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python中列表中列表

發布時間: 2025-04-26 01:28:40

『壹』 python中sorted方法和列表的sort方法使用詳解

在Python中,列表的排序功能主要由兩個方法實現:sort()方法和sorted()函數。這兩個方法都可以對列表進行排序,但它們在使用上存在一些區別。

首先,我們來看看列表的sort()方法。它可以在原列表上進行排序,不產生新的副本。例如,當對列表使用sort()方法時,原始列表的元素順序會被改變,按照排序規則排列。元組由於是不可修改的數據類型,因此不能使用sort()方法對它進行排序。

當我們需要保持原始列表不變,獲取一個排序後的副本時,可以使用sorted()函數。這個函數會返回一個新列表,內容為原列表的排序版本。注意,sorted()函數返回的總是列表,而列表的sort()方法直接對原列表進行排序。

在排序過程中,數字和字元串會按照ASCII順序排列,而中文字元則按照Unicode編碼從小到大排序。

為了增加排序的靈活性,sort()方法還提供了兩個可選參數:key和reverse。其中,key是一個函數,用於在排序過程中對列表中的每個元素進行處理,通常是根據特定屬性進行排序。reverse參數則是一個布爾值,True表示降序排序,False表示升序排序。

下面是一些示例代碼,演示如何使用sort()方法和sorted()函數進行排序:

為了按值的絕對值對列表進行排序:

python
lst = [1, -2, 3, -4]
lst.sort(key=abs)
print(lst)

此代碼將輸出按絕對值排序後的列表:[-4, -2, 1, 3]。

同樣,我們可以使用sorted()函數獲取排序後的副本:

python
lst = [1, -2, 3, -4]
sorted_lst = sorted(lst, key=abs)
print(sorted_lst)

這將輸出相同的排序結果,但原始列表`lst`未被改變。

此外,我們還可以使用sort()方法的reverse參數進行降序排序:

python
lst = [1, 2, 3, 4]
lst.sort(reverse=True)
print(lst)

這將輸出降序排列後的列表:[4, 3, 2, 1]。

總之,Python中的sort()方法和sorted()函數為列表提供了靈活且強大的排序功能。理解這兩個方法的區別和用法,將有助於在實際編程中更高效地處理數據。

『貳』 python中看列表多少個(python列表個數)

導讀:今天首席CTO筆記來給各位分享關於python中看列表多少個的相關內容,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!

用Python怎麼統計一個列表的元素種類和各個種類的個數?

統計一個列表中每一個元素的個數在Python里有兩種實現方式,

第一種是新建一個dict,鍵是列表中的元素,值是統計的個數,然後遍歷list。

items?=?["cc","cc","ct","ct","ac"]

count?=?{}

for?item?in?items:

????count[item]?=?count.get(item,?0)?+?1

print(count)

#{'ac':?1,?'ct':?2,?'cc':?2}

之中用到了一個小技巧,當dict中不還沒有統計過一個元素時,直接索引count[item]會報錯,而使用get方法count.get(item,0)能夠設置索引不存在的鍵時返回0。

第二種是使用Python內置的函數。統計元素的個數是一種非常常見的操作,Python的collection包里已經有一個Counter的類,大致實現了上面的功能。

from?collections?import?Counter

items?=?["cc","cc","ct","ct","ac"]

count?=?Counter(items)

print(count)

#Counter({'ct':?2,?'cc':?2,?'ac':?1})

Python不知道list裡面有多少個元素怎麼提取出來

#獲取到症狀

item['symptons']=li.xpath('div/p/a/text()').extract()

#從列表中取出元素,

str=''

forsinitem['symptons']:

?str=str+s+''

item['symptons']=str

print('#############')

print(item['symptons'])

(2)python中列表中列表擴展閱讀

序列是Python中最基本的數據結構。序列中的每個元素都分配一個數字-它的位置,或索引,第一個索引是0,第二個索引是1,依此類推。

Python有6個序列的內置類型,但最常見的是列表和元組。

序列都可以進行的操作包括索引,切片,加,乘,檢查成員。

此外,Python已經內置確定序列的長度以及確定最大和最小的元素的方法。

列表是最常用的Python數據類型,它可以作為一個方括弧內的逗號分隔值出現。

列表的數據項不需要具有相同的類型

創建一個列表,只要把逗號分隔的不同的數據項使用方括弧括起來即可。如下所示:

list1=['physics','chemistry',1997,2000]

list2=[1,2,3,4,5]list3=["a","b","c","d"]

python判斷列表中每個元素有幾個

比如你可以這樣(用isinstance()函數來判斷類型):

123456789intCount=0#用來記錄列表中的int元素個數listCount=0#記錄list元素個數a=[1,'a',2,[1,2]]foriina:#遍歷aifisinstance(i,int):#判斷i是不是intintCount+=1elifisinstance(i,list):#判斷i是不是listlistCount+=1print(intCount,listCount)

結果是21,也就是有2個int元素,1個list元素。

這是一個思路,你可以根據需要添加判斷的類型,比如要統計float類型,就可以再加個elifisinstance(i,list)來進行統計。至於元素種類,對應的記錄是0,就說明沒有這個種類的元素,比如如果intCount是0,就說明列表中沒有int元素。

用Python怎麼統計一個列表的元素種類和各個種類的個數

舉個例子吧,比如一個列表numbers=["cc","cc","ct","ct","ac"]。他的元素種類有3個("cc","ct","ac"),每個種類的個數分別為2,2,1

用python統計可以編寫如下代碼;

res={}

foriinnumbers:

res[i]=res.get(i,0)+1

print([kforkinres.keys()])

print([vforvinres.values()])

python查看dataframe每列有多少個不同元素

方法一:

mylist=set(say)??????#say為所要統計的列表??

foriteminmylist:??#將列表中的元素無重復的抽取出來,賦值給另一個列表

printitem+str(say.count(item))???#list.count(item)?輸出item在list中出現的次數

方法二:

counts={}?????????#字典

forxintime_zones:???#time_zones為列表

if?xincounts:

counts[x]+=1

else:

counts[x]=1

print?counts

方法三:

(Series與Datafram用法相同)

importnumpyasnp?

importpandasaspd?

frompandasimportDataFrame?

frompandasimportSeries?

ss=Series(['Tokyo','Nagoya','Nagoya','Osaka','Tokyo','Tokyo'])???

ss.value_counts()??#value_counts直接用來計算series裡面相同數據出現的頻率

(2)python中列表中列表擴展閱讀:

python函數的其他高級用法

1.使用函數變數:

Python的函數也是一種值:所有函數都是function對象,這意味著可以把函數本身賦值給變數,就像把整數、浮點數、列表、元組賦值給變數一樣。

2.使用函數作為函數形參:

有時候需要定義一個函數,該函數的大部分計算邏輯都能確定,但某些處理邏輯暫時無法確定,這意昧著某些程序代碼需要動態改變,如果希望調用函數時能動態傳入這些代碼,那麼就需要在函數中定義函數形參,這樣即可在調用該函數時傳入不同的函數作為參數,從而動態改變這段代碼。

3.使用函數作為返回值:

程序中,定義了一個get_math_func()函數,該函數將返回另一個函數。接下來在get_math_func()函數體內的①、②、③號粗體字代碼分別定義了三個局部函數,最後get_math_func()函數會根據所傳入的參數,使用這三個局部函數之一作為返回值。

在定義了會返回函數的get_math_func()函數之後,接下來程序調用get_math_func()函數時即可返回所需的函數。

結語:以上就是首席CTO筆記為大家介紹的關於python中看列表多少個的全部內容了,希望對大家有所幫助,如果你還想了解更多這方面的信息,記得收藏關注本站。

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