一 创建和操作列表
1、介绍
列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不需要具有相同的类型。
创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。
2、常用的列表操作
1 |
list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象 |
2 |
list.count(obj) 统计某个元素在列表中出现的次数 |
3 |
list.extend(seq) 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表) |
4 |
list.index(obj) 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置 |
5 |
list.insert(index, obj) 将对象插入列表 |
6 |
list.pop(obj=list[-1]) 移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素的值 |
7 |
list.remove(obj) 移除列表中某个值的第一个匹配项 |
8 |
list.reverse() 反向列表中元素 |
9 |
list.sort([func]) 对原列表进行排序 |
10 |
list.clear() 清空列表 |
11 |
list.copy() 复制列表 |
3、举例
>>> list =[]
>>> list.append(1)
>>> list.count(2)
0
>>> list.extend([2,3,5,4])
>>> list
[1,2,3,5,4]
>>> list.index(5)
3
>>> list.insert(2,6)
>>> list
[1,2,6,3,5,4]
>>> list.pop(2)
6
>>> list
[1,2,3,5,4]
>>> list.remove(5)
>>> list
[1,2,3,4]
>>> list.reverse()
>>> list
[4,3,2,1]
>>> list.sort()
>>> list
[1,2,3,4]
二 创建和操作元组
1、介绍
Python 的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号,列表使用方括号。
元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可。
2、举例
>>> list
[1,2,3,4]
>>> tuple =('a','b','c')
>>> list.insert(4,tuple)
>>> list
[1,2,3,4,('a','b','c')]
>>> list[4]
('a','b','c')
>>> list[1:4]
[2,3,4]
>>> tuple[2]
'c'
>>> tuple[1:-1]
('b',)
相关推荐
1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手
1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手
广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施.docx
湖北省数据条例(草案)(征求意见稿).docx
中软国际IT培训中心的培训教程,属于学习CSS网页设计的基础入门教程,讲一些原理和概念,高深的理论不太多。
Python Data Structures and Algorithms Minimal and clean example implementations of data structures and algorithms in Python 3. Contribute Thank you for your interest in contributing! There are many ways to contribute to the project. Start testing from here Take note when running all tests using unittest $ python3 -m unittest discover tests To run some specific tests you can do the following (e.g. sort) $ python3 -m unittest tests.test_sort Run all tests using pytest Make a note when $ python3 -m
TeamIDE-win-2.6.31Team IDE 集成MySql、Oracle、金仓、达梦、神通等数据库、SSH、FTP、Redis、Zookeeper、Kafka、Elasticsearch、M
内容概要:本文综述了C、C++、Python、Java这四种主流编程语言中,用于实现常见和高级算法的学习资料,覆盖范围广泛,从书籍、在线课程平台到GitHub上的开源代码仓库均有提及。每种语言都详述了推荐的学习资源及其优势,旨在满足不同程度学习者的需要。 适合人群:对算法实现有兴趣的学生、自学爱好者、开发者等。 使用场景及目标:帮助读者挑选合适的语言和资源深入理解算法的理论与实际编码技巧,适用于个人提升、项目实践或教学使用。 其他说明:文章提供了丰富的学习渠道和实战项目,既适合作为基础理论的学习,也适合于实际操作练习,尤其强调通过实做加深理解的重要性。
aiuiphone0000000000000000000
支持多场景回调开箱即用 原生仿百度登录验证.zip
2023 年“泰迪杯”数据分析技能赛B题-企业财务数据分析与造假识别 完整代码
Levenshtein Python C 扩展模块包含用于快速计算 Levenshtein 距离和字符串相似度的函数内容需要维护者介绍文档执照历史源代码作者需要维护者我 (Mikko Ohtamaa) 目前不维护此代码。我只是为了方便起见才将其拉到 Github 上的(之前在公共存储库中不可用)。因此,如果您提交了任何问题,我都不会调查。介绍Levenshtein Python C 扩展模块包含用于快速计算的函数Levenshtein(编辑)距离和编辑操作字符串相似度近似中位数字符串,以及一般字符串平均值字符串序列和集合相似度它同时支持普通字符串和 Unicode 字符串。需要 Python 2.2 或更新版本。StringMatcher.py 是一个基于 Levenshtein 构建的类似 SequenceMatcher 的示例类。它缺少一些 SequenceMatcher 的功能,但又有一些额外的功能。Levenshtein.c 也可以用作纯 C 库。您只需在编译时定义 NO_PYTHON 预处理器符号 (-DNO_PYTH
基于OpenCV像素检测的Onmyoji游戏脚本
Pythonbot高斯网格图射线投射网格图激光雷达至网格地图k-均值对象聚类矩形接头大满贯迭代最近点 (ICP) 匹配FastSLAM 1.0路径规划动态窗口方法基于网格的搜索Dijkstra 算法A* 算法D*算法D* Lite 算法位场算法基于网格的覆盖路径规划国家网格规划偏极采样车道采样概率路线图(PRM)规划快速探索随机树(RRT)回程时间*RRT* 和 reeds-shepp 路径LQR-RRT*五次多项式规划Reeds Shepp 规划基于LQR的路径规划Frenet 框架中的最佳轨迹路径追踪移动到姿势控制斯坦利控制后轮反馈控制线性二次调节器 (LQR) 速度和转向控制模型预测速度和转向控制采用 C-GMRES 的非线性模型预测控制手臂导航N关节臂对点控制带避障功能的手臂导航航空导航无人机三维轨迹跟踪火箭动力着陆双足动物倒立摆双
可信任的企业4.0生态系统.pptx
学生信息包括:学号,姓名,年龄,性别,出生年月,地址,电话,E-mail等。试设计一学生信息管理系统,系统提供菜单方式作为人机界面并具有如下功能: 学生信息录入功能 学生信息浏览功能 按学号、姓名等进行查询、排序功能 2、要求界面简单明了;对输入的数据具有有效性检查能力,比如输入的成绩不在0~100之间,要求重新输入;
原生js谷歌网页电吉他弹奏源码.rar
原生js微信分享到朋友圈浮动层代码.zip
第7章 聚类算法 - 作业 - 副本.ipynb
AICon 2024全球人工智能开发与应用大会(脱敏)PPT合集,共30份。 AI辅助编程测评与企业实践 SmartEV和AI 蔚来的思考与实践 下一代 RAG 引擎的技术挑战与实现 书生万象大模型的技术演进与应用探索 人工智能行业数据集构建及模型训练方法实践周华 全方位评测神经网络模型的基础能力 千亿参数 LLM 的训练效率优化 向量化与文档解析技术加速大模型RAG应用落地 基于大模型的缺陷静态检查 多环境下的 LLM Agent 应用与增强 大模型在华为推荐场景中的探索和应用 大模型在推荐系统中的落地实践 大模型的异构计算和加速 大模型辅助需求代码开发 大语言模型在法律领域的应用探索 大语言模型在计算机视觉领域的应用 大语言模型的幻觉检测 小米大模型端侧部署落地探索 快手可图大模型的技术演进与应用探索 提升大模型知识密度,做高效的终端智能 电商大模型及搜索应用实践 百度大模型 原生安全构建之路 硅基流动高性能低成本的大模型推理云实践 语言模型驱动的软件工具思考:可解释与可溯源 长文本大模型推理实践:以 KVCache 为中心的分离式推理架构 阿里云 AI 搜索 RAG 大模型优