Как преобразовать массив в число python

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ТИПОВ ДАННЫХ В PYTHON

С помощью функции complex() удобно формировать комплексные числа, указывая через запятую два аргумента: действительную часть и мнимую часть.

a = complex(3.2, 1.5) print(a) 

(3.2+1.5j) 

Смешанная арифметика

Python поддерживает смешанную арифметику в выражениях, состоящих из чисел разных типов. При этом целочисленный тип (int) при необходимости расширяется до дробного (float), а дробный — до комплексного (complex). То же самое происходит при сравнении чисел разного типа.

Системы счисления

Для преобразования чисел в двоичную, восьмиричную и шестнадцатиричную систему служат функции bin(), oct() и hex(). Эти функции возвращают строковые представления чисел, что необходимо учитывать при работе с ними.

a = hex(38) print(a) 

0x26 

Преобразовать строковое представление недесятичного числа в десятичную систему можно с помощью функции int(), указав вторым аргументом основание системы счисления (от 2 до 36 включительно).

a = '0x26' b = int(a, base=16) print(b) 

Округление

Для округления чисел с плавающей точкой используется функция round(). Функция использует банковское округление (по Гауссу) до ближайшего чётного целого, чтобы избежать серийного накопления погрешности. Например, round(1.5) + round(2.5) будет равен 4. При обычном математическом округлении сумма округленных чисел будет равна 5.

С помощью второго аргумента функции round() можно округлить число до заданного количества знаков после запятой. Если воторой аргумент не задан, то число округляется до целого.

a = round(1.5) print(a) b = round(2.5) print(b) c = round(6.4567, 2) print(c) d = round(4.35, 1) print(d) e = round(4.45, 1) print(e) 

2 2 6.46 4.7 4.5 

Преобразование в строку

Для преобразования в строку используется функция str(). Аргументом функции str() может выступать число, строка, кортеж, список, множество, словарь, логическое значение, None.

Любой объект, преобразованный в строку, становится просто набором символов.

a = 5.3 x = str(a) print(x, type(a), type(x)) 

Преобразование в список

Для преобразования в список используется функция list(). Аргументом функции list() может выступать любой итерируемый тип данных (строка, кортеж, список, множество, словарь).

При преобразовании строки в список, мы получаем список, состоящий из символов строки.

Стоит обратить внимание на то, что при преобразовании словаря в список, в списке оказываются только ключи.

b = 'Python' x = list(b) print(x) c = (3, 4) x = list(c) print(x) d = [5, 6] x = list(d) print(x) e = x = list(e) print(x) f = x = list(f) print(x) 

['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] [3, 4] [5, 6] [8, 7] [1, 2] 

Преобразование в кортеж

Для преобразования в кортеж используется функция tuple(). Аргументом функции tuple() может выступать любой итерируемый тип данных (строка, кортеж, список, множество, словарь).

Преобразование в кортеж происходит по тому же принципу, по которому происходит преобразование в список.

Преобразование в множество

Для преобразования в множество используется функция set(). Аргументом функции set() может выступать любой итерируемый тип данных (строка, кортеж, список, множество, словарь).

Преобразование в множество происходит по тому же принципу, по которому происходит преобразование в список, но следует учитывать, что повторяющиеся элементы в множестве будут представлены только один раз.

a = [5, 6, 5, 6, 7] x = set(a) print(x) 

С помощью последовательного преобразования числа в строку, а затем в множество, можно найти набор символов, которые встречаются в числе.

a = 227 x = set(str(a)) print(x) 

Преобразование в словарь

Для преобразования в словарь используется функция dict().

Для преобразования в словарь каждый элемент преобразуемой последовательности должен быть парой. Первым элементом в паре может быть любой неизменяемый тип данных (число, строка, кортеж), а вторым — любой тип данных.

f = [[1, 'яблоко'], [2, 'тыква']] x = dict(f) print(x) 

Преобразование в логический тип

Для преобразования в логический тип используется функция bool().

Функция bool() вернет False, если в качестве аргумента выступает пустая строка, нулевое число, None, пустой список, пустой кортеж или пустое множество. Непустая строка, ненулевое число, даже если оно отрицательное, вернут True. Непустое множество, непустой список или непустой кортеж, даже если они содержат один пустой элемент, вернут True.

a = -7 x = bool(a) print(x) b = '' x = bool(b) print(x) c = x = bool(c) print(x) 

True False True 

Перевод списка строк в список чисел

Во многих языках когда используется цикл вида for-in элементы оисходной последовательности являются неизменяемыми. То есть вы имеете дело с копиями элементов. Я не знаю Python, но, думаю, здесь имеет место тоже самое.

18 окт 2015 в 21:13
Возможно, вам будет полезен этот ответ
18 окт 2015 в 22:50

5 ответов 5

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Наиболее идиоматический и идеологически выверенный способ:

result = [int(item) for item in a] 

Для любителей функционального стиля:

result = list(map(int, a)) 

Тут функция map применяет функцию int к каждому элементу объекта a , потом результат преобразовывается в список.

Такой вариант считается менее "питоничным", но тоже имеет право на существование (как минимум, во многих случаях запись через map получается более компактной, чем вариант через списочное выражение).

По поводу вашего первого варианта: когда вы пишете for el in a , то каждый раз в цикле в el записывается ссылка на элемент списка. Но когда вы пишете el = int(el) , то в переменную el просто записывается другая ссылка, сам элемент списка не меняется.

Как понять, что это именно ссылка, а не копия элемента? Вот пример, как при помощи вызова метода элемента списка меняется сам элемент:

>>> a = [[], [], []] >>> for el in a: el.append(1) >>> a [[1], [1], [1]] 

По поводу вашего ответа, перебор со счетчиком (если он вам вдруг действительно понадобится) на Python правильнее (проще и приятнее, без всяких len вложенных в range) делать через enumerate:

for i, item in enumerate(a): a[i] = int(item) 

Отслеживать
ответ дан 18 окт 2015 в 23:22
48.7k 17 17 золотых знаков 56 56 серебряных знаков 100 100 бронзовых знаков

Различные способы выполнить это преобразование:

Изменяя непосредственно элементы массива

for i, elem in enumerate(array): array[i] = int(elem) 

array = [int(elem) for elem in array] 

array = list(map(int, array)) 

Вот более подробное объяснение происходящего:

Для начала вспомним, что все переменные в Python являются ссылками на объекты.

Пусть у нас будет массив array со следующим содержимым:

array = ['10', '11', '12'] 

Вот как это будет представляться в памяти в Python ( idN -- это адрес объекта в памяти):

Заметьте, что строки не хранятся напрямую в списке, они хранятся снаружи, а в списке есть указатели на них.

Когда вы перебираете значения в цикле, например,

for elem in array: elem = int(elem) 

На каждой итерации переменная elem просто будет указывать на текущее число массива array .

Например, на первой итерации:

Если мы попробуем присвоить что-то переменной elem , то мы просто заменим то, на что она будет указывать на текущей итерации цикла:

Заметьте, что в массиве при этом ссылка не меняется, и нулевой элемент как указывал на строку "10" , так и продолжает на неё указывать:

Т.е. наша задача на самом деле заключается в том, чтобы заменить ссылку, хранящуюся в списке array на новую, т.е. в нашей визуализации на id5 .

Чтобы это сделать, нам нужно получить доступ на запись в конкретную ячейку списка. Список позволяет сделать это через доступ по индексу. Напишем следующий код (подобный которому как раз используется вами в собственном ответе):

array = ['10', '11', '12'] for i in range(len(array)): old_value = array[i] new_value = int(old_value) array[i] = new_value 

Я расписал в несколько строк для наглядности.

Здесь на первой итерации цикла мы получаем переменную i , хранящую не ссылку на строку, а позицию в списке array , в которой нам нужно заменить ссылку:

Далее получаем строку, хранящуюся по этому индексу для того, чтобы преобразовать её в число (здесь она сохраняется в отдельной переменной, в вашем коде это будет временный объект):

old_value = array[i] 

Имея значение элемента, мы можем выполнить над ним интересующую нас операцию. Снова сохраним его в отдельной переменной.

new_value = int(old_value) 

Имея новое значение и индекс, по которому его нужно сохранить в нашем списке, у нас не остаётся проблем, чтобы завершить выполнение итерации, сохранив новое значение в нужном месте:

array[i] = new_value 

Таким образом и производится изменение значений массива.

Приведу для сравнения краткую запись этого кода:

for i in range(len(array)): array[i] = int(array[i]) 

Важно понимать, что на самом деле количество операций в этом варианте и в более полном варианте будет примерно одинаковое (за вычетом создания лишних переменных).

Если скомбинировать оба этих способа, можно получить немного более удобную запись этого же преобразования:

for i, elem in enumerate(array): array[i] = int(elem) 

Функция enumerate для нашего списка вернёт последовательность вида

[(0, '10'), (1, '11'), (2, '12')] 

Такой цикл избавляет нас от необходимости писать самостоятельно доступ по индексу массива. Важно понимать, что переменная elem и здесь не даёт нам доступа на запись в массив, она просто хранит указатель на объект, хранящийся по текущему индексу в списке.

Эти способы имеют смысл, если нам важно изменять именно элементы списка. Например, если у нас есть больше одной переменной, хранящей этот список, и нам нужно сделать так, чтобы во всех переменных при доступе по индексу мы после преобразования получали целые числа вместо строк.

Такие ситуации встречаются, например, когда мы пишем функцию, которая должна изменить значения в переданном списке вместо создания нового.

Если же нам не требуется изменять этот список, а достаточно создания нового, в котором будут храниться целочисленные представления соответствущих элементов, то можно воспользоваться встроенной функцией map , как предложил @ReinRaus:

array = list(map(int, array)) 

Только стоит помнить, что в Python 3 функция map возвращает генератор, поэтому стоит явно преобразовать результат в список.

Ещё один удобный способ получения такого же результата, это использование генератора списков:

array = [int(elem) for elem in array] 

Оба этих решения эквивалентны и являются аналогом следующего кода:

result_array = [] for elem in array: result_array.append(int(elem)) array = result_array 

Эти решения оставляют исходный список неизменным, создавая новый и только после присваивая его переменной array .

Продемострирую разницу этих способов на примере:

array = ['10', '11', '12'] link = array 

Важно понимать, что здесь обе переменные будут указывать на один и тот же список, а не являться двумя списками с одинаковыми значениями (здесь все ссылки явно отрисованы стрелками):

Выполним преобразование, изменяя элементы списка:

array = ['10', '11', '12'] link = array print(array, link) # ['10', '11', '12'] ['10', '11', '12'] for i, elem in enumerate(array): array[i] = int(elem) print(array, link) # [10, 11, 12] [10, 11, 12] 

Как мы видим, массив непосредственно изменился, а вместе с ним изменились данные, которые доступны по переменным, указывающим на этот список:

Если же воспользоваться вторым способом

array = ['10', '11', '12'] link = array print(array, link) # ['10', '11', '12'] ['10', '11', '12'] array = list(map(int, array)) print(array, link) # [10, 11, 12] ['10', '11', '12'] 

то ещё по выводу программы можно заметить, что содержимое исходного списка не изменилось. Итоговая картина объектов будет выглядеть так:

Мы видим, что был создан новый список, в котором были сохранены числовые представления значений исходного.

Для визуализации использовался сервис pythontutor.com.

Массивы

Часто в программах бывает надо работать с большим количество однотипных переменных. Например, пусть вам надо записать рост каждого человека в классе — это много целых чисел. Вы можете завести по одной переменной на каждого ученика, но это очень не удобно. Специально для этого придуманы массивы.

Общее представление о массиве

Массив (в питоне еще принято название "список", это то же самое) — это переменная, в которой хранится много значений. Массив можно представлять себе в виде такой последовательности ячеек, в каждой из которых записано какое-то число:

Соответственно, переменная теперь может хранить целиком такой массив. Создается такой массив, например, путем перечисления значений в квадратных скобках:

a = [7, 5, -3, 12, 2, 0]

Теперь переменная a хранит этот массив. К элементам массива можно обращаться тоже через квадратные скобки: a[2] — это элемент номер 2, т.е. в нашем случае это -3 . Аналогично, a[5] — это 0. В квадратных скобках можно использовать любые арифметические выражения и даже другие переменные: a[2*2-1] — это 12, a[i] обозначает "возьми элемент с номером, равным значению переменной i ", аналогично a[2*i+1] обозначает "возьми элемент с номером, равным 2*i+1", или даже a[a[4]] обозначает "возьми элемент с номером, равным четвертому элементу нашего массива" (в нашем примере a[4] — это 2 , поэтому a[a[4]] — это a[2] , т.е. -3 ).

Если указанный номер слишком большой (больше длины массива), то питон выдаст ошибку (т.е. в примере выше a[100] будет ошибкой, да и даже a[6] тоже). Если указан отрицательный номер, то тут действует хитрое правило. Отрицательные номера обозначают нумерацию массива с конца: a[-1] — это всегда последний элемент, a[-2] — предпоследний и т.д. В нашем примере a[-6] равно 7. Слишком большой отрицательный номер тоже дает ошибку (в нашем примере a[-7] уже ошибка).

С элементами массива можно работать как с привычными вам переменными. Можно им присваивать значения: a[3] = 10 , считывать с клавиатуры: a[3] = int(input()) , выводить на экран: print(a[3]) , использовать в выражениях: a[3+i*a[2]] = 3+abs(a[1]-a[0]*2+i) (здесь i — какая-то еще целочисленная переменная для примера), использовать в if'ах: if a[i]>a[i-2]: , или for a[2] in range(i) и т.д. Везде, где вы раньше использовали переменные, можно теперь использовать элемент массива.

Обход массива

Но обычно вам надо работать сразу со всеми элементами массива. Точнее, сразу со всеми как правило не надо, надо по очереди с каждым (говорят: "пробежаться по массиву"). Для этого вам очень полезная вещь — это цикл for . Если вы знаете, что в массиве n элементов (т.е. если у вас есть переменная n и в ней хранится число элементов в массиве), то это делается так:

for i in range(n): . что-то сделать с элементом a[i]

например, вывести все элементы массива на экран:

for i in range(n): print(a[i])

или увеличить все элементы массива на единицу:

for i in range(n): a[i] += 1

и т.п. Конечно, в цикле можно и несколько действий делать, если надо. Осознайте, что это не магия, а просто полностью соответствует тому, что вы знаете про работу цикла for.

Если же у вас нет переменной n , то вы всегда можете воспользоваться специальной функцией len , которая возвращает количество элементов в массиве:

for i in range(len(a)): .

Функцию len , конечно, можно использовать где угодно, не только в заголовке цикла. Например, просто вывести длину массива — print(len(a)) .

Операции на массиве

Еще ряд полезных операций с массивами:

• a[i] (на всякий случай повторю, чтобы было легче найти) — элемент массива с номером i .
• len(a) (на всякий случай повторю, чтобы было легче найти) — длина массива.
• a.append(x) — приписывает к массиву новый элемент со значением x , в результате длина массива становится на 1 больше. Конечно, вместо x может быть любое арифметическое выражение.
• a.pop() — симметричная операция, удаляет последний элемент из массива. Длина массива становится на 1 меньше. Если нужно запомнить значение удаленного элемента, надо просто сохранить результат вызова pop в новую переменную: res = a.pop() .
• a * 3 — это массив, полученный приписыванием массива a самого к себе три раза. Например, [1, 2, 3] * 3 — это [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] . Конечно, на месте тройки тут может быть любое арифметическое выражение. Самое частое применение этой конструкции — если вам нужен массив длины n , заполненный, например, нулями, то вы пишете [0] * n .
• b = a — присваивание массивов. Теперь в b записан тот же массив, что и в a . Тот же — в прямом смысле слова: теперь и a , и b соответствуют одному и тому же массиву, и изменения в b отразятся в a и наоборот. Еще раз, потому что это очень важно. Присваивание массивов (и вообще любых сложных объектов) в питоне не копирует массив, а просто обе переменные начинают ссылаться на один и тот же массив, и изменения массива через любую из них меняет один и тот же массив. При этом на самом деле тут есть многие тонкости, просто будьте готовы к неожиданностям.
• b = a[1:4] ("срез") — делает новый массив, состоящий из элементов старого массива начиная со первого (помните про нумерацию с нуля!) и заканчивая третьим (т.е. до четвертого, но не включительно, аналогично тому, как работает range ); этот массив сохраняется в b . Для примера выше получится [5, -3, 12] . Конечно, на месте 1 и 4 может быть любое арифметическое выражение. Более того, эти индексы можно вообще не писать, при этом автоматически подразумевается начало и конец массива. Например, a[:3] — это первые три элемента массива (нулевой, первый и второй), a[1:] — все элементы кроме нулевого, a[:-1] — все элементы кроме последнего (!), а a[:] — это копия всего массива. И это именно копия, т.е. запись b = a[:] именно копирует массив, получающиеся массивы никак не связаны, и изменения в b не влияют на a (в отличие от b = a ).

Ввод-вывод массива

Как вам считывать массив? Во-первых, если все элементы массива задаются в одной строке входного файла. Тогда есть два способа. Первый — длинный, но довольно понятный:

a = input().split() # считали строку и разбили ее по пробелам # получился уже массив, но питон пока не понимает, что в массиве числа for i in range(len(a)): a[i] = int(a[i]) # прошли по всем элементам массива и превратили их в числа

Второй — покороче, но попахивает магией:

a = list(map(int, input().split()))

Может показаться страшно, но на самом деле map(int, input().split()) вы уже встречали в конструкции

x, y = map(int, input().split())

когда вам надо было считать два числа из одной строки. Это считывает строку ( input() ), разбивает по пробелам ( .split() ), и превращает каждую строку в число ( map(int, . ) ). Для чтения массива все то же самое, только вы еще заворачиваете все это в list(. ) , чтобы явно сказать питону, что это массив.

Какой из этих двух способов использовать для чтения данных из одной строки — выбирать вам.

Обратите внимание, что в обоих способах вам не надо знать заранее, сколько элементов будет в массиве — получится столько, сколько чисел в строке. В задачах часто бывает что задается сначала количество элементов, а потом (обычно на следующей строке) сами элементы. Это удобно в паскале, c++ и т.п., где нет способа легко считать числа до конца строки; в питоне вам это не надо, вы легко считываете сразу все элементы массива до конца строки, поэтому заданное число элементов вы считываете, но дальше не используете:

n = int(input()) # больше n не используем a = list(map(int, input().split()))

Еще бывает, что числа для массива задаются по одному в строке. Тогда вам проще всего заранее знать, сколько будет вводиться чисел. Обычно как раз так данные и даются: сначала количество элементов, потом сами элементы. Тогда все вводится легко:

n = int(input()) a = [] # пустой массив, т.е. массив длины 0 for i in range(n): a.append(int(input())) # считали число и сразу добавили в конец массива

Более сложные варианты — последовательность элементов по одному в строке, заканчивающаяся нулем, или задано количество элементов и сами элементы в той же строке — придумайте сами, как сделать (можете подумать сейчас, можете потом, когда попадется в задаче). Вы уже знаете все, что для этого надо.

Как выводить массив? Если надо по одному числу в строку, то просто:

for i in range(len(a)): print(a[i])

Если же надо все числа в одну строку, то есть два способа. Во-первых, можно команде print передать специальный параметр end=" " , который обозначает "заканчивать вывод пробелом (а не переводом строки)":

for i in range(len(a)): print(a[i], end=" ")

Есть другой, более простой способ:

print(*a)

Эта магия обозначает вот что: возьми все элементы массива a и передай их отдельными аргументами в одну команду print . Т.е. получается print(a[0], a[1], a[2], . ) .

Двумерные массивы

Выше везде элементами массива были числа. Но на самом деле элементами массива может быть что угодно, в том числе другие массивы. Пример:

a = [10, 20, 30] b = [-1, -2, -3] c = [100, 200] z = [a, b, c]

Что здесь происходит? Создаются три обычных массива a , b и c , а потом создается массив z , элементами которого являются как раз массивы a , b и c .

Что теперь получается? Например, z[1] — это элемент №1 массива z , т.е. b . Но b — это тоже массив, поэтому я могу написать z[1][2] — это то же самое, что b[2] , т.е. -3 (не забывайте, что нумерация элементов массива идет с нуля). Аналогично, z[0][2]==30 и т.д.

То же самое можно было записать проще:

z = [[10, 20, 30], [-1, -2, -3], [100, 200]]

Получилось то, что называется двумерным массивом. Его можно себе еще представить в виде любой из этих двух табличек:

z содержит три элемента, и не важно, что каждый из них тоже массив), а len(z[2]) — длина внутреннего массива на позиции 2 (т.е. 2 в примере выше). Для массива x выше (того, у которого каждый подмассив имеет свою длину) получим len(x)==5 , и, например, len(x[3])==0 .

Аналогично работают все остальные операции. z.append([1,2]) приписывает к "внешнему" массиву еще один "внутренний" массив, а z[2].append(3) приписывает число 3 к тому "внутреннему" массиву, который находится на позиции 2. Далее, z.pop() удаляет последний "внутренний" из "внешнего" массива, а z[2].pop() удаляет последний элемент из "внутреннего" массива на позиции 2. Аналогично работают z[1:2] и z[1][0:1] и т.д. — все операции, которые я приводил выше.

Обход двумерного массива

Конечно, чтобы обойти двумерный массив, надо обойти каждый его "внутренний" массив. Чтобы обойти внутренний массив, нужен цикл for , и еще один for нужен, чтобы перебрать все внутренние массивы:

for i in range(len(z)): # будем теперь обходить массив z[i] for j in range(len(z[i])): . что-то сделаем с элементом z[i][j]

Создание пустого массива

Неожиданно нетривиальная операция на двумерных массивах — это создание двумерного массива определенного размера, заполненного, например, нулями. Вы помните, что одномерный массив длины n можно создавать как [0] * n . Возникает желание написать a = ([0] * m) * n , чтобы создать двумерный массив размера n x m (мы хотим, чтобы первый индекс массива менялся от 0 до n-1 , а второй индекс до m-1 , поэтому это именно ([0] * m) * n , а не ([0] * n) * m ). Но это сработает не так, как вы можете думать. Дело опять в том, что в питоне массивы по умолчанию не копируются полностью, поэтому то, что получается — это массив длина n , в котором каждый элемент соответствует одному и тому же массиву длины n . В итоге, если вы будете менять, например, a[1][2] , то так же будет меняться и a[0][2] , и a[3][2] и т.д. — т.к. все внутренние массивы на самом деле соответствуют одному и тому же массиву.

Поэтому массив размера n x m делается, например, так:

a = [] for i in range(n): a.append([0] * m)

мы вручную n раз приписали к массиву a один и тот же массив.

Или еще есть магия в одну строчку:

a = [[0] * m for i in range(n)]

Я пока не буду объяснять, как это работает, просто можете запомнить. Или пользоваться предыдущим вариантом.

Обратите внимание, что тут важный момент — хотим мы, чтобы n соответствовало первому индексу или второму. В примерах выше n — размер первого индекса (т.е. размер "внешнего" массива), a m — размер второго индекса (т.е. размер каждого "внутреннего" массива). Если вы хотите, то можно делать и наоборот, но это вы сами должны решить и делать согласованно во всей программе.

Ввод-вывод двумерного массива

Обычно двумерный массив вам задается как n строк по m чисел в каждой, причем числа n и m вам задаются заранее. Такой двумерный массив вводится эдакой комбинацией двух способов ввода одномерного массива, про которые я писал выше:

n, m = map(int, input().split()) # считали n и m из одной строки # m дальше не будет нужно a = [] for i in range(n): a.append(list(map(int, input().split())))

Мы считываем очередную строку и получаем очередной "внутренний" массив: list(map(int, input().split())) , и приписываем его ( append ) ко внешнему массиву.

Обратите внимание, что здесь мы уже четко решили, что первый индекс нашего массива соответствует строкам входного файла, а второй индекс — столбцам, т.е. фактически мы уже выбрали левую из двух картинок выше. Но это связано не с тем, как питон работает с двумерными массивами, а с тем, как заданы входные данные во входном файле.

Вывод двумерного массива, если вам его надо вывести такой же табличкой, тоже делается комбинацией способов вывода одномерного массива, например, так:

for i in range(len(a)): print(*a[i])

for i in range(len(a)): for j in range(len(a[i])): print(a[i][j], end=" ") print() # сделать перевод строки

Многомерные массивы

Аналогично двумерным, бывают и трехмерные и т.д. массивы. Просто каждый элемент "внутреннего" массива теперь сам будет массивом:

a = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]

Здесь a[0] — это двумерный массив [[1, 2], [3, 4]] , и a[1] — двумерный массив [[5, 6], [7, 8]] . Например, a[1][0][1] == 6 .

Многомерные массивы в простых задачах не нужны, но на самом деле бывают полезны и не представляют из себя чего-то особо сложного. С ними все аналогично тому, что мы обсуждали про двумерные массивы.