Python Array Length : voici la marche à suivre !

Si vous travaillez avec des tableaux en Python et que vous voulez trouver leur longueur, plusieurs options s’offrent à vous. Nous vous présentons deux fonctions : len et size.

Trouver la longueur des arrays Python avec len

Puisque Python ne prend pas en charge les arrays sans importer de bibliothèques supplémentaires, mais seulement les listes Python, vous devez d’abord intégrer la bibliothèque numpy dans votre projet pour pouvoir manipuler la structure de données. Vous pouvez alors utiliser les arrays en Python. Pour connaître le nombre d’éléments contenus dans votre tableau, vous pouvez utiliser la fonction standard Python Len parmi d’autres.

Dans l’exemple suivant, nous créons un tableau qui contient les nombres de 0 à 5. L’appel de len permet ensuite de s’assurer que la longueur de notre tableau est affectée à la variable l.

import numpy as np
a = np.array([0,1,2,3,4,5])
l = len(a)
python

La valeur 6 est maintenant renseignée dans la variable l car le tableau contient six éléments au total.

La fonction len est également utile pour trouver la longueur de listes Python. De nombreux programmeurs ont recours à ces dernières pour remplacer les arrays si aucune bibliothèque supplémentaire ne doit être utilisée dans le projet.

Conseil

Vous utilisez Python pour votre projet Web ? Deploy Now de IONOS peut vous aider à déployer les modifications apportées à votre projet en temps réel. La connectivité directe à Git simplifie vos flux de travail et vous permet de rester informé sur l’état actuel de votre projet à tout moment.

Trouver la longueur des arrays Python avec size

Si vous travaillez avec numpy, la bibliothèque offre également une méthode pour vous permettre de trouver aisément la longueur des tableaux. Nommée size, elle est définie pour les arrays uniquement: elle ne fonctionne donc pas si vous voulez l’appliquer à une liste Python. Contrairement à len, size vous permet également de connaître le nombre d’éléments dans un array multidimensionnel.

Dans ce cas également, il est judicieux de s’appuyer sur un exemple de code pour illustrer son utilisation. Tout d’abord, nous créons le même array que dans le premier exemple, qui contient les nombres de 0 à 5, et stockons la longueur dans la variable nommée l. Nous créons ensuite un tableau qui se compose lui-même de trois arrays individuels et renseignons sa longueur dans la variable appelée s.

import numpy as np
# array unidimensionnel
a = np.array([0,1,2,3,4,5])
l = a.size
# array multidimensionnel
m = np.array([[0,1,2], [3,4,5], [6,7,8], [9,10,11]])
s = m.size
python

Si vous considérez la valeur renseignée dans la variable l, vous remarquerez qu’il n’existe aucune différence avec l’appel de len : dans ce cas aussi, la variable l contiendra un 6 car le tableau est composé de six éléments.

Le deuxième appel de size va peut-être vous surprendre. Un 12 est maintenant stocké dans la variable nommée m. Ceci provient du fait que size comptabilise les éléments de tous les arrays un par un et les affiche. Un appel len à ce stade vous renvoie un 4 car l’appel len se rapporte toujours uniquement à la première dimension de l’array, dans lequel vous stockez un total de quatre sous-tableaux dans cet exemple. Les éléments auxquels len fait référence sont « [0,1,2] », « [3,4,5] », « [6,7,8] » et « [9,10,11] ».