Python 字符串
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号来创建字符串。
创建字符串很简单,只要为变量分配一个值即可。例如:
var1 = 'Hello World!' var2 = "Python Programming"
Python访问字符串中的值
Python不支持单字符类型,单字符也在Python也是作为一个字符串使用。
Python访问子字符串,可以使用方括号来截取字符串,如下实例:
#!/usr/bin/python var1 = 'Hello World!' var2 = "Python Programming" print "var1[0]: ", var1[0] print "var2[1:5]: ", var2[1:5]
以上实例执行结果:
var1[0]: H var2[1:5]: ytho
Python字符串更新
你可以对已存在的字符串进行修改,并赋值给另一个变量,如下实例:
#!/usr/bin/python var1 = 'Hello World!' print "Updated String :- ", var1[:6] + 'Python'
以上实例执行结果
Updated String :- Hello Python
Python 列表(Lists)
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。
序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。
此外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不需要具有相同的类型
创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示:
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]; list3 = ["a", "b", "c", "d"];
与字符串的索引一样,列表索引从0开始。列表可以进行截取、组合等。
访问列表中的值
使用下标索引来访问列表中的值,同样你也可以使用方括号的形式截取字符,如下所示:
#!/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]
以上实例输出结果:
list1[0]: physics list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
更新列表
你可以对列表的数据项进行修改或更新,你也可以使用append()方法来添加列表项,如下所示:
#!/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];
注意:我们会在接下来的章节讨论append()方法的使用
以上实例输出结果:
Value available at index 2 : 1997 New value available at index 2 : 2001
删除列表元素
可以使用 del 语句来删除列表的的元素,如下实例:
#!/usr/bin/python list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print list1; del list1[2]; print "After deleting value at index 2 : " print list1;
以上实例输出结果:
['physics', 'chemistry', 1997, 2000] After deleting value at index 2 : ['physics', 'chemistry', 2000]

PythonArraysSupportVariousoperations: 1) SlicingExtractsSubsets, 2) Menambah/ExtendingAddSelements, 3) InsertingPlaceSelementSatSatSatSpecifics, 4) RemovingDeleteselements, 5) Sorting/ReversingChangesOrder,

NumpyarraysareessentialforapplicationRequiringeficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.theyarecrucialindaSascience, machinelearning, fizik, kejuruteraan, danfinanceduetotheirabilitytOHandlelarge-Scaledataefisien.Forexample, infinancialanal

UseanArray.arrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogeneousdata, criticalcode prestasi, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: arrayssavemememorywithtypedelements.2)

Tidak, notalllistoperationsaresuportedByArrays, andviceversa.1) arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing, whyimpactsperformance.2) listsdonotguaranteeconstantTimeComplexityFordirectacesscesscesscesscesscesscesscesscesscesessd.

ToaccesselementsinaPythonlist,useindexing,negativeindexing,slicing,oriteration.1)Indexingstartsat0.2)Negativeindexingaccessesfromtheend.3)Slicingextractsportions.4)Iterationusesforloopsorenumerate.AlwayschecklistlengthtoavoidIndexError.

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

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

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
