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)
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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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