Array (Liste come array)

Perché ti serve questo?

In altri linguaggi come C++ o Java, un array è una sequenza di elementi tutti dello stesso tipo, con una posizione numerata che parte da 0. In Python, le liste svolgono questo ruolo nella maggior parte dei casi — e sono ancora più flessibili.

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Le liste come array

Per uso generico, le liste Python si comportano esattamente come array:

# Una sequenza di numeri interi, con indici 0, 1, 2, 3, 4
numeri = [10, 20, 30, 40, 50]

# Accedere a un elemento tramite il suo indice (la posizione)
print(numeri[0])    # 10  ← primo elemento
print(numeri[2])    # 30  ← terzo elemento
print(numeri[-1])   # 50  ← ultimo elemento (si conta da destra)

# Modificare un elemento
numeri[1] = 25
print(numeri)   # [10, 25, 30, 40, 50]

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Il modulo array: più efficiente per grandi quantità di numeri

Python ha un modulo chiamato array che offre array più efficienti in memoria rispetto alle liste normali. A differenza delle liste, però, possono contenere solo elementi dello stesso tipo.

import array

# Crea un array di interi ('i' = integer)
numeri = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

print(numeri)        # array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
print(numeri[0])     # 1

numeri.append(6)     # Aggiunge un elemento in fondo
print(numeri)        # array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6])

numeri.insert(2, 99) # Inserisce 99 alla posizione 2
print(numeri)        # array('i', [1, 2, 99, 3, 4, 5, 6])

numeri.remove(99)    # Rimuove la prima occorrenza di 99
print(numeri)        # array('i', [1, 2, 3, 4, 5, 6])

I codici tipo più usati:

Codice	Tipo	Descrizione
'i'	int	Numero intero
'l'	long	Numero intero lungo
'f'	float	Numero decimale (singola precisione)
'd'	double	Numero decimale (doppia precisione)

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Matrici: array a due dimensioni

Una matrice è come una tabella con righe e colonne. In Python si rappresenta come una lista di liste:

# Una tabella 3×3
matrice = [
    [1, 2, 3],   # riga 0
    [4, 5, 6],   # riga 1
    [7, 8, 9]    # riga 2
]

# Accedere a un elemento: prima la riga, poi la colonna
print(matrice[0][0])   # 1   ← riga 0, colonna 0
print(matrice[1][2])   # 6   ← riga 1, colonna 2
print(matrice[2])      # [7, 8, 9]  ← tutta la riga 2

# Modificare un elemento
matrice[1][1] = 99
print(matrice[1])      # [4, 99, 6]

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Scorrere un array (o una matrice) con for

numeri = [10, 20, 30, 40, 50]

# Scorrere tutti gli elementi
for n in numeri:
    print(n)

# Scorrere con l'indice
for i in range(len(numeri)):
    print(f"numeri[{i}] = {numeri[i]}")

# Scorrere una matrice riga per riga, elemento per elemento
matrice = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
for riga in matrice:
    for elemento in riga:
        print(elemento, end=" ")   # Stampa sulla stessa riga
    print()   # Va a capo dopo ogni riga

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Operazioni comuni

numeri = [5, 2, 8, 1, 9, 3]

print(max(numeri))     # 9  — il valore più grande
print(min(numeri))     # 1  — il valore più piccolo
print(sum(numeri))     # 28 — la somma di tutti
print(len(numeri))     # 6  — quanti elementi ci sono
print(sorted(numeri))  # [1, 2, 3, 5, 8, 9] — copia ordinata

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Quando usare NumPy invece delle liste?

Le liste Python vanno bene per la maggior parte degli usi. Ma se devi fare calcoli matematici su grandi quantità di numeri — come la media di 10.000 valori, moltiplicare matrici, o applicare funzioni statistiche — usa la libreria NumPy.

NumPy fa le stesse cose delle liste, ma è molto più veloce per i calcoli numerici intensivi. Lo vedremo nella sezione dedicata all’ecosistema Python.