


Python3-Methode zum Hinzufügen, Löschen, Ändern, Suchen, Zusammenführen und Sortieren von Listen
# Autor: Aaron Fan
names = ["aaron", "alex", "james", "meihengfan"]
names2 = [1,2,3,4,5]
print(names)
#Check
#print(names) #Listen Sie den Inhalt der Liste auf
print(names[3]) #Greifen Sie auf den 4. Wert in der Liste zu
print (names[1:3]) #Zugriff auf den zweiten bis dritten Wert in der Liste
print(names[-1]) #Zugriff auf den letzten Wert in der Liste
print(names[:- 2 ]) #Zugriff auf alle Werte in der Liste, aber entfernen Sie den vorletzten und alle Werte nach
print(names[-3:]) #Zugriff auf den ersten bis drittletzten Wert in der Liste
print(names[0],names[3]) #Beachten Sie, dass Sie die Indizes nicht direkt zusammenschreiben können, wenn Sie mehrere Werte verwenden. Sie müssen auf diese Weise schreiben:
print(names[::2 ]) #Drucken die Liste, aber verwenden Sie 2 als Schrittgröße, das heißt, springen und schneiden, Sie können die Schrittgröße auch entsprechend Ihren Anforderungen ändern
print(names.index("james")) #Finden Sie das Element James in der list的下标
print(len(names)) 在列表末尾插入一个元素
names.insert(1 , „Fanheng“)#Fanheng an der zweiten Position einfügen
#“
Namen [2] =" Liming "#Element der dritten Position in Liming ändern
#löschen
Namensss .remove( „Kalk“) Namen #Löscht die Liste direkt
names .pop() Natürlich können Sie den Index des Elements auch direkt angeben, um ein bestimmtes Element aufzurufen , und warten Sie, bis es wieder verwendet wird
#Wenn Sie pop verwenden, wird das Element, das gepoppt wird, nicht mehr in der Liste angezeigt.
#pop entfernt ein Element aus der Liste. Der entnommene Wert kann direkt anderen Variablen zugewiesen werden, wie zum Beispiel:
popend_name = name.pop()
print(popend_name)
#names.
Löschen
()#Löschen Sie die Liste, gefährlicher Vorgang, bitte verwenden Sie
#andere Vorgänge
#names.reverse ()# In umgekehrter Reihenfolge #Sortieren#Namen.
sort
() ' s ' s ' s ' s ‐ >#Merge list
names.extend(names2) Den Inhalt von Namen 2 in Namen zusammenführen s)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython3-Methode zum Hinzufügen, Löschen, Ändern, Suchen, Zusammenführen und Sortieren von Listen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.