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前言
本章节我们主要结合前面所学的知识点来介绍Python数据结构。
列表
Python中列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。
以下是 Python 中列表的方法:
方法 | 描述 |
---|---|
list.append(x) | 把一个元素添加到列表的结尾,相当于 a[len(a):] = [x]。 |
list.extend(L) | 通过添加指定列表的所有元素来扩充列表,相当于 a[len(a):] = L。 |
list.insert(i, x) | 在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引,例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前,而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。 |
list.remove(x) | 删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素,就会返回一个错误。 |
list.pop([i]) | 从列表的指定位置移除元素,并将其返回。如果没有指定索引,a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。(方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的,而不是要求你输入一对方括号,你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。) |
list.clear() | 移除列表中的所有项,等于del a[:]。 |
list.index(x) | 返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。 |
list.count(x) | 返回 x 在列表中出现的次数。 |
list.sort() | 对列表中的元素进行排序。 |
list.reverse() | 倒排列表中的元素。 |
list.copy() | 返回列表的浅复制,等于a[:]。 |
下面示例演示了列表的大部分方法:
实例
>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
注意:类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。
将列表当做堆栈使用
列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用,堆栈作为特定的数据结构,最先进入的元素最后一个被释放(后进先出)。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如:
实例
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
将列表当作队列使用
也可以把列表当做队列用,只是在队列里第一加入的元素,第一个取出来;但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快,然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快(因为所有其他的元素都得一个一个地移动)。
实例
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
列表推导式
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素,用其获得的结果作为生成新列表的元素,或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式,然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组,就必须使用括号。
这里我们将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表:
>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]
现在我们玩一点小花样:
>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法:
实例
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
我们可以用 if 子句作为过滤器:
>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2]
[]
以下是一些关于循环和其它技巧的演示:
>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]
列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数:
>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
嵌套列表解析
Python的列表还可以嵌套。
以下实例展示了3X4的矩阵列表:
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表:
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
以下实例也可以使用以下方法来实现:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
另外一种实现方法:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
del 语句
使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素,而不是值来删除元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割,或清空整个列表(我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表)。例如:
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
也可以用 del 删除实体变量:
>>> del a
元组和序列
元组由若干逗号分隔的值组成,例如:
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
如你所见,元组在输出时总是有括号的,以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号, 不过括号通常是必须的(如果元组是更大的表达式的一部分)。
集合
集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。
可以用大括号({})创建集合。注意:如果要创建一个空集合,你必须用 set() 而不是 {} ;后者创建一个空的字典,下一节我们会介绍这个数据结构。
以下是一个简单的演示:
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # 删除重复的
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # 检测成员
True
>>> 'crabgrass' in basket
False>>> # 以下演示了两个集合的操作
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # a 中唯一的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 在 a 中的字母,但不在 b 中
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 在 a 或 b 中的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 在 a 和 b 中都有的字母
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # 在 a 或 b 中的字母,但不同时在 a 和 b 中
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
集合也支持推导式:
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
字典
另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。
序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,字典以关键字为索引,关键字可以是任意不可变类型,通常用字符串或数值。
理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内,关键字必须是互不相同。
一对大括号创建一个空的字典:{}。
这是一个字典运用的简单例子:
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式,列表推导式指定特定的键值对:
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
此外,字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典:
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
如果关键字只是简单的字符串,使用关键字参数指定键值对有时候更方便:
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
遍历技巧
在字典中遍历时,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave
在序列中遍历时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
... print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe
同时遍历两个或更多的序列,可以使用 zip() 组合:
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
要反向遍历一个序列,首先指定这个序列,然后调用 reversed() 函数:
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
... print(i)
...
9
7
5
3
1
要按顺序遍历一个序列,使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列,并不修改原值:
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
... print(f)
...
apple
banana
orange
pear
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餐饮企业数据可视化大屏(智慧餐饮)
随着信息技术的深入发展,数据大屏的适用场景日益广泛,集工作汇报、实时监控和预测分析等功能于一身。 数据可视化的本质是视觉对话,数据可视化将数据分析技术与图形技术结合,清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。 当前很多餐…...
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Kafka安装及zookeeper is not a recognized option问题解决
一安装JAVA JDK(略) 二安装ZooKeeper 下载安装包,建议bin版本 http://zookeeper.apache.org/releases.html#download解压并进入ZooKeeper,将“zoo_sample.cfg”重命名为“zoo.cfg” D:\Kafka\apache-zookeeper-3.7.1-bin\conf…...
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leetcode刷题 | 关于二叉树的题型总结1
leetcode刷题 | 关于二叉树的题型总结1 文章目录leetcode刷题 | 关于二叉树的题型总结1题目连接完全二叉树插入器在每个树行中找最大值找树左下角的值二叉树的右视图二叉树剪枝题目连接 919. 完全二叉树插入器 - 力扣(LeetCode) 515. 在每个树行中找最…...
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webpack新手入门
前言: 如何配置webpack呢? webpack概念有哪些呢? 怎么快速理解并使用webpack呢? 文章目录一. 什么是webpack二. 安装webpack三. webpack的五个核心概念四. webpack配置五. loader加载器1. css处理2. 处理文件(图片&…...
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Redis中有常见数据类型
Redis的数据类型 string数据类型 string是redis最基本的类型,而且string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何 数据,比如jpg图片或者序列化的对象 String类型是最基本的数据类型,一个redis中字符串value最多可以是512M r…...