āđāļ้ Array āđāļāļ Associate āļีāļāļ§่āļēāđāļŦāļĄ?
āļāļĒ่āļēāđāļ้āđāļāļĨāļāđāļāļี่āļāļĄāļāļ°āđāļีāļĒāļāļāļ°āđāļĢāļ§āļāđāļāļĄāļēāļี่āļูāđāļĨ้āļ§āđāļ็āļāđāļĢื่āļāļ āļื้āļ(āļāļēāļ)āļ้āļēāļ āđāļāļāļēāļāļ้āļēāļ āļāļēāļ้āļēāļāļ้āļēāļ āļั่āļāļ็āđāļāļĢāļēāļ°āļāļĄāđāļĄ่āđāļ้āļĻึāļāļĐāļē python āđāļ็āļāļ āļēāļĐāļēāđāļĢāļāļāļĢัāļ āļāļĄāđāļ้āļāļēāļāļĄāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē āđāļĨāļ°āđāļĄื่āļāļĄāļēāļัāļ python āļ็āļāļāļāđāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļāļĒ่āļēāļāļāļāļāļĄัāļ āđāļĨāļĒāļĄีāļāļ§āļēāļĄāļิāļāļāļ°āđāļāđāļŦ้āļŠุāļāļ้āļ§āļĒāļāļēāļĢāļั้āļāđāļ้āļēāļ§่āļē āļāļēāļāđāļŦāļĄ่āđāļี่āļāļĄāļัāļāļāļēāļāļēāļāļ§ัāļāļี้āđāļāļāļĄāļāļ°āļāļĒāļēāļĒāļēāļĄāļāļģāļ้āļ§āļĒ python āļ่āļ§āļāļี้āļึāļāđāļ็āļāļ่āļ§āļāđāļāļĨี่āļĒāļāļ่āļēāļāļāļēāļāļ āļēāļĐāļēāļี่āđāļ้āļāļĒู่āđāļิāļĄāļĄāļēāļŠู่ python āļāļĢัāļ āđāļĨāļ°āļāļĄāđāļื่āļāļ§่āļēāđāļŦāļĨืāļāđāļิāļāļ§่āļēāļāļĒ่āļēāļāļ้āļāļĒāđāļ็āļāļŦāļĨัāļ 10 āļีāļึ้āļāđāļāļ่āļāļāļēāļāļี้āđāļĨāļāļāļ°āđāļ้ python āđāļĒāļāļ°āļึ้āļāđāļĨāļ°āđāļ้āļāļĒ่āļēāļāđāļ็āļĄāļāļĢāļ°āļŠิāļāļิāļ āļēāļāđāļĄ่āļĒิ่āļāļŦāļĒ่āļāļāđāļāļāļ§่āļēāļ āļēāļĐāļēāļāļāļĄāļิāļ§āđāļāļāļĢ์āļื่āļāđāđāļĨāļĒ
āļ§ัāļāļี้āđāļĨ่āļēāđāļĢื่āļāļāļāļ°āđāļĢāļี?
āļ่āļāļāļŦāļ้āļēāļี้āđāļāļ§ัāļāļŠāļāļēāļĒāđāļ§ัāļāļึāļ āļāļāļ°āļี่āļāļĄāļāļģāļĨัāļāđāļĨ่āļāļāļāļāļēāļĒāļ้āļēāļāđāļŦ้āļāļēāļāđāļีāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļัāļāļĨูāļāļ้āļēāļāļี่āļāļĢิāļāđāđāļĨ้āļ§āđāļ็āļāļĨูāļāļāļēāļĒ āđāļāļĒāļāļĨāļāļāļāđāļāļāđāļ้āļēāļĄีāđāļ้āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ§่āļēāļāļ°āđāļāļēāđāļāļื้āļāđāļāļĄāļŠ์āļี่āļāļĒāļēāļāđāļ้ āļāļĄāđāļŦ้āļāļēāļāđāļāļēāđāļ้āļ§āļĒāļāļēāļĢāđāļีāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļĢัāļāļ้āļāļĄูāļĨāđāļ plot āļāļĢāļēāļāđāļŠ้āļāļŦāļĢืāļ line chart āđāļĢāļāđāļāļĄāļ็āđāļŦ้āļāļģāļĢัāļāļ่āļē x āđāļĨāļ° y āđāļ็āļāļู่āđ 5-6 āļุāļ āđāļื่āļāđāļāļēāļĄāļē plot graph āđāļีāļĒāļāđāļŦ้āđāļāļāļĒ์āđāļ่āđāļĄ่āļŠāļāļāļāļ°āđāļĢāļĄāļēāļ āđāļื่āļāđāļŦ้āđāļ็āļāđāļĢื่āļāļāļ้āļēāļāļēāļĒ āđāļ้āļēāļ็āļāļģāđāļ้āđāļื่āļāļāļāļēāļāļูāļื้āļāđāļ§้āļีāļāļāļŠāļĄāļāļ§āļĢ āđāļ่āđāļĄื่āļāļāļģāđāļŠāļĢ็āļāļŠิ่āļāļี่āļāļĄāļāļĒāļēāļāđāļ้āļ็āļāļĢāļēāļāļāļึ้āļāđāļāļŦัāļ§āđāļ้āļēāđāļĨ้āļ§āļ็āļŠāļĢ้āļēāļāļāļģāļāļēāļĄāļĒิāļāļĄāļēāļŦāļēāļāļĄ "āļ๊āļ°āļ๋āļē... āļ้āļēāđāļĢāļēāļāļ°āļ้āļāļāļŠāļĢ้āļēāļāļัāļ§āđāļāļĢāđāļĒāļāļ°āđ āļĄัāļāļāļ°āļ้āļāļāļิāļāļื่āļāļัāļ§āđāļāļĢāļĒัāļāđāļāļĨ่āļ°āļีāļี้" āļāļēāļāļāļģāļāļēāļĄāļี่āļĢู้āđāļĨāļĒāļ§่āļēāđāļ้āļēāļāļģāļŦāļāļāļัāļ§āđāļāļĢ x āđāļĨāļ° y āđāļ§้āđāļ็āļāļู่āđāļāļēāļĄāđāļāļāļĒ์ āđāļ่āļ x1,y1,x2,y2,....,x5,y5,x6,y6 āđāļĨāļ°āđāļĢิ่āļĄāļāļ°āļัāļāļāļēāļĢāļĒāļēāļ āļāļĄāđāļĨāļĒāđāļāļ°āļāļģāđāļŦ้āđāļ้ Array āđāļāļĢāļēāļ°āļัāļāļāļēāļĢāđāļ็āļāļĢāļ°āļāļāđāļ้āļ่āļēāļĒāļāļ§่āļēāđāļĨāļ°āđāļĄ่āļāļ§āļāļāļāļēāļĨāļāļĢ่āļģāđāļāļĢื่āļāļŦāļēāļāļāļ°āļĄีāļāļēāļĢāđāļิ่āļĄāļ่āļē x,y āļีāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļุāļ āđāļāļĢāļēāļ°āļĄัāļāđāļ้āļĢ่āļ§āļĄāļัāļ āļāļģāļŠั่āļāļี่āļāļ§āļāļุāļĄāļāļēāļĢāļ§āļāļĢāļāļāļāļĒ่āļēāļ for āđāļĨāļ° while āđāļ้
āļัāļ§āļāļĒ่āļēāļ
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print ( my_list[0] )
print ( my_list[2] )
āļāļĨāļĨัāļāļ์
a
c
āđāļĨāļ°āļŦāļēāļāļ้āļāļāļāļēāļĢāđāļĢีāļĒāļāđāļ้āļāļēāļāļĄัāļāļุāļāļัāļ§āđāļĢāļēāļ็āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļ้āļāļēāļĢāļ§āļāļĢāļāļāļāļĒ่āļēāļ for āļĄāļēāļ่āļ§āļĒāđāļ้āļāļĢัāļāđāļĄ่āļ้āļāļāđāļĢีāļĒāļāļĄัāļāļีāļĨāļ°āļัāļ§āļุāļāļāļĢั้āļ āđāļāļāļั้āļāđāļĄ่āļŠāļุāļāļŦāļĢāļāļ
āļัāļ§āļāļĒ่āļēāļ
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
for data in my_list :
print ( data )
āļāļĨāļĨัāļāļ์
a
b
c
d
e
f
g
āđāļĨāļ°āļี่āļāļĢิāļāđāļĨ้āļ§āļāļĄāļāļĒāļēāļāļāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāđāļĢื่āļāļ "Associate Array" āđāļāļĨāļ§่āļē "āļāļēāļĢ์āđāļĢāļĒ์āđāļāļāđāļื่āļāļĄāđāļĒāļ" āđāļŦāļĄ! āđāļāļĨāđāļāđāļĨ้āļ§āļ็āđāļĄ่āđāļŦ็āļāļāļ°āļĢู้āđāļĢื่āļāļāđāļĨāļĒ āđāļāļĢāļēāļ°āļāļĢิāļāđāđāļĨ้āļ§āđāļĄื่āļāđāļ้āļāļēāļāļัāļāļ้āļāļāļāļĢิāļāđ āđāļ้āļēāļัāļ§āļี้āļāļ°āļ่āļ§āļĒāļāļēāļāđāļĢāļēāđāļ้āļāļĒ่āļēāļāļĄāļēāļāļāļĢัāļ āļāļāļāđāļĢāļāļāļĄāļ็āļัāļāđāļāļิāļāļ§่āļē python āļĄัāļāļĄีāđāļ่ list āđāļāļāļ่āļēāļĒāđāļāļ§āļāļี้āđāļāļĢāļēāļ°āđāļ§็āļāđāļāļ์āļŠāļāļāđāļ้ python āļŦāļĨāļēāļĒāđāļŦ่āļāļ็āļāļģāđāļŠāļāļāđāļ่āđāļāļāļี้ āļึ่āļāļĄāļēāļĢู้āļีāļŦāļĨัāļāļ§่āļē āļ่āļēāļ§..āļ็āļĄี Associate Array āļี่āļāļē āđāļ่āļāļģāđāļĄāđāļĄ่āļ่āļāļĒāļĄีāļัāļ§āļāļĒ่āļēāļāļāļēāļĢāđāļ้ āļึāļāđāļŦāļุāļāļĨāļีāđāļึ้āļāđāļ้āļāļāļāļี้āļ็āļืāļ "āļ็āđāļāđāļĄ่āļĢู้āļัāļāļูāđāļŦ้āļีāđāļ่āļāļāđāļāđāļĨ้āļēāļēāļēāļēāļē" āđāļāļēāļĨ่āļ°āļĄāļēāļูāđāļ้āļēāļัāļ§āļี้āļัāļ
Associate Array āļืāļāļāļ°āđāļĢ?
āļāļิāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļ๋āļāļāļāļāļĄัāļāđāļāļāļŠั้āļāļี่āļŠุāļāļ็āļืāļ "āļĄัāļāđāļ็āļāļāļēāļĢ์āđāļĢāļĒ์āđāļāļāļ้āļēāļ§āļŦāļ้āļē āļี่āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļั้āļāļื่āļāđāļāļāļēāļ°āļāļāļāđāļ่āļĨāļ°āļิ้āļāļĒ่āļāļĒāđāđāļ้āļั่āļāđāļāļāļāļĢัāļ" āđāļĨāļ°āđāļĄื่āļāļāļ°āđāļ้āļāļēāļāļ็āļ้āļēāļāļึāļāđāļ้āđāļāļĒāđāļĄ่āļ้āļāļāļิāļāļัāļ§āđāļĨāļ 0 1 2 3 4 ... āđāļ่āļāļĒ่āļēāđāļāļĨāļāđāļāļิāļāļ§่āļēāđāļāļāļั้āļāļื่āļāđāļ้āđāļี่āļĒāļĄัāļāļāļ°āļีāļี่āļŠุāļāļāļ°āļāļĢัāļ āđāļāļĢāļēāļ°āļั้āļāļื่āļāđāļĨ้āļ§āļุāļāļ่āļāļāļ็āļืāļāļ้āļēāđāļĄ่āļĢู้āļื่āļāļ็āđāļĢีāļĒāļāđāļ้āđāļĄ่āđāļ้āļāļ°āļีāļ āļูāļāļĒ่āļēāļāļัāļ§āļāļĒ่āļēāļāļ้āļēāļāļāļāļŠิāļāļĢัāļ āļ§āļāļĨูāļāļāļģāļีāļĨāļ°āļิ้āļāđāļ้āļั้āļāļŦāļĄāļāđāļāļĢāļēāļ°āļĄัāļāļĄีāļĨāļģāļัāļ āđāļĄ่āļ้āļāļāļĢู้āļื่āļāļ็āđāļ้ āļัāļāļั้āļāđāļ§āļĨāļēāļŦāļĒิāļāđāļ้āļ็āđāļĨืāļāļāđāļŦ้āļีāļāļĢัāļ āļึ่āļāđāļ้āļē Associate Array āļี่āđāļŦāļĄāļēāļ°āļัāļāļāļēāļĢāđāļ้āļัāļāļāļēāļ database āļŦāļĢืāļāļāļēāļĢāļŠāļĢ้āļēāļ table āļĄāļēāļāđāļāļĢāļēāļ°āļāļ°āđāļ้āļ้āļēāļāļิāļāļāļāļĨัāļĄāļ์āļ่āļēāļāđāļāļāļāđāļ่āļĨāļ°āļāļĢāļĢāļัāļāđāļāļĒāđāļĄ่āļ้āļāļāļĄāļēāļāļāļāļģāļ§่āļēāļĄัāļāļāļĒู่āļĨāļģāļัāļāļี่āđāļ่āļēāđāļŦāļĢ่ āđāļĨāļ°āļŦāļēāļāļ่āļāđāļāļĄีāļāļēāļĢāđāļāļĢāļāļāļāļĨัāļĄāļ์āļāļ°āđāļ้āđāļĄ่āļ้āļāļāđāļĨ่āđāļ้āđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļัāļāļāļ§āļāļŠāļĄāļāļāđāļāļĨ่āļēāđāļีāļāļ้āļ§āļĒ āļ้āļ!! āđāļืāļāļāļĨืāļĄāļāļāļāđāļ āđāļ้āļēāļŠิ่āļāļี้āđāļ python āđāļ้āļēāđāļĢีāļĒāļ dict āļāļĢัāļ āļāļĄāļāļ°āđāļŠāļāļāļ§ิāļีāļŠāļĢ้āļēāļāđāļ§้āļŠัāļ 2 āđāļāļāļāļ āļĄāļēāļāđāļāļāļ°āļĄāļēāļāđāļ 55+
āļัāļ§āļāļĒ่āļēāļ 1
my_record = dict()
my_record["name"] = "Tony"
my_record["age"] = "50"
my_record["fav_color"] = "Blue"
print( my_record )
print( my_record["name"] )
print( my_record["age"] )
āļāļĨāļĨัāļāļ์
{'name': 'Tony', 'age': 50, 'fav_color': 'Blue'}
Tony
50
āļัāļ§āļāļĒ่āļēāļāļี่ 2 āļāļĄāđāļāđāļāļēāļĄāļēāļāļēāļāđāļ§็āļ https://python-course.eu/python-tutorial/dictionaries.php āļāļĢัāļāļĨāļāļāļāļēāļĄāđāļāļูāļัāļāđāļ้āļāļĄāļ§่āļēāļ§ิāļีāļี้āļ็āđāļ็āļāļāļēāļĢāļŠāļĢ้āļēāļāļัāļ§āđāļāļĢāđāļāļ dict āļี่āļ่āļēāļĒāđāļี python āļĄัāļāļāļ°āļāļĢāļ°āļāļēāļĻāļัāļ§āđāļāļĢāļัāļāļ่āļēāļĒāđāļāļĒ่āļēāļāļี้ āļี่āļ็āđāļ็āļāļีāļāļāļ§āļēāļĄāļ่āļēāļŠāļāđāļāļāļāļāļĄัāļāļāļĢัāļ
āļัāļ§āļāļĒ่āļēāļ 2
city_population = {
"New York City": 8550405,
"Los Angeles": 3971883,
"Toronto": 2731571,
"Chicago": 2720546,
"Houston": 2296224,
"Montreal": 1704694,
"Calgary": 1239220,
"Vancouver": 631486,
"Boston": 667137 }
print ( city_population["Boston"] )
āļāļĨāļĨัāļāļ์
667137
āļŦāļēāļāļ่āļēāļāļĄāļēāļāļāļāļāļāļĄāđāļื่āļāļ§่āļēāļุāļāļāļ°āđāļ้āļāļ§āļēāļĄāļĢู้āđāļิ่āļĄāđāļิāļĄāļ้āļēāļāđāļĄ่āļĄāļēāļāļ็āļ้āļāļĒ āđāļĨāļ°āļāļāļāļ°āđāļŦ็āļāļ้āļ§āļĒāļัāļāļāļĄāļ§่āļēāļāļ°āļĄีāļāļēāļāļāļēāļāļี่āđāļĢāļēāļ้āļāļāļ้āļēāļāļิāļāļ้āļ§āļĒāļ้āļāļāļ§āļēāļĄāđāļāļāļี้āđāļ้āļ่āļēāļĒāļāļ§่āļēāļāļēāļĢāļ้āļēāļāļิāļāđāļāļāļĨāļģāļัāļāļāļēāļĄāļāļāļิ āđāļĨāļ°āđāļ้āļĄัāļāđāļŦ้āđāļ็āļāļāļĢāļ°āđāļĒāļāļ์āđāļ้āđāļ่āļāļāļāļāļĢัāļ
āđāļāļēāļĨ่āļ°..āđāļ§้āđāļāļāļัāļāđāļŦāļĄ่āđāļĄื่āļāļĄีāļāļ°āđāļĢāļĄāļēāđāļĨ่āļēāļāļĢัāļ āļŠāļ§ัāļŠāļีāļāļĢัāļ