合併方法:1、用“ ”操作符合併,語法“list1 list2”;2、用extend()合併,語法“list_1.extend(list2)”;3、用Asterisks合併,語法“ [*list_1,*list2]」;4、透過連結函數合併,文法「list(chain(list1,list2))」;5、透過Reduce合併,文法「reduce(add,(list1,list2))」。
本教學操作環境:windows7系統、python3版,DELL G3電腦
Python 中合併清單的5種方法
1. 直接加入清單
#在Python 中合併清單最簡單的方法就是直接使用運算符,如下例所示:
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_leaders_list = leaders_1 + leaders_2 + leaders_3 print(full_leaders_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
此外, = 運算子也支援清單。但是,事情在這裡變得有趣。請參閱以下範例:
A = B = [1, 2, 3] A += [4] print(A, B) # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] A = A + [5] print(A, B) # [1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 3, 4]
上面的程式碼可能會令人困惑,尤其是對於 Python 初學者。
為什麼第一次 A 等於 B,第二次卻不等於?
在這裡留下一個課堂作業,希望各位同學可以課後找到原因~
#2. 擴展一個列表
##除了=運算符外,一種簡單的使用清單合併的方法是使用extend()方法。leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_1.extend(leaders_2) print(leaders_1) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates']順便說一下,在 Python 中處理清單時,另一個名為 append ()的方法也很流行。
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_1.append(leaders_2) print(leaders_1) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', ['Yang Zhou', 'Bill Gates']]#如上所示,append() 將新項目新增到清單中,而extend()將清單與其他清單連接在一起。
3. 用 Asterisks 合併清單
Python 中最美妙的技巧之一就是使用sterisks 。在asterisks 的幫助下,我們可以解壓縮清單並將它們放在一起。這是用 Python 實作合併清單的一種令人眼花撩亂的方法(可能有點自鳴得意)。leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_list = [*leaders_1, *leaders_2, *leaders_3] print(full_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
4. 透過鏈函數合併列表
Itertools 模組中的 chain 函數是 Python 中合併迭代物件的特殊方法。它可以對一系列迭代項進行分組,並傳回組合後的迭代項。因為列表也是迭代的,所以我們也可以使用 chain 函數來合併列表:from itertools import chain leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_list = list(chain(leaders_1,leaders_2,leaders_3)) print(full_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
#5. 透過 Reduce 函數合併列表
Python 是懶人的福利。對我來說,當有太多的清單需要合併的時候,寫太多的 是很無聊的,我不想這樣做。在這種情況下,我們可以使用一個更高階的函數— reduce,再次拯救我們:from operator import add from functools import reduce A = [99, 2] B = [0, 5, 1] C = [2077, 2021] D = [0] L = reduce(add, (A, B, C, D)) print(L) # [99, 2, 0, 5, 1, 2077, 2021, 0]
#總結
Python 中合併列表的操作至少有5種方法。我們不一定每次都會選擇不同的方式。然而,在閱讀他人的程式時,不可避免地會遇到不同的編碼風格。因此,對於同一個操作,檢查不同的方法是值得的。至少,我們可以從他們身上感受到 Python 的靈活性和優雅【相關推薦:Python3影片教學 】
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每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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