代码解析: 在这个例子中,我们使用range(1, 11)生成1到10的数字序列,并通过列表推导式计算每个数字的平方,最终得到squares列表。
列表推导式是Python构建列表(list)的一种快捷方式,可以使用简洁的代码就创建出一个列表.
Python作为一门多用途的编程语言,提供了多种基本数据结构,包括列表、元组、集合和字典。这些数据结构在Python编程中起着至关重要的作用。本文将深入探讨这些数据结构的特性、用法以及最佳实践,帮助你更好地理解和利用Python的基本数据结构。
字典是另外一个可变的数据结构,且可存储任意类型对象,比如字符串、数字、列表等。字典是由关键字和值两部分组成,也就是 key 和 value,中间用冒号分隔。这种结构类似于新华字典,字典中每一个字都有一个对应的解释,具体的用法是这样的:
在上一篇文章中已经介绍过pandas中两种重要类型的数据结构:Series类型和DataFrame类型,以及详细讲解了如何创建Series的数据。
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
推导式(英文名:comprehensions),也叫解析式,是Python的一种独有特性。
当我们有很多类型一样的数据时,可以使用数组来进行存储并管理,但是这样的缺点是数组的大小是提前给定的、是固定的。
python中字典和列表的使用,在数据处理中应该是最常用的,这两个熟练后基本可以应付大部分场景了。不过网上的基础教程只告诉你列表、字典是什么,如何使用,很少做组合说明。
用切边可以选取大多数序列类型的一部分,切片的基本形式是在方括号中使用start:stop:
如果在某些情况下,我们要定义一个1~100的列表,是一件特别麻烦的事情,手工编码就会变得非常的繁琐,此时,我们可以使用第一种方式来进行列表的构建
1、ChainMap在collections中加入Python3.3作为一个方便的工具范围和环境进行管理。
在学习过程中遇到了很多小麻烦,所以将字典列表的循环嵌套问题,进行了个浅浅的总结分类。
具体的api手册请去官网学习。目标是实现刷脸签到系统。测试功能的源码可以在github上看到
在实际开发过程中,我们会遇到需要将相关数据关联起来的情况,例如,处理学生的学号、姓名、年龄、成绩等信息。另外,还会遇到需要将一些能够确定的不同对象看成一个整体的情况。Python提供了字典和集合这两种数据结构来解决上述问题。这里介绍一下python字典的嵌套相关知识。
DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,或 Series 对象构成的字典。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象,与 Series 一样,DataFrame 支持多种类型的输入数据:
Python 是一种极其多样化和强大的编程语言!当需要解决一个问题时,它有着不同的方法。在本文中,将会展示列表解析式(List Comprehension)。我们将讨论如何使用它?什么时候该或不该使用它?
在前面的课程中,我们已经学习了循环和函数的基本操作,这节内容主要针对循环和函数在项目使用过程中的一些更加有使用价值的操作进行分析和讲解
除了def语句之外,Python还提供了一种生成函数对象的表达式形式。由于它与LISP语言中的一个工具很相似,所以称为lambda。就像def一样,这个表达式创建了一个之后能够调用的函数,但是它返回了一个函数而不是将这个函数赋值给一个变量名。这也就是lambda有时叫做匿名函数的原因。实际上,他们常常以一种行内进行函数定义的形式使用,或者用作推迟执行一些代码。 lambda表达式 lambda的一般形式是关键字lambda,之后是一个或多个参数(与一个def头部内用括号括起来的参数列表及其相似),紧跟的是一
DataFrame表示的是矩阵数据表,每一列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既包含行索引,也包含列索引,可以视为多个Series集合而成,是一个非常常用的数据结构。
一:使用字典:在Python中,字典是一系列键-值对,与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。字典用放在花括号{}中的一系列键-值对表示。键与值之间用冒号分隔,而键-值对之间用逗号分隔。 1
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构,其键可以是数字、字符串、元组,这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一內建的映射类型。字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。(鉴于字典可存储的信息量几乎不受限制,因此会教给大家如何遍历字典中的数据。另外,你还将学 习存储字典的列表、存储列表的字典和存储字典的字典。)
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载,每周五准时推出,欢迎大家学积极学习转载~
上一篇我们聊到python 字典和列表嵌套用法,这次我们聊聊字典和列表嵌套中的排序问题,这个在python基础中不会提到,但实际经常运用,面试中也喜欢问,我们娓娓道来。
本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章,旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
在Python中,字典是一系列键-值对。每个键都与一个值相关,你可以使用捡来访问与之相关联的值,与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上,可将Python对象用作字典中的值。键-值对是两个相关的值。指定键时,Python将返回与之相关联的值。键和值之间用冒号分隔,而键-值对之间用逗号分隔。在字典中,你想存储多少键-值都可以。
1.在Python中,字典用放在花括号{}中的一些列的键-值对表示。每个键都与一个值相关联,可以使用键来访问与之相关联的值。可将任何Python对象用作字典中的值。
说到字典,前端同学可以理解其为:对象。因为python中的字典和js中的对象长的不能说很像,简直就是一样。
在使用 yield 压平嵌套字典有多简单?这篇文章中,我们讲到,要把一个多层嵌套的字典压平,可以使用yield关键字来实现。
大量数据,里面有多行多列,出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来,这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同,保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上,Python将各项从左到右随机排序,以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置(而非物理性的)。 *可变,异构,任意嵌套 与列表相似,字典可以在原处增长或是缩短(无需生成一份拷贝),可以包含任何类型的对象,支持任意深度的嵌套,可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值,字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合,根据固定顺序进行操作是行不通的(例如合并和分片操作)。字典是唯一内置的映射类型(键映射到值得对象)。 *对象引用表(哈希表) 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组,那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲,字典是作为哈希表(支持快速检索的数据结构)来实现的。一开始很小,并根据要求而增长。此外,Python采用最优化的哈希算法来寻找键,因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时,字典以一系列"键:值(key:value)”对形式写出的,用逗号隔开,用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据:已经存在就是修改,没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法:判断字典是否有name键 D2.keys() 方法:键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法:值列表 'name' in D2 方法:成员测试:注意使用key来测试 D2.copy() 方法:拷贝 D2.get(key,deault) 方法:默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法:合并。D1合并到D2,D1没有变化,D2变化。注意和字符串,列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法:删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法:求长(存储元素的数目) D1[key]='class' 方法:增加:已经存在的数据就是修改,没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空,可指定初始值.两个参数一个是KEY列表,一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
如果你曾经尝试过写 YAML,你可能一开始会对它看起来很容易感到高兴。乍一看,经常用于配置文件、Ansible 剧本和普通文件数据库的 YAML 看起来就像购物清单一样直观。然而,YAML 的结构中有很多细微的差别,它隐藏着一个危险的秘密:YAML 实际上是一种高度精确、结构化和令人惊讶的严格语言。好消息是,你只需要了解两件事就可以知道 YAML 的工作原理。
元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式,是用逗号分隔一列值:
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/56
有些时候我们的数据可能会很复杂,单独的字典列表等可能无法满足我们的需求,这个时候我们就需要将字典列表等融合在一起,这个叫做嵌套。 (一)字典列表 我们上一期说的字典只有一个人的分数我们要是有多个人那应该怎么办呢?这个时候可以用字典列表: score_0 = {"english":"b", "python":"a", "chinese":"a", "math":"b", } score_1 = {"english":"a", "python":"a", "chinese":"b", "math"
列表和字典的嵌套层级不应太多。如果嵌套层级比前面的示例多得多,很可能有更简单 的解决问题的方案。
字典是使用最为广泛的数据结构了,从结构来看,其内容就是键值对,键称为key, 值称为value, 类似词典中通过前面的索引来快速查找后面的页面,通过key可以快速定位对应的值。字典,是python中对这种结构的命名,在其他语言中有其他的名字,比如perl中称之为哈希。
字典使用{}表示,内部是一个个键值对,类似于java中的map,但是java中的map有泛型做约束,而python字典则没有。字典的键必须是可hash的,像字符串和整形是可hash,但是如果使用列表或者字典作为键则会报键不能hash异常,如下所示
在Python中是一个无序的数据值集合,用于像存储map一样存储数据值,与其他只将单个值作为元素的数据类型不同,Dictionary持有key和value,即键值对。
您不能简单地通过输入 dict2 = dict1 来复制一个字典,因为 dict2 只会成为 dict1 的引用,对 dict1 的更改也会自动应用于 dict2。
本文主要记录Python的基础知识,这同样是每一个Python用户所要走过的必经之路。任何一段复杂的Python代码,归根结底都是由最简单的元素构成。只有夯实基础,方能轻松自如。
在很多语言中都存在深浅拷贝两种拷贝数据的方式,Python中也不例外。本文中详细介绍了Python中的深浅拷贝的相关知识,文章的内容包含:
Things may come to those who wait, but only the things left by those who hustle.
审稿人:耿远昊,Datawhale成员,华东师范大学,开源教程《Joyful-Pandas》核心贡献者。
字典的定义使用花括号 {},其中的键和值用冒号 : 分隔。 和值可以是任何类型的对象,例如整数、浮点数、字符串、列表、元组或另一个字典。 但是,字典的键必须是不可变的,类似列表或者字典这种可变的就不能做字典的键
type() #查看类型 dir() help() len() open() #文本文件的输入输出 range() enumerate() zip() #循环相关 iter() #循环对象 map() filter() reduce() #函数对象 abs(-2) #取绝对值 round(2.3) #取整 pow(3,2) #乘方 cmp(3.1, 3.2) #比较大小 divmod(9, 7) #返回除法的结果和余数 max([2, 4, 6, 8]) #求最大值 min([1, 2, -1, -2]) #求最小值 sum([-1, 1, 5, 7]) #求和 int(“10”) #字符转为整数 float(4) #转为浮点数 long(“17”) # 转为长整数 str(3.5) #转为字符串 complex(2, 5) #返回复数2 + 5i ord(“A”) #A对应的ascii码 chr(65) #ascii码对应的字符 unichr(65) #数值65对应的unicode字符 bool(0) #转换为相应的真假值,0相当于False btw:”空” 值相当于False:[],(),{},0,None,0.0 all([True, 2, “wow!”]) #是否所有元素相当于True,全为True则为True any([0, “”, False, [], None]) #是否有元素相当于True sorted([1, 7, 4]) #序列升序排序 reversed([1, 5, 3]) #序列降序排序 list((1, 2, 3)) #tuple转换为表list tuple([4, 5, 4]) #list转换为tuple dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #构建字典 d = dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #d则为字典,字典的引用方式d[“a”]的值为3 input(‘input something’) #等待用户输入 globals() #返回全局变量名,函数名 locals() #返回局部命名空间
一、字典是python中最灵活的内置数据结构类型,如果把列表看作是有序的对象集合,那么字典就是无序的集合,字典和列表的主要差别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移量存取。python字典的主要属性如下:
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