python列表详情
作者:L-M-Y
这篇文章主要介绍了python列表详情,python没有数组,而是引入了列表(list),列表可以存储任何类型的数据,而且同一个列表中的数据类型也可以不同,下面一起来看文章详细内容吧
1.列表
python
没有数组,而是引入了列表(list
),列表可以存储任何类型的数据,而且同一个列表中的数据类型也可以不同。
列表时序列结构,可以进行序列结构的基本操作,比如,索引、取子串、加、乘等等。
2.使用格式
创建一个新的列表时,将列表中的元素都放入一个中括号里,相邻元素之间使用逗号隔开(数据类型也可以是不一样的哈哈哈~)
str = [10, 2.4, 'lmy'] print(str[0]) print(str[1]) print(str[2]) ''' output: 10 2.4 lmy '''
同样可以对列表进行现有元素的更新,使用函数append()
str = [10, 2.4, 'lmy'] str[1] = 5 str.append('good') print(str) ''' output: [10, 5, 'lmy', 'good'] '''
删除元素,使用del()
函数
str = [10, 2.4, 'lmy'] str[1] = 5 str.append('good') del str[0] print(str) ''' output: [5, 'lmy', 'good'] '''
3.一些很有用的函数
count()
用于统计列表中某个元素出现的次数
str = ['m', 'y', 'n', 'a', 'm', 'is', 'l', 'm', 'y'] a = str.count('m') b = str.count('y') print(a) print(b) ''' output: 3 2 '''
index()
查找,某个元素在列表首次出现的位置
str = ['m', 'y', 'n', 'a', 'm', 'is', 'l', 'm', 'y'] a = str.index('m') b = str.index('a') print(a) print(b) ''' output: 0 3 '''
remove()
函数,删除列表中某个值的首次匹配项
str = ['m', 'y', 'n', 'a', 'm', 'is', 'l', 'm', 'y'] str.remove('m') str.remove('is') print(str) ''' output:['y', 'n', 'a', 'm', 'l', 'm', 'y'] '''
sort()
函数,对列表中的元素进行排序
str = ['f', 'e', 'a', 'h', 's', 'k', 'm'] str.sort() print(str) #output: ['a', 'e', 'f', 'h', 'k', 'm', 's']
copy()
函数,可用于复制列表
str = ['f', 'e', 'a', 'h', 's', 'k', 'm'] str.sort() string = str.copy() print(string) #output: ['a', 'e', 'f', 'h', 'k', 'm', 's']
4.元组 tuple
与列表很类似,但是元组一般不可修改
tuple = ('lmy', '2002', '9.15') print(tuple) print(tuple[0]) tuple = ('lmy', '2002', '9', '15') print(tuple) '''output: ('lmy', '2002', '9.15') lmy ('lmy', '2002', '9', '15') '''
由于元组中的元素不可修改,所以只能重新赋值,元组中的元素不可以被删除,我们只能用del()删除整个元组
5.元组的常用函数
len()
函数
tuple = ('lmy', '2002', '9', '15') a = len(tuple) print(a) '''output: 4 '''
max()
和min()
函数
返回元组中的最大元素、最小元素
tuple = (152, 2002, 9, 15) a = max(tuple) b = min(tuple) print(a) print(b) '''output: 2002 9 '''
tuple()
函数,把列表转换为元组
list = [152, 2002, 9, 15] tuple = tuple(list) print(tuple) '''output: (152, 2002, 9, 15) '''
到此这篇关于python列表详情的文章就介绍到这了,更多相关python列表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!