ペイラガムでの一日 [リスト]
リストとは何ですか:
Python では、リストは、順序付けられた項目のコレクションを格納するために使用される、組み込みの動的なサイズの配列 (自動的に拡大および縮小) です。あらゆる種類のアイテム (別のリストを含む) をリストに保存できます。リストには混合タイプのアイテムが含まれる場合があります。これが可能になるのは、リストは主に連続した場所に参照を格納し、実際のアイテムは異なる場所に格納される可能性があるためです。
ここでは、リストは変更可能で、文字列は不変です
student_data = ['Guru Prasanna', 'B.Com', 21, True, 5.6] print(student_data) output: ['Guru Prasanna', 'B.Com', 21, True, 5.6]
- リストはデータのコレクションです
- リストには異種(さまざまな)データがあります
- リストはインデックスベースです
student_data = ['Guru Prasanna', 'B.Com', 21, True, 5.6] i = 0 while i<len(student_data): print(student_data[i],end=' ') i+=1 output: Guru Prasanna B.Com 21 True 5.6
for ループ内:
for data in student_data: print(data)
student_data = ['Guru Prasanna', 'B.Com', 21, True, 5.6] index=0 for index,data in enumerate(student_data): print(index,data) index+=1 output: 0 Guru Prasanna 1 B.Com 2 21 3 True 4 5.6
enumerate メソッドで値のインデックスを作成します。
student_data = ['Guru Prasanna', 'B.Com', 21, True, 5.6] print(student_data) student_data[1] = 'M.Com' print(student_data) output: ['Guru Prasanna', 'B.Com', 21, True, 5.6] ['Guru Prasanna', 'M.Com', 21, True, 5.6]
コーディングしたばかりの新しい位置の値を削除して追加するだけです。どの位置の値かを言及する必要があります。
employee = [] employee.append('Raja') employee.append('Madurai') employee.append('B.Sc.,') employee.append(5.2) employee.append(True) print(employee) output: ['Raja', 'Madurai', 'B.Sc.,', 5.2, True]
空のリストとして呼び出されます。appendメソッドでそれを
リストの値を追加します。
employee.insert(2,'Tamilnadu') print(employee) employee.remove('Madurai') print(employee) employee.pop(3) print(employee) output: ['Raja', 'Madurai', 'Tamilnadu', 'B.Sc.,', 5.2, True] ['Raja', 'Tamilnadu', 'B.Sc.,', 5.2, True] ['Raja', 'Tamilnadu', 'B.Sc.,', True] ['Raja', 'Tamilnadu', 'B.Sc.,', True]
この場合、append は最後に追加することを意味し、insert は値に適合する特定のインデックスを与えるため、値の間に追加することを意味します。
- 削除(値ベースの削除)
- pop(インデックスベースの削除)
l = [10,20,30,40,50,60] del l[2] print(l) output: [10, 20, 40, 50, 60] l = [10,20,30,40,50,60] del l[2:4] print(l) output: [10, 20, 50, 60] l = [10,20,30,40,50,60] print(l.pop(2)) output: 30
最初のケースでは、del はキーワードです。
2 番目のケースでは、インデックス作成を使用しています
3 番目のケースでは、2 番目のインデックスを取り出して出力しています。
l = [10,20,30,40,50,60] print(l) print(l.pop(2)) print(l) print(l.pop()) print(l) print(l.pop(123)) output: [10, 20, 30, 40, 50, 60] 30 [10, 20, 40, 50, 60] 60 [10, 20, 40, 50] Traceback (most recent call last): File "/home/main.py", line 15, in <module> print(l.pop(123)) IndexError: pop index out of range
この場合、pop(2) はインデックス値を取得し、その値を出力します。
Pop() は最後の値を出力します。
Pop(123) はエラーを出力します。値は割り当てられていません。
l = [10,20,30,40,50,60] print(l) del l[:] # del l print(l) output: [10, 20, 30, 40, 50, 60] []
内部にインデックスを作成せずに del キーワードを追加すると、すべてが削除され、空のリストが生成されます。
data_list = ['abcd','pqrs','xyz',1234, 1.234,True] for data in data_list: if isinstance(data,str): print(data.upper()) output: ABCD PQRS XYZ
タスク:
names_list = ['sachin','dhoni','rohit','virat'] for name in names_list: if len(name)==5: print(name,end=' ') print() for name in names_list: if name[-1] == 't': print(name,end=' ') print() Output: dhoni rohit virat rohit virat
以上がペイラガムでの一日 [リスト]の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
