Python入门篇之列表和元组
列表和元组的主要区别在于,列表可以修改,元组则不能。一般情况下,在几乎所有的情况下列表都可以代替元组
例如:使用序列可以表示数据库中一个人的信息(姓名,年龄)
>>> edward=['Edward Gumby',42]
序列还可以包含其他序列
>>> edward=['Edward Gumby',42]
>>> john=['John Smith',50]
>>> database=[edward,john]
>>> database
[['Edward Gumby', 42], ['John Smith', 50]]
通用序列操作
所有的序列操作都可以进行某些特定的操作。这些操作包括:索引、分片、加、乘以及检查某个元素是否属于序列的成员
索引
序列中的所有元素都是有编号的--从0开始递增。这些元素可以通过编号分别访问,如下:
>>> greeting='hello'
>>> greeting[0]
'h'
>>> greeting[-1]
'o'
>>> 'hello'[1]
'e'
如果一个函数调用返回一个序列,那么可以直接对返回结果进行索引操作,例如:
>>> fourth=raw_input('Year:')[3]
Year:2005
>>> fourth
'5'
View Code
运行结果:
>>>
Year: 1974
Month(1-12): 8
Day(1-31): 16
August 16th, 1974
分片
使用分片操作来访问一定范围内的元素,分片通过冒号相隔的两个索引来实现:
>>> tag='Python web site'
>>> tag[9:30]
'http://www.python.org'
>>> tag[32:-4]
'Python web site'
第一个索引是需要提取部分的第一个元素的编号,而最后的索引则是分片之后剩下部分的第一个元素的编号
>>> numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> numbers[3:6]
[4, 5, 6]
>>> numbers[0:1]
[1]
1、优雅的捷径
访问最后的三个元素,当然可以进行显示的操作
>>> numbers[7:10]
[8, 9, 10]
>>> numbers[-3:-1]
[8, 9]
>>> numbers[-3:0]
[]
>>> numbers[-3:]
[8, 9, 10]
只有最后一个分片完成任务,这种方法同样适用序列开始的元素:
>>> numbers[:3]
[1, 2, 3]
实际上,如果需要复制整个序列,可以将两个索引都置空:
>>> numbers[:]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
2、更大的步长
分片还有第三个参数--步长,通常都是隐式设置的,在一般情况下,步长是1,不能为0,但是可以为负数,即从右往左提取元素
测试代码
序列相加
通过使用加号可以进行序列的连接操作:
>>> [1,2,3]+[4,5,6]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> 'hello.'+'world!'
'hello.world!'
>>> [1,2,3]+'world!'
Traceback (most recent call last):
File "
[1,2,3]+'world!'
TypeError: can only concatenate list (not "str") to list
乘法
用数字x乘以一个序列会生成新的序列,而在新的序列中,原来的序列将被重复x次
>>> 'python'*5
'pythonpythonpythonpythonpython'
>>> [42]*10
[42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42]
成员资格
为了检查一个值是否在序列中,可以使用in运算符,该运算符返回布尔值
>>> permissions='rw'
>>> 'w'in permissions
True
>>> 'x'in permissions
False
Enter your name: mlh
True
>>> subject='$$$ Get rich now!!! $$$'
>>> '$$$'in subject
True
长度、最小值和最大值
内建函数len、min、max,len函数返回序列中所包含元素的数量,min和max函数分别返回序列中最大和最小的元素
>>> numbers=[100,34,678]
>>> len(numbers)
3
>>> max(numbers)
678
>>> min(numbers)
34
>>> max(2,3)
3
>>> min(9,3,2,5)
2
list函数
list函数可以根据字符串创建列表
>>> list('hello')
['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
基本列表操作:
1、改变列表:元素赋值
使用索引标记来为某个特定的、位置明确的元素赋值:
>>> x=[1,1,1]
>>> x[1]=2
>>> x
[1, 2, 1]
2、删除元素
使用del语句来实现:
>>> names=['Alice','Beth','Ceil','Dee-Dee','Earl']
>>> del names[2]
>>> names
['Alice', 'Beth', 'Dee-Dee', 'Earl']
注意:Cecil是彻底删除,列表长度也从5变为4
3、分片赋值
View Code
列表方法:
方法是一个与某些对象有紧密联系的函数,对象可能是列表、数字,也可能是字符串或者其他类型的对象,方法的调用方式:对象.方法(参数)
1、append
append方法用于在列表末尾追加新的对象:
>>> lst=[1,2,3]
>>> lst.append(4)
>>> lst
[1, 2, 3, 4]
2、cout
count方法用于统计某个元素在列表中出现的次数:
>>> ['to','be','or','not','to','be'].count('to')
2
>>> x=[[1,2],1,1,[2,1,[1,2]]]
>>> x.count(1)
2
>>> x.count([1,2])
1
3、extend
extend方法可以在列表的末尾一次性的追加另一个序列中的多个值
>>> a=[1,2,3]
>>> b=[4,5,6]
>>> a.extend(b)
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> #区别连接操作
>>> a=[1,2,3]
>>> b=[4,5,6]
>>> a+b
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a
[1, 2, 3]
4、index
index方法用于从列表中找出某一个匹配项的索引位置:
>>> knights=['we','are','the','knigths','who','say','ni']
>>> knights.index('who')
4
>>> knights=['we','are','the','knigths','who','say','ni']
>>> knights.index('herring')
Traceback (most recent call last):
File "
knights.index('herring')
ValueError: 'herring' is not in list
没有成功找到会引发异常
5、insert
insert方法用于将对象插入到列表中:
>>> numbers=[1,2,3,5,6,7]
>>> numbers.insert(3,'four')
>>> numbers
[1, 2, 3, 'four', 5, 6, 7]
>>> #extend方法一样,insert方法的操作也可以用分片赋值来实现
>>> numbers=[1,2,3,5,6,7]
>>> numbers[3:3]=['four']
>>> numbers
[1, 2, 3, 'four', 5, 6, 7]
6、pop
pop方法会移除列表中的一个元素(默认是最后一个),并且返回该元素的值:
>>> x=[1,2,3]
>>> x.pop()
3
>>> x
[1, 2]
>>> x.pop(0)
1
>>> x
[2]
注意:pop方法是唯一一个既能修改列表又返回元素值(除了None)的列表方法
7、remove
remove方法用于移除列表中某个值的第一个匹配项:
>>> x=['to','be','or','not','to','be']
>>> x.remove('be')
>>> x
['to', 'or', 'not', 'to', 'be']
>>> x.remove('bee')
Traceback (most recent call last):
File "
x.remove('bee')
ValueError: list.remove(x): x not in list
8、reverse
reverse方法将列表中的元素反向存放,该方法也改变了列表但不返回值
>>> x=[1,2,3]
>>> x.reverse()
>>> x
[3, 2, 1]
9、sort
sort方法用于在原位置对列表进行排序,改变原来的列表,从而让其中的元素按照一定的
>>> x=[4,6,2,1,7,9]
>>> x.sort()
>>> x
[1, 2, 4, 6, 7, 9]
元组
元组与列表一样,也是一种序列,唯一不同的是元组不可以修改:
任意对象的有序集合
通过偏移存储
属于不可变序列类型
固定长度、异构、任意嵌套
对象引用数组
使用逗号分隔了一些值,就自动创建了一个元组:
>>> 1,2,3
(1, 2, 3)
>>> ()
()
>>> 42
42
>>> 42,
(42,)
>>> (42,)
(42,)
元组也是(大部分时候是)通过圆括号括起来的,空元组可以用没有包含内容的两个圆括号来表示:
tuple函数
tuple函数的功能和list函数基本上是一样的:以一个序列作为参数并把它转换为元组。
>>> tuple([1,2,3])
(1, 2, 3)
>>> tuple('abc')
('a', 'b', 'c')
>>> tuple((1,2,3))
(1, 2, 3)
列表与元组的相互转化:
>>> T=('cc','aa','dd','bb')
>>> tmp=list(T)
>>> tmp
['cc', 'aa', 'dd', 'bb']
>>> T=tuple(tmp)
>>> T
('cc', 'aa', 'dd', 'bb')

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

PHP和Python各有優劣,選擇取決於項目需求和個人偏好。 1.PHP適合快速開發和維護大型Web應用。 2.Python在數據科學和機器學習領域佔據主導地位。

Python和JavaScript在社區、庫和資源方面的對比各有優劣。 1)Python社區友好,適合初學者,但前端開發資源不如JavaScript豐富。 2)Python在數據科學和機器學習庫方面強大,JavaScript則在前端開發庫和框架上更勝一籌。 3)兩者的學習資源都豐富,但Python適合從官方文檔開始,JavaScript則以MDNWebDocs為佳。選擇應基於項目需求和個人興趣。

在CentOS系統上啟用PyTorchGPU加速,需要安裝CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步驟將引導您完成這一過程:CUDA和cuDNN安裝確定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA顯卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450顯卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下載並安裝CUDAToolkit:訪問NVIDIACUDAToolkit官網,根據您顯卡支持的最高CUDA版本下載並安裝相應的版本。安裝cuDNN庫:前

Docker利用Linux內核特性,提供高效、隔離的應用運行環境。其工作原理如下:1. 鏡像作為只讀模板,包含運行應用所需的一切;2. 聯合文件系統(UnionFS)層疊多個文件系統,只存儲差異部分,節省空間並加快速度;3. 守護進程管理鏡像和容器,客戶端用於交互;4. Namespaces和cgroups實現容器隔離和資源限制;5. 多種網絡模式支持容器互聯。理解這些核心概念,才能更好地利用Docker。

MinIO對象存儲:CentOS系統下的高性能部署MinIO是一款基於Go語言開發的高性能、分佈式對象存儲系統,與AmazonS3兼容。它支持多種客戶端語言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文將簡要介紹MinIO在CentOS系統上的安裝和兼容性。 CentOS版本兼容性MinIO已在多個CentOS版本上得到驗證,包括但不限於:CentOS7.9:提供完整的安裝指南,涵蓋集群配置、環境準備、配置文件設置、磁盤分區以及MinI

在CentOS系統上進行PyTorch分佈式訓練,需要按照以下步驟操作:PyTorch安裝:前提是CentOS系統已安裝Python和pip。根據您的CUDA版本,從PyTorch官網獲取合適的安裝命令。對於僅需CPU的訓練,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,請確保已安裝對應版本的CUDA和cuDNN,並使用相應的PyTorch版本進行安裝。分佈式環境配置:分佈式訓練通常需要多台機器或單機多GPU。所

在CentOS上更新PyTorch到最新版本,可以按照以下步驟進行:方法一:使用pip升級pip:首先確保你的pip是最新版本,因為舊版本的pip可能無法正確安裝最新版本的PyTorch。 pipinstall--upgradepip卸載舊版本的PyTorch(如果已安裝):pipuninstalltorchtorchvisiontorchaudio安裝最新

在CentOS系統上安裝PyTorch,需要仔細選擇合適的版本,並考慮以下幾個關鍵因素:一、系統環境兼容性:操作系統:建議使用CentOS7或更高版本。 CUDA與cuDNN:PyTorch版本與CUDA版本密切相關。例如,PyTorch1.9.0需要CUDA11.1,而PyTorch2.0.1則需要CUDA11.3。 cuDNN版本也必須與CUDA版本匹配。選擇PyTorch版本前,務必確認已安裝兼容的CUDA和cuDNN版本。 Python版本:PyTorch官方支
