Python 목록에서 일반적으로 사용되는 방법에는 목록 만들기, 새 요소 추가, 목록의 값 보기, 목록의 요소 삭제, 정렬 및 역순화, 목록 슬라이싱이 포함됩니다.
List는 가장 일반적으로 사용되는 Python 데이터 유형입니다. 대괄호 안에 쉼표로 구분된 값이 표시됩니다. 다음 기사에서는 Python의 일반적인 목록 방법을 소개하며 이는 특정 참조 효과가 있으므로 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.
[권장 코스 : tpython 튜토리얼
쉼표를 사용하여 다른 데이터 분리를 분리 한 다음 정사각형 브래킷을 사용하여 동봉하십시오. 첨자는 0부터 시작합니다. 마지막 요소의 첨자는 -1
list = ['1',‘2,‘3’] list = [] //空列表로 쓸 수 있습니다. (2) 새 요소 추가
새 요소를 추가하는 방법에는 세 가지가 있습니다. 즉,
append 방법: 추가 element at the end of the list
list.append()
insert 메소드: 지정된 위치에 요소를 추가함을 의미하며 지정되지 않은 경우 리스트의 끝에 추가합니다.
list.insert(n,'4')extend 메소드: 리스트 1, 리스트 2 요소 병합
list1.extend(list2)
(3) 목록의 값 보기
목록을 탐색하려면 print 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 메서드는 for i in list
print(list[n])와 동일합니다. 첨자 인덱스를 사용하여 액세스함을 나타냅니다. 목록 print(list.count(xx))의 값: 이 목록의 요소 수를 확인한다는 의미입니다. 변경된 요소가 존재하지 않으면
print(list.index)가 반환됩니다. (xx)): 이 요소의 첨자를 찾으라는 의미입니다. 존재하지 않는 요소를 찾으면 오류가 보고됩니다.
(4) 목록에서 요소를 삭제합니다.list.pop(): 마지막 요소 삭제
list.pop(n): 아래 첨자를 지정하고 지정된 요소를 삭제하면 존재하지 않는 요소를 삭제하면 오류가 보고됩니다. .remove(xx): 목록에 동일한 요소가 여러 개 있습니다. 첫 번째 del 목록[n] 삭제: 지정된 첨자에 해당하는 요소 삭제
del 목록: 목록 전체 삭제 삭제 후에는 접근할 수 없습니다
(5) 정렬 및 역순list.reverse( ): 목록의 역순을 나타냅니다.
list.sort(): 정렬을 나타냅니다. 기본적으로 오름차순을 나타냅니다
list.sort (reverse=True): 내림차순을 나타냅니다참고: 목록에 문자열이 있고 숫자는 불가능합니다. 정렬, 정렬은 동일한 유형에 대한 것입니다
(6) 목록 슬라이싱슬라이싱은 목록 값을 얻는 방법입니다.
name[n:m]: 슬라이스에 다음 요소의 값이 포함되지 않음을 나타냅니다.
name[:m ]: 슬라이스 이전의 값이 기본값인 경우 처음부터 가져옴을 나타냅니다. name[n:]: 슬라이스 뒤의 값이 기본값인 경우 끝까지 가져옴을 나타냅니다.
name[:]: 모두 Province가 누락된 경우 모두
name[n:m: s]: 한 번에 가져갈 요소 수를 나타냅니다. 여기서 s는 단계 크기를 나타냅니다.
단계 크기가 양수인 경우 왼쪽에서 오른쪽으로 가져옵니다.
단계 크기가 음수인 경우 에서 가져옵니다. right to left
참고: 슬라이싱은 문자열에도 적용 가능하며 문자열에도 첨자가 있습니다
요약: 위 내용이 이 글의 전체 내용입니다. 모든 분들께 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python 목록의 일반적인 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

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