¿Cómo obtener la dirección de un elemento en la array de Python?

En este artículo, vamos a discutir cómo obtener la dirección de un elemento en particular en la array de Python. En python podemos crear la array usando numpy. Numpy significa Python numérico utilizado para crear y procesar arrays. Tenemos que importar el módulo numpy

importar numpy como np

Sintaxis para crear una array:

np.ndarray([elemento1,elemento2,….,elemento n])

Método 1: Usar datos

podemos obtener la dirección usando datos a través del índice de array.

Sintaxis:

array[índice].datos

Devolverá la memoria de ese elemento presente en el índice dado. A continuación se presentan implementaciones para el mismo.

Ejemplo: código de Python para crear una array de 10 elementos y acceder a la memoria de algunos elementos

# import numpy module
import numpy as np
  
# create an array of 10 elements
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 34, 56, 78])
  
# get index 4 element address
print("The element present at 4 th  index - element",
      a[4], ":", a[4].data)
  
# get index 5 element address
print("The element present at 5 th index - element",
      a[5], ":", a[5].data)
  
# get index 1 element address
print("The element present at 1 st index - element",
      a[1], ":", a[1].data)
  
# get index 0 element address
print("The element present at 0 th  index - element",
      a[0], ":", a[0].data)

Producción:

El elemento presente en el 4º índice – elemento 5: <memoria en 0x7f9e01221680>

El elemento presente en el índice 5 – elemento 6: <memoria en 0x7f9e01221680>

El elemento presente en el 1er índice – elemento 2: <memoria en 0x7f9e01221680>

El elemento presente en el índice 0 – elemento 1: <memoria en 0x7f9e01221680>

Método 2: Usar __array_interface__

Podemos obtener todos los detalles de la memoria usando este método, por lo que obviamente también se devolverá la dirección de la memoria.

Sintaxis:

arr[índice].__array_interface__

Ejemplo: código de Python para obtener los detalles de la dirección de los elementos de la array

# import numpy module
import numpy as np
  
# create an array of 10 elements
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 34, 56, 78])
  
# get index 4 element address
print("The element present at 4 th  index - element",
      a[4], ":", a[4].__array_interface__)
  
# get index 5 element address
print("The element present at 5 th index - element",
      a[5], ":", a[5].__array_interface__)
  
# get index 1 element address
print("The element present at 1 st index - element",
      a[1], ":", a[1].__array_interface__)
  
# get index 0 element address
print("The element present at 0 th  index - element",
      a[0], ":", a[0].__array_interface__)

Producción:

El elemento presente en el 4º índice – elemento 5: {‘data’: (94734975551568, False), ‘strides’: None, ‘descr’: [(”, ‘<i8’)], ‘typestr’: ‘<i8 ‘, ‘forma’:(), ‘versión’: 3, ‘__ref’: array(5)}

El elemento presente en el índice 5: elemento 6: {‘data’: (94734975551568, False), ‘strides’: None, ‘descr’: [(”, ‘<i8’)], ‘typestr’: ‘<i8 ‘, ‘forma’:(), ‘versión’: 3, ‘__ref’: array(6)}

El elemento presente en el 1er índice – elemento 2: {‘data’: (94734975551568, False), ‘strides’: None, ‘descr’: [(”, ‘<i8’)], ‘typestr’: ‘<i8 ‘, ‘forma’:(), ‘versión’: 3, ‘__ref’: array(2)}

El elemento presente en el índice 0 – elemento 1: {‘data’: (94734975551568, False), ‘strides’: None, ‘descr’: [(”, ‘<i8’)], ‘typestr’: ‘<i8 ‘, ‘forma’:(), ‘versión’: 3, ‘__ref’: array(1)}