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python求list的长度

发布时间: 2024-08-09 10:50:49

‘壹’ python对给定列表list=[1,2,3,4,2,5,6,1,8],计算列表的长度,并对列表中所有元素进行求和并输出

a = [1,2,3,4,2,5,6,1,8]
print(len(a))

print(sum(a))

‘贰’ python包含不同长度的list的一维数组用0填充统一长度

matrix=[[1],
[1,2],
[1,2,3],
[1,2,3,4],
[1,2,3,4,5],
[3,4,5],
[2,3,4,5],
]
#现在需要将矩阵中所有的列表长度对齐到最长的列表的长度5,末尾全部用0填充
max_len=max((len(l)forlinmatrix))
new_matrix=list(map(lambdal:l+[0]*(max_len-len(l)),matrix))
print(new_matrix)

‘叁’ python如何统计列表的长度

参考代码:

list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ];
list3 = ["a", "b", "c"];
len(list1)
len(list2)
len(list3)

Python支持列表切割(list slices),可以取得完整列表的一部分。支持切割操作的类型有str, bytes, list, tuple等。它的语法是...[left:right]或者...[left:right:stride]。假定nums变量的值是[1, 3, 5, 7,],那么下面几个语句为真:

nums[2:5] == [5, 7] 从下标为2的元素切割到下标为5的元素,但不包含下标为5的元素。

nums[1:] == [3, 5, 7] 切割到最后一个元素。

nums[:-3] == [1, 3, 5, 7] 从最开始的元素一直切割到倒数第3个元素。

nums[:] == [1, 3, 5, 7] 返回所有元素。改变新的列表不会影响到nums。

nums[1:5:2] == [3, 7] 从下标为1的元素切割到下标为5的元素但不包含下标为5的元素,且步长为2。

(3)python求list的长度扩展阅读:

Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言,类似于Perl, Ruby, Scheme, java

Python在设计上坚持了清晰划一的风格,这使得Python成为一门易读、易维护,并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。

设计者开发时总的指导思想是,对于一个特定的问题,只要有一种最好的方法来解决就好了。这在由Tim Peters写的Python格言(称为The Zen of Python)里面表述为:There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和Perl语言(另一种功能类似的高级动态语言)的中心思想TMTOWTDI(There's More Than One Way To Do It)完全相反。

Python的作者有意的设计限制性很强的语法,使得不好的编程习惯(例如if语句的下一行不向右缩进)都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。

‘肆’ 如何统计python list中元素的个数及其位置

l=[1,2,3,4,1]#目标数列
targetnum=1#元素
number=l.count(targetnum)
print('个数:'+str(number))
i=number
index=[]
whilei>0:
forxinrange(len(l)):
ifl[x]==targetnum:
index.append(x+1)
i=i-1
print('位置(第几个):'+str(index))

‘伍’ Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法,都是非常基础的知识,十分的细致全面,有需要的小伙伴可以参考下。

Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。
List
字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List:
L = [12, 'China', 19.998]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
L = []

Python中的List是有序的,所以要访问List的话显然要通过序号来访问,就像是数组的下标一样,一样是下标从0开始:
>>> print L[0]
12

千万不要越界,否则会报错
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问,通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号,比如-1这个下标就表示倒数第一个元素:
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998

-4的话显然就越界了
>>> print L[-4]

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <mole>
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>

List通过内置的append()方法来添加到尾部,通过insert()方法添加到指定位置(下标从0开始):
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>

通过pop()删除最后尾部元素,也可以指定一参数删除指定位置:
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]

也可以通过下标进行复制替换
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]

Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List,访问也是通过下标,用小括号()表示:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新赋值替换:
>>> t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <mole>
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()
或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)
那么tuple这个类型到底有什么用处呢?要知道如果你希望一个函数返回多个返回值,其实只要返回一个tuple就可以了,因为tuple里面的含有多个值,而且是不可变的(就像是java里面的final)。当然,tuple也是可变的,比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变,因为本例子中第四个元素并不是基本类型,而是一个List类型,所以t指向的该List的位置是不变的,但是List本身的内容是可以变化的,因为List本身在内存中的分配并不是连续的。
Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型,就像它的字面意思一样,它是个活字典,其实就是Key-Value键值对,类似于HashMap,可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它:
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式,可以通过len函数计算它的长度(List,tuple也可以):
>>> len(d)
4
可以直接通过键值对方式添加dict中的元素:
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下标来访问内容,而Dict用Key来访问: (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
>>> print d['Adam']
95

如果Key不存在,会报错:
>>> print d['Jack']

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 1, in <mole>
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'

所以访问之前最好先查询下key是否存在:
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保险的get方法:
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None

至于遍历一个dict,实际上是在遍历它的所有的Key的集合,然后用这个Key来获得对应的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

Dict具有一些特点:
查找速度快。无论是10个还是10万个,速度都是一样的,但是代价是耗费的内存大。List相反,占用内存小,但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别,数组并不知道要开辟多少空间,所以往往开始就会开辟一个大空间,但是直接通过下标查找速度快;而链表占用的空间小,但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的,而List是有序的集合,所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变,Value可变。一旦一个键值对加入dict后,它对应的key就不能再变了,但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key,但是可以作为Value:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Key不可重复。(下面例子中添加了一个'Jone':0,但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了,所以仅仅是改了原来的value)

>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合并,如何将两个Dict合并为一个,可以用dict函数:
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多,方法2等同于:
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

set
set就像是把Dict中的key抽出来了一样,类似于一个List,但是内容又不能重复,通过调用set()方法创建:
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是无序的一样,set也是无序的,也不能包含重复的元素。
对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面:
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False

大小写是敏感的。
也通过for来遍历:
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]

>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

通过add和remove来添加、删除元素(保持不重复),添加元素时,用set的add()方法:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中,add()不会报错,但是不会加进去了:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

删除set中的元素时,用set的remove()方法:
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中,remove()会报错:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
KeyError: 4

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合,用set是最好的选择,下面例子:
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'

if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'

if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'

>>>
x1: ok
x2: error

‘陆’ python中list的大小最大是多少

一般应用场景都不用考虑这个大小,因为这个上限很高,需要用到这么多元素的list的时候,都需要考虑很多其它问题。

1,32位python的限制是 536870912 个元素。

2,64位python的限制是 1152921504606846975 个元素。

‘柒’ 太全了!Python3常用内置函数总结

数学相关

abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)

max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])

min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])

sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) >>> 6

sorted(list) : 排序,返回排序后的list。

len(list) : list长度,len([1,2,3])

divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) >>> (2,1)

pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) >>> 8

round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数,b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) >>> 3.14

range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) >>> [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

类型转换

int(str) : 转换为int型。int('1') >>> 1

float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') >>> 1.0

str(int) : 转换为字符型。str(1) >>> '1'

bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) >>> False str(None) >>> False

bytes(str,code) : 接收一个字符串,与所要编码的格式,返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') >>> b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') >>> b'xe7x88xacxe8x99xab'

list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) >>> [1,2,3]

iter(iterable): 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) >>> <list_iterator object at 0x0000000003813B00>

dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> {'a':1, 'b':2, 'c':3}

enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。

tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) >>>(1,2,3)

set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) >>> {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) >>> {1,2,3}

hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) >>> '0x400'

oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) >>> '0o2000'

bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) >>> '0b10000000000'

chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) >>> 'A'

ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') >>> 65

相关操作

eval****() : 执行一个表达式,或字符串作为运算。 eval('1+1') >>> 2

exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') >>> Python

filter(func, iterable) : 通过判断函数fun,筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x>3, [1,2,3,4,5,6]) >>> <filter object at 0x0000000003813828>

map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) >>> [6,8,10]

zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) >>> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

type():返回一个对象的类型。

id(): 返回一个对象的唯一标识值。

hash(object):返回一个对象的hash值,具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') >>> 7070808359261009780

help():调用系统内置的帮助系统。

isinstance():判断一个对象是否为该类的一个实例。

issubclass():判断一个类是否为另一个类的子类。

globals() : 返回当前全局变量的字典。

next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器,返回迭代器中的数值,如果设置了default,则当迭代器中的元素遍历后,输出default内容。

reversed(sequence) : 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') >>> ['c','b','a']

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