Die Elemente der Liste entsprechen Variablen, sodass das Programm den Elementen der Liste Werte zuweisen kann, sodass die Elemente der Liste geändert werden können. Zum Beispiel der folgende Code:
a_list = [2, 4, -3.4, 'crazyit', 23]# 对第3个元素赋值 a_list[2] = 'fkit'print(a_list) # [2, 4, 'fkit', 'crazyit', 23] # 对倒数第2个元素赋值 a_list[-2] = 9527 print(a_list) # [2, 4, 'fkit', 9527, 23]
Der obige Code weist Listenelementen Werte über Indizes zu. Das Programm kann entweder positive Indizes oder negative Indizes verwenden, und das gibt es auch Kein Problem.
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Darüber hinaus kann das Programm einem Teil der Liste auch Werte über die Slice-Syntax zuweisen Anzahl der neu zugewiesenen Elemente ist nicht erforderlich. Die Anzahl entspricht der ursprünglichen Anzahl der Elemente.
Das bedeutet, dass auf diese Weise Elemente zur Liste hinzugefügt oder daraus gelöscht werden können. Der folgende Code veranschaulicht beispielsweise die Zuweisung eines Werts zu einem Segment in der Mitte der Liste:
b_list = list(range(1, 5)) print(b_list)# 将第2个到第4个(不包含)元素赋值为新列表的元素 b_list[1: 3] = ['a', 'b'] print(b_list) # [1, 'a', 'b', 4]
Wenn Sie einem leeren Segment in der Liste einen Wert zuweisen, werden Elemente in die Liste eingefügt. Zum Beispiel der folgende Code:
# 将第3个到第3个(不包含)元素赋值为新列表的元素,就是插入 b_list[2: 2] = ['x', 'y'] print(b_list) # [1, 'a', 'x', 'y', 'b', 4]
Wenn einem Abschnitt der Liste eine leere Liste zugewiesen wird, werden Elemente aus der Liste gelöscht. Zum Beispiel der folgende Code:
# 将第3个到第6个(不包含)元素赋值为空列表,就是删除 b_list[2: 5] = [] print(b_list) # [1, 'a', 4]
Wenn Sie die Slice-Syntax zum Zuweisen von Werten zu einer Liste verwenden, können Sie keinen einzelnen Wert verwenden. Wenn Sie eine Zeichenfolgenzuweisung verwenden, behandelt Python die Zeichenfolge automatisch als eine Sequenz, in der jedes Zeichen ein Element ist. Zum Beispiel der folgende Code:
# Python会自动将str分解成序列 b_list[1: 3] = 'Charlie' print(b_list) # [1, 'C', 'h', 'a', 'r', 'l', 'i', 'e']
Wenn Sie die Slice-Syntax zum Zuweisen von Werten verwenden, können Sie auch den Schrittparameter angeben. Wenn jedoch der Schrittparameter angegeben ist, muss die Anzahl der zugewiesenen Listenelemente gleich der Anzahl der ersetzten Listenelemente sein. Zum Beispiel der folgende Code:
c_list = list(range(1, 10)) # 指定step为2,被赋值的元素有4个,因此用于赋值的列表也必须有4个元素 c_list[2: 9: 2] = ['a', 'b', 'c', 'd'] print(c_list) # [1, 2, 'a', 4, 'b', 6, 'c', 8, 'd']
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKann die Liste in Python geändert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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