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一、Python3 函数
(一)定义一个函数
1、你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:
2、语法
3、实例
①让我们使用函数来输出"Hello World!":
②更复杂点的应用,函数中带上参数变量:
Ⅰ实例:比较两个数,并返回较大的数:
Ⅱ实例:计算面积函数:
(二)函数调用
1、定义一个函数:给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。
2、这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从 Python 命令提示符执行。
3、如下实例调用了 printme() 函数:
(三)参数传递
(四)可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
1、在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。
2、python 函数的参数传递:
3、python 传不可变对象实例
4、传可变对象实例
(五)参数
1、必需参数
①必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
②调用 printme() 函数,你必须传入一个参数,不然会出现语法错误:
2、关键字参数
①关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
②使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
③以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名:
④以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序:
3、默认参数
4、不定长参数
①你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数,和上述 2 种参数不同,声明时不会命名。基本语法如下:
②加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入,存放所有未命名的变量参数。
③如果在函数调用时没有指定参数,它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。
④还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下:
⑤加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。
⑥声明函数时,参数中星号 * 可以单独出现,例如:
⑦如果单独出现星号 *,则星号 * 后的参数必须用关键字传入:
(六)匿名函数
1、Python 使用 lambda 来创建匿名函数。
2、所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
3、语法
①lambda 函数的语法只包含一个语句,如下:
②设置参数 a 加上 10:
③以下实例匿名函数设置两个参数:
④我们可以将匿名函数封装在一个函数内,这样可以使用同样的代码来创建多个匿名函数。
⑤以下实例将匿名函数封装在 myfunc 函数中,通过传入不同的参数来创建不同的匿名函数:
(七)return 语句
(八)强制位置参数
1、Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数,不能使用关键字参数的形式。
2、在以下的例子中,形参 a 和 b 必须使用指定位置参数,c 或 d 可以是位置形参或关键字形参,而 e 和 f 要求为关键字形参:
3、以下使用方法是正确的:
4、以下使用方法会发生错误:
二、Python3 数据结构
(一)列表
1、ython中列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。
2、以下是 Python 中列表的方法:
3、下面示例演示了列表的大部分方法:
(二)将列表当做堆栈使用
1、列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用,堆栈作为特定的数据结构,最先进入的元素最后一个被释放(后进先出)。
2、用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。
3、实例:
(三)将列表当作队列使用
1、也可以把列表当做队列用,只是在队列里第一加入的元素,第一个取出来;但是拿列表用作这样的目的效率不高。
2、在列表的最后添加或者弹出元素速度快,然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快(因为所有其他的元素都得一个一个地移动)。
3、实例:
(四)列表推导式
1、列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。
2、通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素,用其获得的结果作为生成新列表的元素,或者根据确定的判定条件创建子序列。
3、每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式,然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组,就必须使用括号。
4、这里我们将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表:
5、现在我们玩一点小花样:
6、这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法:
7、我们可以用 if 子句作为过滤器:
8、以下是一些关于循环和其它技巧的演示:
9、列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数:
(五)嵌套列表解析
1、Python的列表还可以嵌套。
2、以下实例展示了3X4的矩阵列表:
3、以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表:
4、以下实例也可以使用以下方法来实现:
5、另外一种实现方法:
(六)del 语句
1、使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素,而不是值来删除元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割,或清空整个列表(我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表)。
2、实例:
3、也可以用 del 删除实体变量:
(七)元组和序列
(八)集合
1、集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。
2、可以用大括号({})创建集合。
3、注意:如果要创建一个空集合,你必须用 set() 而不是 {} ;后者创建一个空的字典,下一节我们会介绍这个数据结构。
4、以下是一个简单的演示:
5、集合也支持推导式:
(九)字典
1、另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。
2、序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,字典以关键字为索引,关键字可以是任意不可变类型,通常用字符串或数值。
3、理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内,关键字必须是互不相同。
4、一对大括号创建一个空的字典:{}。
5、这是一个字典运用的简单例子:
6、构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式,列表推导式指定特定的键值对:
7、此外,字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典:
8、如果关键字只是简单的字符串,使用关键字参数指定键值对有时候更方便:
(十)遍历技巧
1、在字典中遍历时,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:
2、在序列中遍历时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:
3、同时遍历两个或更多的序列,可以使用 zip() 组合:
4、要反向遍历一个序列,首先指定这个序列,然后调用 reversed() 函数:
5、要按顺序遍历一个序列,使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列,并不修改原值:
一、Python3 函数
函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
(一)定义一个函数
1、你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:
- 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 ()。
- 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。
- 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
- 函数内容以冒号 : 起始,并且缩进。
- return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方,不带表达式的 return 相当于返回 None。
2、语法
Python 定义函数使用 def 关键字,一般格式如下:
def 函数名(参数列表): 函数体
默认情况下,参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
3、实例
①让我们使用函数来输出"Hello World!":
#!/usr/bin/python3
def hello() :
print("Hello World!")
hello()
②更复杂点的应用,函数中带上参数变量:
Ⅰ实例:比较两个数,并返回较大的数:
#!/usr/bin/python3
def max(a, b):
if a > b:
return a
else:
return b
a = 4
b = 5
print(max(a, b))
以上实例输出结果:
5
Ⅱ实例:计算面积函数:
#!/usr/bin/python3
# 计算面积函数
def area(width, height):
return width * height
def print_welcome(name):
print("Welcome", name)
print_welcome("Runoob")
w = 4
h = 5
print("width =", w, " height =", h, " area =", area(w, h))
以上实例输出结果:
Welcome Runoob width = 4 height = 5 area = 20
(二)函数调用
1、定义一个函数:给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。
2、这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从 Python 命令提示符执行。
3、如下实例调用了 printme() 函数:
#!/usr/bin/python3
# 定义函数
def printme( str ):
# 打印任何传入的字符串
print (str)
return
# 调用函数
printme("我要调用用户自定义函数!")
printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果:
我要调用用户自定义函数! 再次调用同一函数
(三)参数传递
在 python 中,类型属于对象,对象有不同类型的区分,变量是没有类型的:
a=[1,2,3] a="Runoob"
以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,"Runoob" 是 String 类型,而变量 a 是没有类型,她仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是指向 List 类型对象,也可以是指向 String 类型对象。
(四)可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
1、在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。
-
不可变类型:变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这里实际是新生成一个 int 值对象 10,再让 a 指向它,而 5 被丢弃,不是改变 a 的值,相当于新生成了 a。
-
可变类型:变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改,本身la没有动,只是其内部的一部分值被修改了。
2、python 函数的参数传递:
-
不可变类型:类似 C++ 的值传递,如整数、字符串、元组。如 fun(a),传递的只是 a 的值,没有影响 a 对象本身。如果在 fun(a) 内部修改 a 的值,则是新生成一个 a 的对象。
-
可变类型:类似 C++ 的引用传递,如 列表,字典。如 fun(la),则是将 la 真正的传过去,修改后 fun 外部的 la 也会受影响
python 中一切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引用传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。
3、python 传不可变对象实例
通过 id() 函数来查看内存地址变化:
def change(a):
print(id(a)) # 指向的是同一个对象
a=10
print(id(a)) # 一个新对象
a=1
print(id(a))
change(a)
以上实例输出结果为:
4379369136 4379369136 4379369424
可以看见在调用函数前后,形参和实参指向的是同一个对象(对象 id 相同),在函数内部修改形参后,形参指向的是不同的 id。
4、传可变对象实例
可变对象在函数里修改了参数,那么在调用这个函数的函数里,原始的参数也被改变了。例如:
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
def changeme( mylist ):
"修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print ("函数内取值: ", mylist)
return
# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("函数外取值: ", mylist)
传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下:
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]] 函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
(五)参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型:
- 必需参数
- 关键字参数
- 默认参数
- 不定长参数
1、必需参数
①必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
②调用 printme() 函数,你必须传入一个参数,不然会出现语法错误:
实例:
#!/usr/bin/python3
#可写函数说明
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print (str)
return
# 调用 printme 函数,不加参数会报错
printme()
以上实例输出结果:
Traceback (most recent call last): File "test.py", line 10, in <module> printme() TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'
2、关键字参数
①关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
②使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
③以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名:
实例:
#!/usr/bin/python3
#可写函数说明
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print (str)
return
#调用printme函数
printme( str = "菜鸟教程")
以上实例输出结果:
菜鸟教程
④以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序:
#!/usr/bin/python3
#可写函数说明
def printinfo( name, age ):
"打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
以上实例输出结果:
名字: runoob 年龄: 50
3、默认参数
调用函数时,如果没有传递参数,则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数,则使用默认值:
实例:
#!/usr/bin/python3
#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )
以上实例输出结果:
名字: runoob 年龄: 50 ------------------------ 名字: runoob 年龄: 35
4、不定长参数
①你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数,和上述 2 种参数不同,声明时不会命名。基本语法如下:
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]
②加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入,存放所有未命名的变量参数。
实例:
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
"打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
print (vartuple)
# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果:
输出: 70 (60, 50)
③如果在函数调用时没有指定参数,它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。
如下实例:
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
"打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
for var in vartuple:
print (var)
return
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果:
输出: 10 输出: 70 60 50
④还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下:
def functionname([formal_args,] **var_args_dict ): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]
⑤加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。
实例:
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, **vardict ):
"打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
print (vardict)
# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)
以上实例输出结果:
输出: 1 {'a': 2, 'b': 3}
⑥声明函数时,参数中星号 * 可以单独出现,例如:
def f(a,b,*,c): return a+b+c
⑦如果单独出现星号 *,则星号 * 后的参数必须用关键字传入:
>>> def f(a,b,*,c): ... return a+b+c ... >>> f(1,2,3) # 报错 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given >>> f(1,2,c=3) # 正常 6 >>>
(六)匿名函数
1、Python 使用 lambda 来创建匿名函数。
2、所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
- lambda 只是一个表达式,函数体比 def 简单很多。
- lambda 的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在 lambda 表达式中封装有限的逻辑进去。
- lambda 函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
- 虽然 lambda 函数看起来只能写一行,却不等同于 C 或 C++ 的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
3、语法
①lambda 函数的语法只包含一个语句,如下:
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
②设置参数 a 加上 10:
实例:
x = lambda a : a + 10
print(x(5))
以上实例输出结果:
15
③以下实例匿名函数设置两个参数:
实例:
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
以上实例输出结果:
相加后的值为 : 30 相加后的值为 : 40
④我们可以将匿名函数封装在一个函数内,这样可以使用同样的代码来创建多个匿名函数。
⑤以下实例将匿名函数封装在 myfunc 函数中,通过传入不同的参数来创建不同的匿名函数:
实例:
def myfunc(n):
return lambda a : a * n
mydoubler = myfunc(2)
mytripler = myfunc(3)
print(mydoubler(11))
print(mytripler(11))
以上实例输出结果:
22 33
(七)return 语句
return [表达式] 语句用于退出函数,选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的 return 语句返回 None。之前的例子都没有示范如何返回数值,以下实例演示了 return 语句的用法:
实例:
#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
# 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print ("函数内 : ", total)
return total
# 调用sum函数
total = sum( 10, 20 )
print ("函数外 : ", total)
以上实例输出结果:
函数内 : 30 函数外 : 30
(八)强制位置参数
1、Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数,不能使用关键字参数的形式。
2、在以下的例子中,形参 a 和 b 必须使用指定位置参数,c 或 d 可以是位置形参或关键字形参,而 e 和 f 要求为关键字形参:
def f(a, b, /, c, d, *, e, f): print(a, b, c, d, e, f)
3、以下使用方法是正确的:
f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)
4、以下使用方法会发生错误:
f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60) # b 不能使用关键字参数的形式 f(10, 20, 30, 40, 50, f=60) # e 必须使用关键字参数的形式
二、Python3 数据结构
(一)列表
1、ython中列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。
2、以下是 Python 中列表的方法:
方法 | 描述 |
---|---|
list.append(x) | 把一个元素添加到列表的结尾,相当于 a[len(a):] = [x]。 |
list.extend(L) | 通过添加指定列表的所有元素来扩充列表,相当于 a[len(a):] = L。 |
list.insert(i, x) | 在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引,例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前,而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。 |
list.remove(x) | 删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素,就会返回一个错误。 |
list.pop([i]) | 从列表的指定位置移除元素,并将其返回。如果没有指定索引,a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。(方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的,而不是要求你输入一对方括号,你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。) |
list.clear() | 移除列表中的所有项,等于del a[:]。 |
list.index(x) | 返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。 |
list.count(x) | 返回 x 在列表中出现的次数。 |
list.sort() | 对列表中的元素进行排序。 |
list.reverse() | 倒排列表中的元素。 |
list.copy() | 返回列表的浅复制,等于a[:]。 |
3、下面示例演示了列表的大部分方法:
实例:
>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
注意:类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。
(二)将列表当做堆栈使用
1、列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用,堆栈作为特定的数据结构,最先进入的元素最后一个被释放(后进先出)。
2、用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。
3、实例:
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
(三)将列表当作队列使用
1、也可以把列表当做队列用,只是在队列里第一加入的元素,第一个取出来;但是拿列表用作这样的目的效率不高。
2、在列表的最后添加或者弹出元素速度快,然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快(因为所有其他的元素都得一个一个地移动)。
3、实例:
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
(四)列表推导式
1、列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。
2、通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素,用其获得的结果作为生成新列表的元素,或者根据确定的判定条件创建子序列。
3、每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式,然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组,就必须使用括号。
4、这里我们将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表:
>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]
5、现在我们玩一点小花样:
>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
6、这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法:
实例:
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
7、我们可以用 if 子句作为过滤器:
>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2]
[]
8、以下是一些关于循环和其它技巧的演示:
>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]
9、列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数:
>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
(五)嵌套列表解析
1、Python的列表还可以嵌套。
2、以下实例展示了3X4的矩阵列表:
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
3、以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表:
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
4、以下实例也可以使用以下方法来实现:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
5、另外一种实现方法:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
(六)del 语句
1、使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素,而不是值来删除元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割,或清空整个列表(我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表)。
2、实例:
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
3、也可以用 del 删除实体变量:
>>> del a
(七)元组和序列
元组由若干逗号分隔的值组成,例如:
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
如你所见,元组在输出时总是有括号的,以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号, 不过括号通常是必须的(如果元组是更大的表达式的一部分)。
(八)集合
1、集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。
2、可以用大括号({})创建集合。
3、注意:如果要创建一个空集合,你必须用 set() 而不是 {} ;后者创建一个空的字典,下一节我们会介绍这个数据结构。
4、以下是一个简单的演示:
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # 删除重复的
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # 检测成员
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # 以下演示了两个集合的操作
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # a 中唯一的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 在 a 中的字母,但不在 b 中
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 在 a 或 b 中的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 在 a 和 b 中都有的字母
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # 在 a 或 b 中的字母,但不同时在 a 和 b 中
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
5、集合也支持推导式:
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
(九)字典
1、另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。
2、序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,字典以关键字为索引,关键字可以是任意不可变类型,通常用字符串或数值。
3、理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内,关键字必须是互不相同。
4、一对大括号创建一个空的字典:{}。
5、这是一个字典运用的简单例子:
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
6、构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式,列表推导式指定特定的键值对:
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
7、此外,字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典:
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
8、如果关键字只是简单的字符串,使用关键字参数指定键值对有时候更方便:
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
(十)遍历技巧
1、在字典中遍历时,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave
2、在序列中遍历时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
... print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe
3、同时遍历两个或更多的序列,可以使用 zip() 组合:
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
4、要反向遍历一个序列,首先指定这个序列,然后调用 reversed() 函数:
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
... print(i)
...
9
7
5
3
1
5、要按顺序遍历一个序列,使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列,并不修改原值:
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
... print(f)
...
apple
banana
orange
pear