


Menganalisis struktur data dengan penghirisan dan pengindeksan Python: dari permukaan ke teras, menguasai dunia data
pythonmenghiris dan mengindeks
Gambaran keseluruhan
Operator penghirisan ([]) dalamPython boleh mengekstrak urutan daripada struktur data. Operator penghirisan boleh menerima dua parameter, parameter pertama ialah indeks permulaan, dan parameter kedua ialah indeks penamat. Jika hanya satu hujah disediakan, urutan diekstrak dari indeks permulaan hingga ke penghujung jujukan.
Tatabahasa
data_structure[start:stop]
data_structure
: Struktur data yang akan dihiris.start
: Indeks permulaan.stop
: Tamatkan pengindeksan.
Contoh
# 创建一个列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 从起始索引2到终止索引4(不包括)提取子序列 sub_list = my_list[2:4] # 打印子序列 print(sub_list) # 输出:[3, 4]
Pengendali indeks ([]) boleh mengakses satu elemen dalam struktur data. Operator indeks boleh menerima parameter yang menentukan indeks elemen untuk diakses.
Tatabahasa
data_structure[index]
data_structure
: Struktur data yang akan diindeks.index
: Indeks elemen untuk diakses.
Contoh
# 创建一个列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 访问索引为2的元素 element = my_list[2] # 打印元素 print(element) # 输出:3
Teknik Menghiris Lanjutan
Saiz langkah
Pengendali penghirisan juga boleh menerima parameter ketiga, dipanggil langkah. Langkah menentukan selang antara elemen yang akan diekstrak.
Tatabahasa
data_structure[start:stop:step]
data_structure
: Struktur data yang akan dihiris.start
: Indeks permulaan.stop
: Tamatkan pengindeksan.step
: Saiz langkah.
Contoh
# 创建一个列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 从起始索引2到终止索引4(不包括)提取子序列,步长为2 sub_list = my_list[2:4:2] # 打印子序列 print(sub_list) # 输出:[3]
Indeks Negatif
Pengendali penghirisan juga boleh menerima indeks negatif. Indeks negatif dikira dari penghujung jujukan.
Tatabahasa
data_structure[-index]
data_structure
: Struktur data yang akan diindeks.index
: Indeks elemen untuk diakses.
Contoh
# 创建一个列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 访问索引为-2的元素 element = my_list[-2] # 打印元素 print(element) # 输出:4
Ringkasan
Menghiris dan mengindeks dalam Python adalah alat yang berkuasa yang boleh digunakan untuk mengakses dan memanipulasi struktur data. Dengan memahami penggunaan penghirisan dan pengindeksan, anda boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemprosesan data.
Atas ialah kandungan terperinci Menganalisis struktur data dengan penghirisan dan pengindeksan Python: dari permukaan ke teras, menguasai dunia data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.
