cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial Pythonpython中的切片是什么?(实例解析)

在以下的文章之中我们来了解一下什么是python中的切片。了解一下python中的切片是什么意思,以及切片在python之中能起到什么样的作用。

取一个list或tuple的部分元素是在python编程之中非常常见的操作。比如,一个list如下:

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

取前3个元素,应该怎么做?

笨办法:

>>> [L[0], L[1], L[2]]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

对这种经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作。

对应上面的问题,取前3个元素,用一行代码就可以完成切片

>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

(L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。)

如果第一个索引是0,还可以省略:

>>> L[:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

类似的,既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片,试试:

>>> L[-2:]['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]['Bob']

tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此,tuple也可以用切片操作,只是操作的结果仍是tuple:

>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)

字符串'xxx'也可以看成是一种list,每个元素就是一个字符。因此,字符串也可以用切片操作,只是操作结果仍是字符串:

>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

在很多编程语言中,针对字符串提供了很多各种截取函数(例如,substring),其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。

以上就是本篇文章所讲述的所有内容,这篇文章主要介绍了相关于python中的切片的知识,希望你能借助资料从而理解上述所说的内容。希望我在这片文章所讲述的内容能够对你有所帮助,让你学习python更加轻松。

更多相关知识,请访问php中文网Python教程栏目。

Atas ialah kandungan terperinci python中的切片是什么?(实例解析). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual