这篇文章主要给大家介绍了Python中二维列表是如何获取子区域元素的组成,文中给出了详细的介绍和示例代码,相信对大家的理解和学习具有一定的参考借鉴价值,有需要的朋友们下面来一起看看吧。
用过NumPY
的应该都知道,在二维数组中可以方便地使用区域切片功能,如下图:
而这个功能在Python标准库的List
中是不支持的,在List
中只能以一维方式来进行切片操作:
但有时候我只想用一下这个功能,但又不想引入NumPY
。其实这时候我也是可以在Python中实现的。这时候,只需在一个类中实现__getitem__
特殊方法:
class Array: """实现__getitem__,支持序列获取元素、Slice等特性""" def __init__(self, lst): self.__coll = lst def __repr__(self): """显示列表""" return '{!r}'.format(self.__coll) def __getitem__(self, key): """获取元素""" slice1, slice2 = key row1 = slice1.start row2 = slice1.stop col1 = slice2.start col2 = slice2.stop return [self.__coll[r][col1:col2] for r in range(row1, row2)]
试试看:
a = Array([['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'j', 'k', 'l'], ['m', 'n', 'o', 'p'], ['q', 'r', 's', 't'], ['u', 'v', 'w', 'x']]) print(a[1:5, 1:3])
官方文档对__getitem__
的解释:
简而言之,其主要用来获取self[key]
的值。
我在这里为了突出问题解决,只列出了关键代码,异常判断、边界检查、条件限制,甚至其他一些特殊方法如__setitem__
、 __delitem__
与__len__
等代码,需视实际情况添加。
当然,也有其他处理方式,如以下所示代码,但不同方法无疑给了我各种场景下的多种选项。
a = [['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'j', 'k', 'l'], ['m', 'n', 'o', 'p'], ['q', 'r', 's', 't'], ['u', 'v', 'w', 'x']] sl = lambda row1, row2, col1, col2, lst: \ [lst[r][col1:col2] for r in range(row1, row2)] sl(1, 5, 1, 3, a)
更多Python中二维列表如何获取子区域元素的组成相关文章请关注PHP中文网!

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft