리스트는 Python에서 가장 기본적인 데이터 구조입니다. 목록은 가장 일반적으로 사용되는 Python 데이터 유형입니다. 목록의 데이터 항목은 동일한 유형일 필요가 없습니다. 목록의 각 요소에는 번호(위치 또는 인덱스)가 할당되며 첫 번째 인덱스는 0, 두 번째 인덱스는 1 등입니다.
Python에는 시퀀스에 대한 기본 제공 유형이 6개 있지만 가장 일반적인 유형은 목록과 튜플입니다. 시퀀스에 대해 수행할 수 있는 작업에는 인덱싱, 슬라이싱, 추가, 곱하기 및 멤버 확인이 포함됩니다. 또한 Python에는 시퀀스 길이를 결정하고 가장 큰 요소와 가장 작은 요소를 결정하는 내장 메서드가 있습니다.
1. 목록 만들기
쉼표로 구분된 다양한 데이터 항목을 대괄호로 묶으세요. 아래와 같이
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]; list3 = ["a", "b", "c", "d"];는 문자열의 인덱스와 동일하며 목록 인덱스는 0부터 시작합니다. 목록을 가로채거나 결합하는 등의 작업이 가능합니다.
2. 목록의 값에 액세스
아래 첨자 인덱스를 사용하여 목록의 값에 액세스할 수도 있습니다. 아래와 같이 대괄호를 사용하여 문자를 가로챌 수도 있습니다.
#!/usr/bin/python list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]; print "list1[0]: ", list1[0] print "list2[1:5]: ", list2[1:5]
위 예제의 출력 결과:
list1[0]: physics list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
3. 목록 업데이트
목록의 데이터 항목을 수정하거나 업데이트할 수도 있습니다. 또한 추가() 메서드를 사용하여 목록을 추가할 수도 있습니다.
#!/usr/bin/python list = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print "Value available at index 2 : " print list[2]; list[2] = 2001; print "New value available at index 2 : " print list[2];
위 예시의 출력 결과:
Value available at index 2 : 1997 New value available at index 2 : 2001
4. 목록 요소 삭제
del 문을 사용하여 목록의 요소를 삭제할 수 있습니다. 다음 예와 같습니다:
#!/usr/bin/python list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print list1; del list1[2]; print "After deleting value at index 2 : " print list1;
위 예의 출력 결과 :
['physics', 'chemistry', 1997, 2000] After deleting value at index 2 : ['physics', 'chemistry', 2000]
5. Python 목록 스크립트 연산자
목록 쌍 + 및 * 연산자는 문자열과 유사합니다. + 기호는 결합된 목록에 사용되고 * 기호는 반복되는 목록에 사용됩니다.
은 다음과 같습니다.
6. Python 목록 차단
Python 목록 차단 및 문자열 연산 유형,
L = ['spam', 'Spam', 'SPAM!']
작업:
7. Python 목록 작업의 함수 및 메서드
목록 작업에는 다음 기능이 포함됩니다.
1. cmp(list1, list2): 두 리스트의 요소 비교
2.len(list): 리스트 요소의 개수
3. max(list): 리스트 요소의 최대값을 반환
4. min(list): 목록 요소의 최소값을 반환합니다.
5. list(seq): 튜플을 목록으로 변환
목록 작업에는 다음 메서드가 포함됩니다.
1. 목록 끝에 새 개체 추가
2. list.count(obj): 요소가 목록에 나타나는 횟수를 계산합니다
3. list.extend(seq): 다른 요소에 여러 요소를 추가합니다. 한 번에 목록 끝의 시퀀스(원래 목록을 새 목록으로 확장)
4. list.index(obj): 목록에서 값과 일치하는 첫 번째 항목의 인덱스 위치를 찾습니다.
5. list.insert(index, obj): 목록에 개체를 삽입합니다.
6, list.pop(obj=list[-1]): 목록에서 요소를 제거합니다(기본 마지막 요소). 그리고 요소의 값을 반환합니다
7, list.remove(obj): 목록에서 값과 일치하는 첫 번째 항목을 제거합니다
8, list.reverse(): 목록에서 요소를 반전합니다
9, list.sort([func]): 원본 목록 정렬
파이썬의 목록(List) 연산 방법과 관련 글에 대한 자세한 설명은 PHP 중국어 홈페이지를 주목해주세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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