day-at payilagam [목록]
목록이 무엇인가요:
Python에서 목록은 정렬된 항목 컬렉션을 저장하는 데 사용되는 내장된 동적 크기 배열(자동으로 확장 및 축소)입니다. 목록에는 모든 유형의 항목(다른 목록 포함)을 저장할 수 있습니다. 목록에는 혼합된 유형의 항목이 포함될 수 있습니다. 이는 목록이 주로 인접한 위치에 참조를 저장하고 실제 항목이 다른 위치에 저장될 수 있기 때문에 가능합니다.
여기 list는 변경 가능하고 string은 변경 불가능
student_data = ['Guru Prasanna', 'B.Com', 21, True, 5.6] print(student_data) output: ['Guru Prasanna', 'B.Com', 21, True, 5.6]
- 목록은 데이터의 모음입니다
- 목록에 이질적인(다양한) 데이터가 있습니다
- 목록은 인덱스 기반입니다.
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 루프에서:
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
열거 메소드는 값을 색인화합니다.
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]
방금 코딩한 새 위치 값을 제거하고 추가합니다. 어떤 위치 값이 있는지 언급해야 합니다.
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]
빈 리스트라고 합니다.append 메소드로
목록의 값을 추가합니다.
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]
이 경우 추가란 값의 끝에 추가하는 것을 의미하고 삽입은 값에 맞게 특정 인덱스를 제공하므로 값 사이에 추가하는 것을 의미합니다.
- 제거(값 기반 제거)
- pop(인덱스 기반 제거)
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
첫 번째 경우 del은 키워드입니다.
두 번째 경우에는 인덱싱을 사용하고 있습니다
세 번째 경우에는 두 번째 색인을 꺼내서 인쇄합니다.
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
이 경우 pop(2)는 인덱스 값을 가져와서 그 값을 인쇄합니다.
pop()은 마지막 값을 인쇄합니다.
pop(123)은 오류를 인쇄합니다. 할당된 값이 없습니다.
l = [10,20,30,40,50,60] print(l) del l[:] # del l print(l) output: [10, 20, 30, 40, 50, 60] []
인덱싱 없이 del 키워드를 추가하면 모든 항목이 삭제되고 빈 목록이 제공됩니다.
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
작업:
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
위 내용은 day-at payilagam [목록]의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
