튜플은 리스트와 마찬가지로 시퀀스의 멤버입니다. 차이점은 불변 시퀀스라는 점입니다.
튜플 선언:
1. 멤버가 1개인 튜플: (1,) 또는 1,
3. 여러 멤버: (1,2) 또는 1,2
참고: 튜플을 선언할 때 괄호는 필요하지 않지만 쉼표는 중요합니다. 필수
tuple() 메소드
메서드 설명: 다른 시퀀스를 튜플로 변환할 수 있으며 사용법은 list()와 동일합니다.
다른 시퀀스에 대한 일반적인 작업은
자세한 내용은 기본 함수 사용을 참조하세요. 목록으로 대체됨
튜플의 의미:
1. 튜플은 매핑에서 키로 사용될 수 있습니다.
2. 튜플은 많은 내장 함수와 메서드에서 반환 값으로 사용됩니다.
튜플
튜플은 불변(=문자열)입니다. 즉, 다음과 같은 튜플을 사용할 수 없습니다:
tuple.sort()
tuple.append(5)
tuple.reverse()
이것들은 모두 내장 메소드(object.function 형식의 사용 메소드)는 실제로 자체적으로 변경됩니다.
쉼표는 튜플의 상징입니다:
x = 4,5,6
print x
print 3*(40+2),3*(40+2,)
가장 큰 용도 Tuple 임시 고정 길이 변수 역할만 합니다(사전의 값을 키 대신 값별로 정렬하려는 것처럼).
dict가 있다고 가정합니다: {'csev': 2, ' zqian': 1, 'cwen': 4}
[python] 일반 사본 보기
temp = list()
for k,v in dict.items():
temp.append( (v ,k) ) # 튜플이 있음을 확인하세요.
temp.sort(reverse = True)
print temp
이런 방식으로 최대값을 찾는 목적을 달성할 수 있습니다(가장 높은 빈도로 숫자 세기)
튜플은 상수만 포함할 수 없습니다. 다음 코드:
a = 1
b = 99.0
c = 'hello'
tuple0 = (a, b, c, 1)
print tuple0
튜플은 변수, 변수 및 상수의 조합을 포함할 수도 있습니다. 여기서 튜플은 0 그 자체로도 변수입니다.
List
List는 변경 가능하며 시퀀스로 수행할 수 있는 모든 작업은 목록에도 적용됩니다.
후속 작업을 위한 목록 제공:
[python] 일반 복사본 보기
list0 = [1, 2, 'joe', 99.0]
1. 목록과 문자열을 서로 변환:
[python] 보기 plain copy
lst = list('hello')
print lst, ''.join(lst)
2. 목록 변경 - 목록 아래 첨자를 지정해야 합니다.
요소 할당:
[python] view plain copy
list0 = [1, 2, 'joe', 99.0]
list0[1] = 3
print list0
list0[99] = 'error' # 인덱스가 범위를 벗어났습니다
에서 요소 삭제 특정 위치:
list0 = [1, 2, 'joe', 99.0]
del list0[1]
print list0
선택 할당 - 샤딩
#값 변경
이름 = list('Perl')
name[2:] = list('ar')
인쇄 이름
# 목록 길이 및 값 변경
name[1:] = list('ython')
인쇄 이름
# 삽입
숫자 = [1,5]
숫자[1:1] = [2,3,4]
숫자[0:0] = [0]
숫자 인쇄
# 삭제
numbers[1:5] = []
숫자 인쇄
슬라이스의 대체 값은 목록이어야 합니다
3. 새 객체 추가(한 요소, 다음 확장에 주의) 마지막에 추가()
list0 = [1, 2, 'joe', 99.0]
list0.append([1,2])
print list0
위 내용은 파이썬 시퀀스 기본 - 튜플의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.


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