mi_conjunto_2);
Salida: {3,4}
2. Unión
mi_conjunto_1.union(mi_conjunto_2);
Salida: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
3. Diferencia
mi_conjunto_1.diferencia(mi_conjunto_2);
Salida: {1, 2}

Conclusión:

1. Orden:
List y Tuple están ordenados y Dictionary y Set no están ordenados.
2. Mutable:
A excepción de Tuple, los otros tres son mutables.
3.Constructor:
Lista:[]
tupla :()
Establecer: {}
Diccionario: {}

Varios usuarios de estructuras de datos integradas:

  1. Tuplas:
    a) Proporcionar fácil acceso al conjunto de datos y fácil manipulación del conjunto de datos.
    b) Tres parámetros individuales que pasan múltiples valores.
  2. Diccionario:
    a) Se utiliza para almacenar pares clave-valor no ordenados.
    b) Básicamente, se puede usar cualquier cosa para almacenar y acceder a los datos.
  3. Lista:
    a) Se almacenan múltiples tipos de datos y también se pueden realizar múltiples acciones.
    b) Fácil acceso y fácil manipulación de conjuntos de datos.
  4. Establecer:
    a) Almacenar datos esencialmente únicos.

Preguntas frecuentes

¿Qué son las estructuras de datos en Python?

Las diversas estructuras de datos en python incluyen: diccionarios, mapas, tablas de búsqueda, listas, tuplas, matrices, conjuntos y conjuntos múltiples.

¿Qué estructura de datos es una lista de Python?

Una lista de python es una estructura de datos de matriz.

¿Cuáles son las diferentes estructuras de datos integradas y definidas por el usuario en Python?

Las estructuras de datos integradas incluyen diccionarios, mapas, tablas de búsqueda, listas, tuplas, matrices, conjuntos y conjuntos múltiples. Las estructuras de datos definidas por el usuario incluyen pilas, colas, listas vinculadas, árboles, gráficos y mapas de ejes.

¿Cuántos tipos de datos hay en Python? ¿Qué son las estructuras de datos básicas?

Python tiene cuatro tipos de datos: número, cadena, carácter y booleano. Las estructuras de datos básicas son estructuras de datos que se utilizan como bloques de construcción para crear estructuras de datos aún más grandes.

¿Qué es una estructura de datos incorporada?

Una estructura de datos incorporada es aquella que ya está disponible con el lenguaje y no requiere una declaración explícita.

¿Cuáles son los 4 tipos de datos en Python?

Los cuatro tipos de datos en Python incluyen número, carácter, cadena y booleano.

¿Cuáles son los 5 tipos de datos?

Los 5 tipos de datos incluyen número, cadena, lista, tupla y diccionario.

4 comentarios en «Cuatro estructuras de datos integradas en Python»

  1. ¿Por qué no incluir ejemplos prácticos de uso de estas estructuras de datos en Python?

  2. ¡Interesante artículo! ¿Se podrían integrar más estructuras de datos en Python en el futuro?

  3. ¿Por qué no incluyeron ejemplos más avanzados de estructuras de datos en Python?

    • No todo el mundo está en el mismo nivel, amigo. A veces es mejor empezar con lo básico antes de lanzarse a lo avanzado. Si ya dominas las estructuras de datos en Python, ¡compártelas en lugar de quejarte! ¡Todos podemos aprender algo nuevo!

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