Списки в python

Алан-э-Дейл       31.08.2022 г.

Библиотека math

Для проведения вычислений с действительными числами язык Python содержит много дополнительных функций, собранных в библиотеку, которая называется math. Для использования этих функций в начале программы необходимо подключить библиотеку, что делается командой

import math           # подключение модуля библиотеки

После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём. После подключения можно вызвать любую функцию из подключенной библиотеки по следующему правилу: указывается имя модуля и через точку имя функции

имя_модуля.имя_функции

Например, пусть мы хотим вызвать функцию вычисления Синус угла, задаваемого в радианахimport math y = sin(5)         # ошибка не подключен модуль mathx = math.sin(5)    # записываем имя модуля и через точку имя функции

Можно подключать не весь модуль, а какую-то его часть. Например, программист хочет использовать только одну функцию из математической библиотеки math. Если он подключит всю библиотеку, то будет добавлено более 40 функций, которые будут занимать место. Чтобы добавить в проект какую-то часть, используют ключевое слово from

from <имя подключаемого модуля> import <название функции>

Например.

from math import sin       # подключена только одна функция siny = sin(5)                 # операция выполненаx = cos(5)               # ошибка функция cos не подключена

Ниже приведен список основных функций модуля math. Некоторые из перечисленных функций (int, round, abs) являются стандартными и не требуют подключения модуля math для использования.

Работа над списком

Зачастую списки формируются в непредсказуемом порядке, не всегда можно контролировать, как пользователи предоставляют свои данные. Часто требуется представлять информацию в определенном порядке. Иногда нужно сохранить первоначальный порядок в списке, а в других случаях нужно изменить его. Python предоставляет несколько различных способов организации ваших списков, в зависимости от ситуации.

Постоянная сортировка списка с помощью метода sort ()

Метод sort () позволяет относительно легко сортировать список. Представьте, что у нас есть список автомобилей, и мы хотим представить его в алфавитном порядке. Чтобы упростить задачу, давайте предположим, что все значения в списке строчные.

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
cars.sort()
print(cars)

Метод sort (), показанный в примере, хранит перечень автомобилей в алфавитном порядке, и далее нельзя его переделать к первоначальному состоянию:

Вы также можете отсортировать этот список в обратном алфавитном порядке, передав аргумент reverse = True методу sort (). Следующий пример сортирует список автомобилей в обратном алфавитном порядке:

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
cars.sort(reverse=True)
print(cars)

И получаем вот такой соответствующий вывод данных:

Временная сортировка списка с помощью функции sorted ()

Чтобы сохранить первоначальный порядок списка, но представить его в отсортированном порядке, вы можете использовать функцию sorted (). Функция sorted () позволяет вам отображать ваш список в определенном порядке, но не влияет на фактический порядок списка. Давайте попробуем эту функцию в списке автомобилей:

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
print("Here is the original list:")
print(cars)

print("\nHere is the sorted list:")
print(sorted(cars))

print("\nHere is the original list again:")
print(cars)

Сначала мы печатаем список в исходном порядке, а затем в алфавитном порядке. После отображения списка в новом порядке, мы показываем, что список все еще сохраняется в своем первоначальном порядке.

Here is the original list:


Here is the sorted list:


Here is the original list again:

Обратите внимание, что список все еще существует в своем первоначальном порядке после использования функции sorted (). Функция sorted () также может принимать аргумент reverse = True, если вы хотите отобразить список в обратном алфавитном порядке.. Примечание: Сортировка списка по алфавиту немного сложнее, когда все значения не в нижнем регистре

Есть несколько способов интерпретировать заглавные буквы, когда вы выбираете порядок сортировки, и указание точного порядка может быть более сложным, чем мы хотим сделать в данный момент. Однако большинство подходов к сортировке будут основываться непосредственно на том, что вы узнали в этом разделе.

Примечание: Сортировка списка по алфавиту немного сложнее, когда все значения не в нижнем регистре. Есть несколько способов интерпретировать заглавные буквы, когда вы выбираете порядок сортировки, и указание точного порядка может быть более сложным, чем мы хотим сделать в данный момент. Однако большинство подходов к сортировке будут основываться непосредственно на том, что вы узнали в этом разделе.

Вывод списка в обратном порядке

Чтобы изменить исходный порядок списка, вы можете использовать метод reverse (). Если бы мы изначально хранили список автомобилей в хронологическом порядке в соответствии с тем, когда мы его составляли, мы можем легко перестроить список в обратном хронологическом порядке:

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
print(cars)
cars.reverse()
print(cars)

Обратите внимание, что reverse () не сортирует в обратном порядке по алфавиту; он просто меняет порядок списка:

Метод reverse () постоянно меняет порядок списка, но вы можете в любое время вернуться к исходному порядку, применив reverse () к тому же списку во второй раз.

Определение длины списка

Вы можете быстро определить количество элементов в списке с помощью функции len (). Список в нашем примере состоит из четырех элементов:

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
print(len(names))

Соотвественно получаем вывод:

4

Вы дальнейшем Вы поймёте как функция len () полезна, например в нашей воображаемой игре нужно определить количество инопланетян, которые все еще необходимо сбить, или определить количество данных, которыми вы должны управлять в визуализации, или выяснить количество зарегистрированных пользователи на сайте и так далее.

Выполните Итерацию списка в Python С помощью итераторов – Iter() и Next()

Для итерации списка с помощью итераторов в python мы будем использовать методы __iter()__ и __next ()__. В Python __iter__() и __next__() совместно известны как протокол итератора.

Итераторы обычно реализуются в циклах, постижениях, генераторах и т. Д. Это просто объект, который может быть повторен (по одному элементу за раз). Внутренне цикл for создает объект iterator, iter_obj, вызывая iter() для iterable.

Синтаксис

Синтаксис функции __iter ()__

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Функция iter() (которая вызывает метод __iter__()) возвращает итератор.

Синтаксис функции __next ()__

Next(Iter_obj) – это то же самое, что obj.next(). Здесь iter_obj может быть любым итеративным объектом, созданным функцией iter ().

Пример

iterable = (iterable)

while True:
    try:
       (iter_obj)
        print(element)
    except StopIteration:
        break

Объяснение

В приведенном выше примере сначала мы создали итеративный (список) с элементами . Затем мы получаем итератор с помощью функции iter() и сохраняем его в переменной iter_obj. После этого мы инициализировали бесконечный цикл while и использовали функцию next() для перебора всех элементов итератора. Когда мы дойдем до конца и больше не будем возвращать данные, это вызовет исключение StopIteration.

Внутренне цикл for создает объект итератора iter_obj, вызывая iter() на итераторе. Но на практике цикл for на самом деле является бесконечным циклом while.

Использование формата JSON

Двоичный формат данных, который использует pickle, специфичен для Python. Чтобы улучшить взаимодействие между различными программами, нотация объектов JavaScript (JSON) предоставляет простую в использовании и удобочитаемую схему и, таким образом, стала очень популярной.

В следующем примере показано, как записать список смешанных типов переменных в выходной файл с помощью модуля json. В строке 4 определен базовый список. Открыв выходной файл для записи в строке 7, метод dump() сохраняет базовый список в файле, используя JSON.

import json

# define list with values
basicList = 

# open output file for writing
with open('listfile.txt', 'w') as filehandle:
    json.dump(basicList, filehandle)

Чтение содержимого выходного файла обратно в память так же просто, как запись данных. Соответствующий метод для dump() называется load() и работает следующим образом:

import json

# open output file for reading
with open('listfile.txt', 'r') as filehandle:
    basicList = json.load(filehandle)

Итерационный словарь

Словарь можно повторять с помощью цикла for, как указано ниже.

Пример 1:

# цикл для печати всех ключей словаря

Employee = {"Name": "John", "Age": 29, "salary":25000,"Company":"GOOGLE"}  
for x in Employee:  
    print(x)

Выход:

Name
Age
salary
Company

Пример 2:

#for цикл для печати всех значений словаря

Employee = {"Name": "John", "Age": 29, "salary":25000,"Company":"GOOGLE"}  
for x in Employee:  
    print(Employee)

Выход:

John
29
25000
GOOGLE

Пример 3:

#for цикл для печати значений словаря с помощью метода values().

Employee = {"Name": "John", "Age": 29, "salary":25000,"Company":"GOOGLE"}  
for x in Employee.values():  
    print(x)

Выход:

John
29
25000
GOOGLE

Пример 4:

#for цикл для печати элементов словаря с помощью метода items().

Employee = {"Name": "John", "Age": 29, "salary":25000,"Company":"GOOGLE"}  
for x in Employee.items():  
    print(x)

Выход:

('Name', 'John')('Age', 29)('salary', 25000)('Company', 'GOOGLE')

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

  1. numpy.nditer()
  2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

  • start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
  • stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
  • шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

  1. numpy.arange()
  2. numpy.reshape()
  3. numpy.nditer()
import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Условный оператор if

Оператор if позволяет изменить порядок выполнения операторов в зависимости от истинности или ложности некоторого условия. Формат оператора может быть записан в двух формах: полной и неполной форме.

if  условие:    # блок if    <операторы>else:    # блок else    <операторы>

Блок инструкций if будет выполнен, если условие истинно. Если условие ложно, будет выполнен блок инструкций else.

В условном операторе  может отсутствовать слово else и последующий блок. Такая инструкция называется неполным ветвлением.

Пример 5.  Записать следующее   выражение  на языке Python.Если a  >  0,  то  b  =  1,   иначе  a  =  0. 

print («Введите значение a: «) a = int(input())if a > :     b = 1       else:     b = print(«b = «, b)

Условный оператор  elif

if условие_1:   # блок if   <операторы>elif условие_2:   # первый блок elif   <операторы>elif условие_3:   <операторы>...else   # блок else   <операторы>   

Ключевое слово elifрасшифровывается, как else + if. Это конструкция позволяет  реализовать алгоритм  выбора   необходимого варианта из нескольких альтернативных вариантов.  Оператор elif позволяет упростить код. Сделать его легче читаемым и позволяет избежать написание несколько условий  if.

Когда исполняется инструкция if-elif-else, в первую очередь  проверяется условие_1.  Если условие истинно, тогда исполняется блок инструкций if .  Следующие условия и операторы пропускаются, и управление переходит к оператору  за  условным оператором if-elif-else.

Если условие_1 оказывается ложным, тогда управление переходит к следующему условию elif,  и проверяется условие_2.  Если оно истинно, тогда исполняются инструкции внутри первого блока elif. Последующие инструкции внутри этого блока пропускаются. Этот процесс повторяется, пока не находится условие elif, которое оказывается истинным. Если такого нет, тогда исполняется блок операторов else

 Пример.  

x = int(input())
y = int(input())if x > and y > print("Первая четверть")elif x > and y < print("Четвертая четверть")elif y > print("Вторая четверть")else: print("Третья четверть")

Индексация списков в Python

Вы заметили, что элемент oatmeal cookies идет в списке третьим, но чтобы его заменить, мы использовали индекс ? Дело в том, что индексация начинается с нуля. В Python индекс — это по сути отступ от начала списка.

Первый элемент имеет индекс (нет никакого отступа, элемент в самом начале списка). Второй элемент имеет индекс . И так далее. В общем, если в списке элементов, последний из них будет иметь индекс .

Попытавшись обратиться к элементу по несуществующему индексу, мы получим ошибку — IndexError.

В нашем примере у нас есть список покупок из 6 элементов (диапазон индексов 0-5). Как показано в коде ниже, если мы попытаемся обратиться к элементу под индексом 6, мы получим ошибку, потому что элемента с таким индексом просто нет.

print(shopping_list)
# Вывод
>> --------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-a9f3b9517136> in <module>()
----> 1 shopping_list

IndexError: list index out of range

С другой стороны, мы можем использовать отрицательные индексы. Последний элемент списка имеет индекс , предпоследний — и так далее.

print(shopping_list)
# Вывод
>> paint

Так же, как список покупок может содержать любые товары (фрукты, овощи, сладости и т. п.), список в Python может содержать элементы любого типа.

Таким образом, список вполне может содержать в себе другие списки в качестве элементов. Это называется вложенностью, а подобные списки — вложенными.

Вот пример вложенного списка покупок, содержащего два списка поменьше:

Списки Python

Список — это наиболее универсальный тип данных, доступный в Python, который можно записать в виде списка значений (элементов), разделенных запятыми, в квадратных скобках. Важным моментом в списке является то, что элементы в списке не обязательно должны быть одного типа.

Создать список просто — необходимо поставить различные значения через запятую в квадратных скобках. Например:

list1 = ;
list2 = ;
list3 = 

Подобно строковым индексам, индексы списков начинаются с 0. Списки могут быть нарезаны, объединены и т.д.

Доступ к значениям в списках

Чтобы получить доступ к значениям в списках, используйте квадратные скобки для нарезки вместе с индексом или индексами, чтобы получить значение, доступное по этому индексу. Например —

list1 = ;
list2 = ;
print("list1: ", list1)
print("list2: ", list2)

Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат —

list1:  physics
list2:  

Обновление списков

Вы можете обновить один или несколько элементов списков, предоставив срез в левой части оператора присваивания, а также добавить элементы в список с помощью метода append (). Например —

list = ;
print "Value available at index 2 : "
print list
list = 2001;
print "New value available at index 2 : "
print list

Примечание. Метод append () обсуждается в следующем разделе.

Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат —

Value available at index 2 :
1997
New value available at index 2 :
2001

Удалить элементы списка

Чтобы удалить элемент списка, вы можете использовать либо оператор del, если вы точно знаете, какие элементы вы удаляете, либо метод remove (), если вы не знаете. Например —

list1 = ;
print list1
del list1;
print "After deleting value at index 2 : "
print list1

Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат —

After deleting value at index 2 :

Примечание. Метод remove () обсуждается в следующем разделе.

Основные операции со списком

Списки реагируют на операторы + и * так же, как строки; здесь они также означают конкатенацию и повторение, за исключением того, что результатом является новый список, а не строка.

Фактически списки отвечают на все общие операции последовательности, которые мы использовали со строками в предыдущей главе.

Python Expression Результаты Описание
len() 3 Length — длина
+ Concatenation — конкатенация
* 4 Repetition — Повторение
3 in True Membership — членство
for x in : print x, 1 2 3 Iteration — итерация

Индексирование, нарезка и матрицы

Поскольку списки являются последовательностями, индексирование и нарезка для списков работают так же, как и для строк.

Предполагая следующий ввод —

L = 
Выражение Python Результаты Описание
L SPAM! Смещения начинаются с нуля
L Spam Отрицательный: считать справа
L Нарезка выборок разделов

Встроенные функции и методы списка

Python включает в себя следующие функции списка —

Функция с описанием
1

cmp(list1, list2)

Сравнивает элементы обоих списков.

2

len(list)

Дает общую длину списка.

3

max(list)

Возвращает элемент из списка с максимальным значением.

4

min(list)

Возвращает элемент из списка с минимальным значением.

5

list(seq)

Преобразует кортеж в список.

Python включает следующие методы списка

Методы с описанием
1

list.append(obj)

Добавляет объект obj в список

2

list.count(obj)

Возвращает количество раз, сколько obj встречается в списке

3

list.extend(seq)

Добавляет содержимое seq в список

4

list.index(obj)

Возвращает самый низкий индекс в списке, который появляется obj

5

list.insert(index, obj)

Вставляет объект obj в список по индексу смещения

6

list.pop(obj=list)

Удаляет и возвращает последний объект или объект из списка

7

list.remove(obj)

Удаляет объект obj из списка

8

list.reverse()

Переворачивает объекты списка на месте

9

list.sort()

Сортирует объекты списка, используйте функцию сравнения, если дано

Добавление значений словаря

Словарь – это изменяемый тип данных, и его значения можно обновлять с помощью определенных ключей. Значение можно обновить вместе с ключом Dict = значение. Метод update() также используется для обновления существующего значения.

Давайте посмотрим на примеры обновления значений словаря:

Пример 1.

# Creating an empty Dictionary 
Dict = {} 
print("Empty Dictionary: ") 
print(Dict) 
  
# Adding elements to dictionary one at a time 
Dict = 'Peter'
Dict = 'Joseph'
Dict = 'Ricky'
print("\nDictionary after adding 3 elements: ") 
print(Dict) 
  
# Adding set of values  
# with a single Key 
# The Emp_ages doesn't exist to dictionary
Dict = 20, 33, 24
print("\nDictionary after adding 3 elements: ") 
print(Dict) 
  
# Updating existing Key's Value 
Dict = 'JavaTpoint'
print("\nUpdated key value: ") 
print(Dict)  

Выход:

Empty Dictionary: 
{}

Dictionary after adding 3 elements: 
{0: 'Peter', 2: 'Joseph', 3: 'Ricky'}

Dictionary after adding 3 elements: 
{0: 'Peter', 2: 'Joseph', 3: 'Ricky', 'Emp_ages':(20, 33, 24)}

Updated key value: 
{0: 'Peter', 2: 'Joseph', 3: 'JavaTpoint', 'Emp_ages':(20, 33, 24)}

Пример 2.

Employee = {"Name": "John", "Age": 29, "salary":25000,"Company":"GOOGLE"}  
print(type(Employee))  
print("printing Employee data .... ")  
print(Employee)  
print("Enter the details of the new employee....");  
Employee = input("Name: ");  
Employee = int(input("Age: "));  
Employee = int(input("Salary: "));  
Employee = input("Company:");  
print("printing the new data");  
print(Employee)  

Выход:

Empty Dictionary: 
{}

Dictionary after adding 3 elements: 
{0: 'Peter', 2: 'Joseph', 3: 'Ricky'}

Dictionary after adding 3 elements: 
{0: 'Peter', 2: 'Joseph', 3: 'Ricky', 'Emp_ages':(20, 33, 24)}

Updated key value: 
{0: 'Peter', 2: 'Joseph', 3: 'JavaTpoint', 'Emp_ages':(20, 33, 24)}

Способ 3: Python’s Any () и All () встроенные функции

Чтобы избежать написания длинного кода, Python имеет ряд встроенных функций, которые соответствуют нам необходимости понимать, присутствуют ли элементы в одном списке в другом.

Функция Проверяет, есть ли какие-либо из элементов в списке и возвращает соответствующую Отказ   Вот простой пример того, как он работает:

a = 
print(any(a))
# Result #
True

Это просто, так что давайте применим его к нашему списку примеров. Я снова скриншот все списки, чтобы спасти вас от прокрутки. Поэтому, если мы хотим простую версию/ложную реакцию на наш вопрос относительно того, есть ли какие-либо элементы в одном списке в другом, подходит для нашей потребности.

print(any(x in lst_a for x in lst_b))
print(any(x in lst_a for x in lst_c))
print(any(x in lst_a for x in lst_d))

# Result #
True
True
False

Помните, что Элементы все в ; имеет некоторые из его предметов в и не имеет никаких предметов в Отказ Поэтому возвращение , , имеет смысл как третий список, не имеет никаких предметов, дублированных в lst_a.

Проблема с этим методом заключается в том, что он не говорит вам, если все элементы в одном списке в другом, только что некоторые. Если вам нужна эта степень точности, встроенная функция могу сделать это для вас.

# Main list
lst_a = 

# ALL items are in lst_a
lst_b = 

# SOME items are in lst_a
lst_c = 

# NO items are in lst_a
lst_d = 

print(all(x in lst_a for x in lst_b))
print(all(x in lst_a for x in lst_c))
print(all(x in lst_a for x in lst_d))
# Result #
True
False
False

Таким образом, в этом случае единственный список, который имеет все свои предметы, содержащиеся в это С Следовательно, Отказ

Эти две функции и полезны, предоставляют читаемый код и краже, но в основном списке понимание ранее, мы также смогли перечислить фактическое Дубликат Предметы

Пока вы могли бы сделать это, используя и Дополнительный код, чтобы сделать его работу, просит вопрос о том, почему вы надоели, так что давайте оставим этих двух, чтобы вернуться только или и обратить наше внимание на некоторые разные подходы

Строки

Строка – это последовательность символов. Чаще всего строки – это просто некоторые наборы слов. Слова могут быть как на английском языке, так и  почти на любом языке мира.

Операции со строками

string извлекает символ в позиции i
string извлекает последний символ
string извлекает символы в диапазоне от i до j

Методы работы сос строками

string.upper() преобразует строку в верхний регистр
String.lower() преобразует в строку в нижний регистр
string.count(x) подсчитывает, сколько раз появляется x
string.find(x) позиция первой строки вхождения x
string.replace(x, y) заменяет x на y
string.strip(x) удаляет как начальные, так и конечные символы x
string.join (List) объединяет список строк
Гость форума
От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.