fbpx
array python

Array Python: Kegunaan dan Fiturnya

20 April 2022

Dalam programming, ada ribuan data yang diproses setiap harinya. Dibutuhkan serangkaian metode untuk menyimpan dan mengolah data-data tersebut. Array Python adalah salah satu cara untuk mengorganisir dan menyusun data-data yang ada agar lebih terstruktur dan mudah untuk diakses. Mari ketahui apa itu array pada Python, fungsinya, dan fitur-fiturnya.

Mengenal array pada Python

Array adalah sebuah struktur data yang di dalamnya termuat sejumlah elemen data dengan tipe yang sama. Python, sebuah bahasa pemrograman, memiliki jenis struktur data yang satu ini. Keunikan dari struktur ini juga bisa dibuat sebagai list, di mana Anda dapat menyimpan elemen-elemen data yang memiliki tipe berbeda. Hanya saja, array dinilai lebih efisien dan cepat.

Ketika menggunakan Python, Anda bisa langsung memilih array module. Namun, perhatikan karena array module hanya untuk menyimpan koleksi elemen data dengan tipe yang sama. Misalnya, Anda ingin menyimpan data nama-nama mobil yang ada di perusahaan Anda. Maka, Anda bisa menggunakan array module dalam Python karena tipe nilainya sama, yaitu nama mobil. 

Kapan harus digunakan?

Mungkin Anda bingung apa perbedaan dari list dan array pada Python. Keduanya sama-sama berguna, tergantung dengan kebutuhan Anda. Jika Anda ingin menyimpan koleksi elemen data dalam jumlah sedikit dan tidak berencana untuk melakukan kalkulasi matematika, maka list lebih efisien untuk pekerjaan ini. 

Sebaliknya, apabila Anda memiliki data dalam jumlah banyak, array adalah pilihannya. Dalam praktik data analytics dan data science, penggunaan array sangat dibutuhkan bila akan melakukan operasi numerik. Array ada Python juga lebih hemat penyimpanan, sehingga memang cocok untuk koleksi data berskala besar. 

Fitur array pada Python

Ada beberapa fitur array pada Python yang bisa dimanfaatkan. Semua fitur ini akan semakin mempermudah Anda ketika akan menyusun atau mengorganisir koleksi data. Seiring waktu, Anda pun bisa menambah, mengubah, dan menghapus elemen data yang diinginkan. 

1. Declare

Beginilah cara membuat array Python. Masih menggunakan contoh koleksi nama mobil di perusahaan A, mari kita buat syntax array:

mobil = [‘Agya’, ‘Innova’, ‘Camry’, ‘Avanza’, ‘Panther’, ‘Sigra’, ‘Civic’]

Berdasarkan urutannya, angka indeks dimulai dari 0. Jadi, mobil Agya berindeks 0, sementara mobil Sigra berindeks 5. 

2. Call

Jika Anda ingin mengakses elemen data tertentu, maka Anda cukup mengetik nomor indeksnya saja. Inilah yang disebut sebagai fitur call. Contohnya, Anda ingin mengakses data mobil Sigra, maka kodenya adalah:

print(mobil[5])

Nantinya, program akan mengeluarkan output mobil Sigra tersebut. 

3. Slice

Fungsi slice dalam array Python akan memudahkan Anda ketika ingin mengakses lebih dari satu data sekaligus. Gunakan kode [awal:akhir] untuk melakukannya. Contoh:

print(mobil[2:5])

Maka, output yang keluar adalah:

[‘Camry’, ‘Avanza’, ‘Panther’, ‘Sigra’]

4. Modify

Anda pun bisa menggunakan fitur modify untuk mengubah nilai elemen data. Caranya sangat mudah, cukup identifikasikan nomor indeks elemen yang ingin diubah serta nilai penggantinya. Semisal Anda ingin mengubah mobil Sigra menjadi mobil Jazz, maka lakukan seperti ini:

Mobil[5] = “Jazz”

5. Append

Apa yang harus dilakukan ketika Anda ingin menambah elemen baru ke dalam array yang sudah ada? Tidak perlu menghapus dan membuat array baru, cukup gunakan fungsi append(). Kira-kira seperti ini contohnya:

mobil = [‘Agya’, ‘Innova’, ‘Camry’, ‘Avanza’, ‘Panther’, ‘Sigra’, ‘Civic’]

mobil.append(‘Ayla’)

print(mobil)

6. Pop

Bagaimana jika Anda ingin menghapus elemen yang telah dimasukkan dalam array? Sama mudahnya, gunakan saja fungsi pop() dengan nomor indeks yang ingin dihapus. Begini contohnya:

mobil = [‘Agya’, ‘Innova’, ‘Camry’, ‘Avanza’, ‘Panther’, ‘Sigra’, ‘Civic’]

mobil.pop(3)

print(mobil)

Setelahnya, elemen mobil Avanza pun akan hilang dari syntax array Python. 

Kesimpulan

Dalam bahasa pemrograman Python, sudah tersedia array module untuk memudahkan pengguna ketika ingin menyimpan koleksi elemen data dengan tipe yang sama. Array cocok digunakan untuk data berjumlah banyak karena dinilai efisien, mudah diimplementasikan, serta lebih hemat kapasitas penyimpanan. Dalam array Python, ada beberapa fitur yang semakin memudahkan pengguna, seperti declare, call, slice, modify, append, dan pop.

Tidak sampai di sini saja, masih ada banyak hal untuk dipelajari jika Anda tertarik di bidang data science. Ikuti kelasnya di Algoritma Data Science School, di mana Anda bisa menyesuaikan jadwal kelas dengan kesibukan Anda. Sudah banyak perusahaan dan tenaga profesional yang menjadi lulusan, siapkah Anda menjadi lulusan berikutnya?

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Computational Thinking
Pengertian Computational Thinking dalam Data Science
Data Science Tools
Data Science Tools yang Umum Digunakan
Web Scraping Python
Alasan Mengapa Python Bagus untuk Web Scraping

Dalam programming, ada ribuan data yang diproses setiap harinya. Dibutuhkan serangkaian metode untuk menyimpan dan mengolah data-data tersebut. Array Python adalah salah satu cara untuk mengorganisir dan menyusun data-data yang ada agar lebih terstruktur dan mudah untuk diakses. Mari ketahui apa itu array pada Python, fungsinya, dan fitur-fiturnya.

Mengenal array pada Python

Array adalah sebuah struktur data yang di dalamnya termuat sejumlah elemen data dengan tipe yang sama. Python, sebuah bahasa pemrograman, memiliki jenis struktur data yang satu ini. Keunikan dari struktur ini juga bisa dibuat sebagai list, di mana Anda dapat menyimpan elemen-elemen data yang memiliki tipe berbeda. Hanya saja, array dinilai lebih efisien dan cepat.

Ketika menggunakan Python, Anda bisa langsung memilih array module. Namun, perhatikan karena array module hanya untuk menyimpan koleksi elemen data dengan tipe yang sama. Misalnya, Anda ingin menyimpan data nama-nama mobil yang ada di perusahaan Anda. Maka, Anda bisa menggunakan array module dalam Python karena tipe nilainya sama, yaitu nama mobil. 

Kapan harus digunakan?

Mungkin Anda bingung apa perbedaan dari list dan array pada Python. Keduanya sama-sama berguna, tergantung dengan kebutuhan Anda. Jika Anda ingin menyimpan koleksi elemen data dalam jumlah sedikit dan tidak berencana untuk melakukan kalkulasi matematika, maka list lebih efisien untuk pekerjaan ini. 

Sebaliknya, apabila Anda memiliki data dalam jumlah banyak, array adalah pilihannya. Dalam praktik data analytics dan data science, penggunaan array sangat dibutuhkan bila akan melakukan operasi numerik. Array ada Python juga lebih hemat penyimpanan, sehingga memang cocok untuk koleksi data berskala besar. 

Fitur array pada Python

Ada beberapa fitur array pada Python yang bisa dimanfaatkan. Semua fitur ini akan semakin mempermudah Anda ketika akan menyusun atau mengorganisir koleksi data. Seiring waktu, Anda pun bisa menambah, mengubah, dan menghapus elemen data yang diinginkan. 

1. Declare

Beginilah cara membuat array Python. Masih menggunakan contoh koleksi nama mobil di perusahaan A, mari kita buat syntax array:

mobil = [‘Agya’, ‘Innova’, ‘Camry’, ‘Avanza’, ‘Panther’, ‘Sigra’, ‘Civic’]

Berdasarkan urutannya, angka indeks dimulai dari 0. Jadi, mobil Agya berindeks 0, sementara mobil Sigra berindeks 5. 

2. Call

Jika Anda ingin mengakses elemen data tertentu, maka Anda cukup mengetik nomor indeksnya saja. Inilah yang disebut sebagai fitur call. Contohnya, Anda ingin mengakses data mobil Sigra, maka kodenya adalah:

print(mobil[5])

Nantinya, program akan mengeluarkan output mobil Sigra tersebut. 

3. Slice

Fungsi slice dalam array Python akan memudahkan Anda ketika ingin mengakses lebih dari satu data sekaligus. Gunakan kode [awal:akhir] untuk melakukannya. Contoh:

print(mobil[2:5])

Maka, output yang keluar adalah:

[‘Camry’, ‘Avanza’, ‘Panther’, ‘Sigra’]

4. Modify

Anda pun bisa menggunakan fitur modify untuk mengubah nilai elemen data. Caranya sangat mudah, cukup identifikasikan nomor indeks elemen yang ingin diubah serta nilai penggantinya. Semisal Anda ingin mengubah mobil Sigra menjadi mobil Jazz, maka lakukan seperti ini:

Mobil[5] = “Jazz”

5. Append

Apa yang harus dilakukan ketika Anda ingin menambah elemen baru ke dalam array yang sudah ada? Tidak perlu menghapus dan membuat array baru, cukup gunakan fungsi append(). Kira-kira seperti ini contohnya:

mobil = [‘Agya’, ‘Innova’, ‘Camry’, ‘Avanza’, ‘Panther’, ‘Sigra’, ‘Civic’]

mobil.append(‘Ayla’)

print(mobil)

6. Pop

Bagaimana jika Anda ingin menghapus elemen yang telah dimasukkan dalam array? Sama mudahnya, gunakan saja fungsi pop() dengan nomor indeks yang ingin dihapus. Begini contohnya:

mobil = [‘Agya’, ‘Innova’, ‘Camry’, ‘Avanza’, ‘Panther’, ‘Sigra’, ‘Civic’]

mobil.pop(3)

print(mobil)

Setelahnya, elemen mobil Avanza pun akan hilang dari syntax array Python. 

Kesimpulan

Dalam bahasa pemrograman Python, sudah tersedia array module untuk memudahkan pengguna ketika ingin menyimpan koleksi elemen data dengan tipe yang sama. Array cocok digunakan untuk data berjumlah banyak karena dinilai efisien, mudah diimplementasikan, serta lebih hemat kapasitas penyimpanan. Dalam array Python, ada beberapa fitur yang semakin memudahkan pengguna, seperti declare, call, slice, modify, append, dan pop.

Tidak sampai di sini saja, masih ada banyak hal untuk dipelajari jika Anda tertarik di bidang data science. Ikuti kelasnya di Algoritma Data Science School, di mana Anda bisa menyesuaikan jadwal kelas dengan kesibukan Anda. Sudah banyak perusahaan dan tenaga profesional yang menjadi lulusan, siapkah Anda menjadi lulusan berikutnya?

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Penerapan Internet of Things dalam Kehidupan Sehari-hari
Produk artificial intelligence
7 Produk Artificial Intelligence dalam Kehidupan Sehari-hari
Data analitik
Perbedaan Data Analitik dan Data Analisis