


Qu'est-ce qu'un tuple python ? Introduction à l'utilisation des tuples Python
Cet article vous explique qu'est-ce qu'un tuple python ? L'introduction à l'utilisation des tuples python a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer. J'espère que cela vous sera utile.
Qu'est-ce qu'un tuple ?
Vous pouvez la considérer comme une liste en lecture seule, car les tuples sont immuables, mais sachez que si un tuple contient un élément de liste, l'élément de liste est mutable, familièrement. Comme le dit le proverbe, "Le fils est immuable, mais le petit-fils est changeant."
Étant donné que les tuples sont immuables, seule une requête peut être implémentée pour les quatre opérations standard d'ajout, de suppression, de modification et d'interrogation. L'opération de requête de tuple est très simple.
Créer un tuple
Vous pouvez créer un tuple par affectation directe, séparé par des virgules, et mis entre parenthèses, mais ce n'est pas nécessaire, il est important d'avoir un virgule, tel que :
a = 1,2,3 b = (1,2,3) print(type(a)) print(type(b)) 对于a和b两种创建方式是等价的,a和b的类型都是元组,输出结果为: <class 'tuple'> <class 'tuple'>
Mais si vous créez un tuple d'un seul élément, vous devez ajouter une virgule supplémentaire après celui-ci, tel que :
a = 1, print(type(a)) 输出结果为: <class 'tuple'> 在数字1后面加上一个逗号,则它的类型就是元组,否则它的类型就是int 而如果只用括号的话,则不是元组: a = (1) print(type(a)) 输出结果为: <class 'int'> 所以更加说明了括号不是重要的,重要的是逗号。
Accès Tuple
Vous pouvez facilement accéder aux tuples en utilisant les méthodes d'indexation et de découpage :
a = 1,2,3,4,5,6,7 print(a[1::2]) 输出为: (2, 4, 6)
Modifier le tuple
Le tuple lui-même n'est pas possible Modifié, mais si les éléments qu'il contient sont variables, l'élément peut être modifié en interne, par exemple :
a = 1,2,3,[2,3,4] a[3].append('new') print(a) 输出为: (1, 2, 3, [2, 3, 4, 'new']) 虽然a是元组,但是索引3的元素是列表,这时可以对该列表进行修改。
L'opérateur tuple
peut être utilisé avec Utilisez le signe plus pour connecter deux tuples
a = 1,2,3 b = 4,5,6 c = a + b print(c) 输出为: (1, 2, 3, 4, 5, 6)
Vous pouvez également utiliser le signe de multiplication :
a = 1,2,3 b = a*4 print(b) 输出为: (1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3)
Bien sûr, vous pouvez également utiliser l'opérateur d'adhésion dans
en général. Utilisez del pour supprimer des tuplesLes fonctions intégrées liées aux tuples
len() calculent le nombre d'éléments de tuple.max() renvoie la valeur maximale de l'élément dans le tuple.
min() renvoie la valeur minimale de l'élément dans le tuple.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Les fichiers PDF sont populaires pour leur compatibilité multiplateforme, avec du contenu et de la mise en page cohérents sur les systèmes d'exploitation, les appareils de lecture et les logiciels. Cependant, contrairement aux fichiers de texte brut de traitement Python, les fichiers PDF sont des fichiers binaires avec des structures plus complexes et contiennent des éléments tels que des polices, des couleurs et des images. Heureusement, il n'est pas difficile de traiter les fichiers PDF avec les modules externes de Python. Cet article utilisera le module PYPDF2 pour montrer comment ouvrir un fichier PDF, imprimer une page et extraire du texte. Pour la création et l'édition des fichiers PDF, veuillez vous référer à un autre tutoriel de moi. Préparation Le noyau réside dans l'utilisation du module externe PYPDF2. Tout d'abord, l'installez en utilisant PIP: pip is p

Ce tutoriel montre comment tirer parti de la mise en cache Redis pour augmenter les performances des applications Python, en particulier dans un cadre Django. Nous couvrirons l'installation redis, la configuration de Django et les comparaisons de performances pour mettre en évidence le bien

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur l'interprète mondial

Ce didacticiel montre la création d'une structure de données de pipeline personnalisée dans Python 3, en tirant parti des classes et de la surcharge de l'opérateur pour une fonctionnalité améliorée. La flexibilité du pipeline réside dans sa capacité à appliquer une série de fonctions à un ensemble de données, GE
