python字典切片操作
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python字典切片操作相关知识
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彻底搞懂Python切片操作cgx.jpg在利用python解决各种实际问题的过程中,经常会遇到从某个对象中抽取部分值的情况,切片操作正是专门用于完成这一操作的有力武器。理论上而言,只要条件表达式得当,可以通过单次或多次切片操作实现任意切取目标值。切片操作的基本语法比较简单,但如果不彻底搞清楚内在逻辑,也极容易产生错误,而且这种错误有时隐蔽得比较深,难以察觉。本文通过详细例子总结归纳了切片操作的各种情况。若有错误和不足之处请大牛指正!一、 Python可切片对象的索引方式包括:正索引和负索引两部分,如下图所示,以a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]为例:python索引方式.jpg二、 Python切片操作的一般方式一个完整的切片表达式包含两个“:”,用于分隔三个参数(start_index、end_index、step),当只有一个“:”时,默认第三个参数step=1。切片操作基本表达式:object[start_index:end_index:step]step:正负数均可,其绝对值大小决定了切
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Python 字典操作进阶学习了 Python 基本的字典操作后,学习这些进阶操作,让写出的代码更加优雅简洁和 pythonic 。与字典值有关的计算问题想对字典的值进行相关计算,例如找出字典里对应值最大(最小)的项。解决方案一:假设要从字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的项,可以这样做:>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}>>> min(zip(d.values(), d.keys())) (2, 'b')值得注意的是 d.values() 获取字典的全部值,d.keys() 获取字典的全部键,而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此 zip(d.values(), d.keys()) 实质上生成的是一个 (valu
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Python字典基本操作希望对你有帮助,陌生人字典的创建:phonebook = {'Alice':'2341','Beth':'9102','zdf':'1821355'}items = [('name','Gunmby'),('age',42)]d = dict(items)d = dict(name='Gumby',age=43)字典的操作取大小:len(d)d[k]=v :赋值 or 添加值del d[k]:删除键值对k in d :检查是否包含该键例把数据通过类似于JSON格式的方式存储起来,输入需要的信息就能查找到你要的值;我的名字是ZDF,我要查找的是电话号码,这样需要查的数据的键已经有了,通过这个键就可以在字典中取到相应的数据。people = { 'Alice':{ 'phone':'2314', 'addr':'Foo drive 23' }, 'ZDF':{ 'phone':'1821355', 'addr':'wenshan'
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Python进阶:迭代器与迭代器切片在前两篇关于 Python 切片的文章中,我们学习了切片的基础用法、高级用法、使用误区,以及自定义对象如何实现切片用法(相关链接见文末)。本文是切片系列的第三篇,主要内容是迭代器切片。 迭代器是 Python 中独特的一种高级特性,而切片也是一种高级特性,两者相结合,会产生什么样的结果呢? 1、迭代与迭代器 首先,有几个基本概念要澄清:迭代、可迭代对象、迭代器。 迭代 是一种遍历容器类型对象(例如字符串、列表、字典等等)的方式,例如,我们说迭代一个字符串“abc”,指的就
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- 6. 字典 字典由键和对应值成对组成,字典中所有的键值对放在 {} 中间,每一对键值之间用逗号分开,例如:{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性,例如一本书,有书名、作者名、出版社等各种属性,可以使用字典描述如下:>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行,创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行,使用字符串 ‘title’ 作为键(索引)访问字典中对应的值在第 4 行,使用字符串 ‘author’ 作为键(索引)访问字典中对应的值在第 6 行,使用字符串 ‘press’ 作为键(索引)访问字典中对应的值
- 2. 切片的截取 切片之所以被叫做切片是有原因的,它可以从任意长度开始切,切到任意长度为止,然后这一段拿出来就是一个新的切片。切割形式为切片名(s)[起始下标(begin):结束下标(end):最大容量(max)]。Tips:截取到的切片包含起始下标(begin),不包含结束下标(end)。切片截取形式表操作含义s[begin?max]截取切片s从begin到end的数据,构成一个容量为max-begin,长度为begin-end的切片。(用的不多)s[begin:end]截取切片s从begin到end的数据,构成一个容量和长度均为begin-end的切片。s[begin:]截取切片s从begin到最后的数据,构成一个容量和长度均为len(s)-end的切片。s[:end]截取切片s从0到最后的数据,构成一个容量和长度均为end-0的切片。代码示例:package mainimport ( "fmt")func main() { var a = []int{1, 2, 3, 4, 5} fmt.Println("a[1:3]=", a[1:3]) fmt.Println("a[1:]=", a[1:]) fmt.Println("a[:3]=", a[:3])}第 8 行:直接定义一个值为 [1,2,3,4,5] 的切片,切片长度和容量会根据切片的值自动生成。例如本行代码定义的切片就是长度和容量均为5。第 9 行:取切片下标从1开始到3之前的值,生成新切片。第 10 行:取切片下标从1开始到最后的值,生成新切片。第 11 行:取切片下标从0开始到3的值,生成新切片。执行结果:
- 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成,字典中所有的键值对放在 {} 中间,每一对键值之间用逗号分开,例如:{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性,例如一本书,有书名、作者名、出版社等各种属性,可以使用字典描述如下:>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行,创建了一个字典用于描述一本书;在第 2 行,使用字符串 ‘title’ 作为键(索引)访问字典中对应的值;在第 4 行,使用字符串 ‘author’ 作为键(索引)访问字典中对应的值;在第 6 行,使用字符串 ‘press’ 作为键(索引)访问字典中对应的值。
- 2.2 切片 使用切片创建视图修改数组元素会影响到原始数组。arr = np.arange(12)print ("数组arr:", arr)创建的 arr 数组为:数组arr: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]分别通过切片产生 a 和 b:a=arr[3:]b=arr[3:]print("修改前的切片a:", a)print("修改前的切片b:", b)切片结果 a 和 b 为:修改前的切片a: [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11]修改前的切片b: [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11]分别改变切片 a 和 b 中的元素:a[1]=123b[2]=234print("修改后的切片a:", a)print("修改后的切片b:", b)修改后的 a 和 b 为:修改后的切片a: [ 3 123 234 6 7 8 9 10 11]修改后的切片b: [ 3 123 234 6 7 8 9 10 11]可以看到,对 a 和 b 所做的修改,都同时出现了。这说明切片直接是互相影响的。print("修改后的原数组arr:", arr)打印结果为:修改后的原数组arr: [ 0 1 2 3 123 234 6 7 8 9 10 11]综合看下来,我们可以发现:变量 a,b 都是 arr 的一部分视图,对视图的修改会直接反映到原数据和相关切片中。
- Python 数据类型详细篇:字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型,这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典,字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样,具体不一样在哪里我们一起来看一下:
- Numpy 的索引与切片 Python 的内置容器对象,例如列表,可以通过索引或切片来访问和修改。这在 ndarray 对象中也一样,ndarray 对象中的元素遵循基于零的索引,常用的索引方式:元素访问、切片索引、布尔型索引。
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