Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python python中列表与元组的详细介绍

python中列表与元组的详细介绍

Mar 08, 2017 am 11:36 AM
python

通用操作:索引、分片、加、乘、检查某个元素是否属于序列的成员、长度、最小值、最大值

举例:

numbers=[100,34,67]

len(numbers) #返回值为3max(numbers) #返回值为100min(numbers) #返回值为34
Salin selepas log masuk

列表

1、list函数

>>>list('Hello')
['H','e','l','l','o']
Salin selepas log masuk

*可以用join(例如:''.join(somelist))将组成的列表转化为字符串

2、列表的操作

元素赋值:

>>>x=[1,2,3]>>>x[1]=4
>>>x
[1,4,3]
Salin selepas log masuk

删除元素:

>>>x=['abc','def','ghi','jk']>>>del x[2]>>>x
['abc','def','jk']
Salin selepas log masuk

分片赋值:

>>>x=list('Happy')>>>name
['H','a','p','p','y']>>>x[1:]=list('ello')>>>x
['H','e','l','l','o']
Salin selepas log masuk

3、列表方法:

append

>>>x=[1,2,3]>>>x.append(4)>>>x
[1,2,3,4]
Salin selepas log masuk

count

>>>x=[1,2,3,1,3,5,5]>>>x.count(3)2
Salin selepas log masuk

extend

>>>a=[1,1]
>>>b=[2,3]
>>>a.extend(b)
>>>a
[1,1,2,3]
Salin selepas log masuk

index

>>>x=['a','b','c']
>>>x.index('b')
1
Salin selepas log masuk

insert 插入元素

>>>x=[1,2,3]
>>>x.insert(2,'a')
>>>x
[1,2,'a',3]
Salin selepas log masuk

pop 移除列表元素(默认最后一个)

>>> x=[1,2,3,4]>>> x.pop()4
>>> x.pop(1)2
>>> x
[1, 3]
Salin selepas log masuk

remove 移除列表中某个值的第一个匹配项

>>> x=['my','to','is','she','to']>>> x.remove('to')>>> x
['my', 'is', 'she', 'to']
Salin selepas log masuk

reverse 将列表中的元素反向存放

>>> x=[1,2,3]>>> x.reverse()>>> x
[3, 2, 1]
Salin selepas log masuk

>>> x=[1,2,3]>>> list(reversed(x))
[3, 2, 1]>>> x
[1, 2, 3]
Salin selepas log masuk

sort 用于在原位置对列表进行排序

>>> x=[4,6,2,1,7,8,3]>>> x.sort()>>> x
[1, 2, 3, 4, 6, 7, 8]>>> x=[4,6,2,1,7,8,3]>>> y=sorted(x)>>> x
[4, 6, 2, 1, 7, 8, 3]>>> y
[1, 2, 3, 4, 6, 7, 8]>>> x=[3,2,1]>>> y=x>>> y.sort()>>> x
[1, 2, 3]>>> y
[1, 2, 3]
Salin selepas log masuk

  >>> sorted('hello')
  ['e', 'h', 'l', 'l', 'o']

 元组:不可改变序列

>>> 1,2,3(1, 2, 3)>>> (1,2,3)
(1, 2, 3)>>> () #空元组()>>> 1,
SyntaxError: invalid syntax>>> 1,
(1,)>>> 1, #元祖必须有逗号(1,)>>> 3*(40+2,)
(42, 42, 42)
Salin selepas log masuk

tuple函数 将序列转换成元组

>>> tuple([3,2,1])
(3, 2, 1)>>> tuple('abc')
('a', 'b', 'c')
Salin selepas log masuk

元组不可替代性原因

  • 元组可以在映射中当作键使用

  • 元组作为很多内建函数和方法的返回值存在

Atas ialah kandungan terperinci python中列表与元组的详细介绍. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Apr 08, 2025 pm 06:12 PM

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Apr 08, 2025 pm 09:39 PM

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Apr 09, 2025 pm 03:09 PM

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Bolehkah mysql menyambung ke pelayan SQL Bolehkah mysql menyambung ke pelayan SQL Apr 08, 2025 pm 05:54 PM

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Cara memulakan pelayan dengan redis Cara memulakan pelayan dengan redis Apr 10, 2025 pm 08:12 PM

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

See all articles