Списки, кортежи и словари в python

Как преобразовать список в другие структуры данных в Python?

Иногда список это не совсем то, что вам надо. В этих случаях неплохо знать, как преобразовать свой список в более подходящую структуру данных. Ниже мы разберем несколько наиболее распространенных вариантов преобразования списков.

Как преобразовать список в строку

Преобразовать список в строку можно при помощи функции . Данная операция склеит все элементы нашего списка вместе и вернет строку. Более подробно об этом можно прочитать в .

# Преобразование списка строк в строку
listOfStrings = 
strOfStrings = ''.join(listOfStrings)
print(strOfStrings)
# Преобразование списка чисел в строку
listOfNumbers = 
strOfNumbers = ''.join(str(n) for n in listOfNumbers)
print(strOfNumbers)

Обратите внимание, что если ваш список содержит численные значения, то вы должны преобразовать их в строковые значения перед выполнением функции . Это показано во втором примере нашего кода

Для преобразования целого числа в строковое значение мы проходим циклом  по всему массиву чисел.

Как преобразовать список в кортеж

Преобразовать список в кортеж можно при помощи функции . Передайте в нее в качестве аргумента ваш список, и на выходе вы получите кортеж.

Помните, что кортежи это неизменяемый тип данных. После преобразования списка в кортеж в нем больше нельзя будет что-либо менять.

Как преобразовать список в множество

Как вы помните, множество — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Таким образом, при преобразовании списка в множество будут потеряны не только возможные дубликаты в списке, но и порядок элементов.

Преобразовать список в множество можно при помощи функции . Просто передайте в нее ваш список, и на выходе получите множество.

Как преобразовать список в словарь

Словари в Python имеют дело с ключами и значениями, поэтому преобразование списка в словарь выглядит не таким явным. Допустим, у нас есть следующий список:

Нам нужно, чтобы пары элементов  и , а также  и  интерпретировались как пары ключ-значение. Чтобы это сделать, разобьем наш список на два одинаковых списка при помощи срезов и передадим эти два списка в функцию .

В результате получим:

Заметьте, что для вывода результата на экран мы обернули функцию  в функцию .

Теперь передадим функцию  в функцию , которая будет воспринимать элемент  как ключ, а элемент  как значение. Сходным образом,  будет интерпретирован как ключ, а  — как значение.

# Преобразуем в словарь
helloWorldDictionary = dict(zip(helloWorld, helloWorld))
# Выводим результат на экран
print(helloWorldDictionary)

В результате получится следующий словарь:

Если у вас список большой, то вероятно лучше будет сделать следующим образом:

a = 
# Создаем итератор списка
i = iter(a)
# Создаем и выводим на экран словарь
print(dict(zip(i, i)))

Результат:

Заметим, что из итерируемого объекта всегда можно получить итератор. Объект итератор, в котором реализован метод , содержит в себе информацию о том, на каком шаге сейчас проходит итерация и каким будет следующий элемент последовательности.

7. Как производить математические вычисления при помощи списков Python

Зачастую мы используем списки только для хранения в них информации, но мы также можем и производить с их помощью математические вычисления. В данном разделе мы постараемся ответить на наиболее распространенные вопросы на эту тему.

Как вычислить средневзвешенное значение списка

Средневзвешенное значение весьма похоже на среднее значение, но все же не совсем. Средневзвешенное значение зависит не только от значений переменных, но и от их весов.

Данное определение может показаться несколько туманным, поэтому его лучше разобрать на конкретном примере. Допустим, у нас есть два списка.

Тогда мы при помощи следующего кода можем легко вычислить средневзвешенное значение:

for c in range(len(cost)):
   cost = (cost * cases / sum(cases))
cost = sum(cost)
print(cost)

Результат:

Но есть и другие способы это сделать. Например, следующий:

sum(cost * cases / sum(cases) for c in range(len(cost)))

Или вот такой вариант:

sum(cost * cases for c in range(len(cost))) / sum(cases)

И наконец, мы можем вычислить средневзвешенное значение с помощью функции .

Для этого мы сначала создадим переменную  , в которую сохраним результат выполнения функции zip(), аргументами которой будут списки  и . В результате мы увидим список, состоящий только из кортежей. Первое значение каждого из кортежей будет из списка , что соответствует цене, а второе — из списка , что обозначает количество покупок по данной цене.

# Вот что функция `zip()` делает со списками
print(list(zip(cost, cases)))

# Вычисляем средневзвешенное значение
print(sum() / sum(cases))

Не забыли, что функция делает с вашими списками? Она буквально поэлементно связывает их вместе в один список, состоящий из кортежей. Например, выражение даст следующий результат:

Как посчитать квантиль

Квантили, наряду с максимумами и минимумами, используются для составления сводного анализа данных. Также выделяют 25%, 50% и 75% квантили (процентили), их еще называют 1, 2 и 3 квартиль соответственно.

Таким образом, вам необходимо вычислить минимум пять чисел, чтобы составить краткую справку по вашим данным. А именно: минимум, максимум, медиана и два квартиля.

Минимум и максимум найти несложно, но что насчет квартилей?

Это также просто. Допустим, у нас есть набор данных, состоящий из 25 наблюдений, отсортированный от минимума к максимуму.

• 25% процентиль или, иначе говоря, первый квартиль, вычисляется посредством умножения на . В результате получаем , при округлении в большую сторону . Это дает нам номер нашего наблюдения, который и будет искомым квартилем.
• Тритий квартиль, он же 75% процентиль мы вычисляем, умножая на . В результате получаем , что при округлении дает . Таким образом, мы получаем 19 элемент нашего списка, который и будет искомой величиной.
• Медианное значение вычисляется при помощи умножения на . После округления им будет 13 элемент нашего списка.

Но как это оформить в виде программы?

Самый простой способ — использовать NumPy. Вот пример вычисления медианного значения (он же 50% процентиль или второй квартиль):

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np

# Создаем массив
a = np.array()

# Вычисляем 50% процентиль нашего NumPy-массива
p = np.percentile(a, 50)

# Выводим результат
print(p)

Результат:

Как поэлементно суммировать списки

Допустим, у нас есть два списка:

И мы хотим получить в результате список, состоящий из сумм соответствующих элементов этих списков. Есть несколько способов это сделать.

При помощи базового Python

from operator import add
list(map(add, list1, list2))

В результате получаем следующий список: .

Или мы можем использовать представление списков вместе с функцией .

При помощи NumPy

Предыдущие примеры отлично работают с небольшими списками, но когда вы работаете с большими данными, лучше использовать NumPy.

Вам нужно будет импортировать библиотеку NumPy и конвертировать ваши списки в массивы NumPy.

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np

# Преобразуем списки в массивы NumPy 
vector1 = np.array()
vector2 = np.array()

# Поэлементно их суммируем
sum_vector = vector1 + vector2 

# Выводим результат
print(sum_vector)

Скачать

×

Среднее среднее значение Python

Среднее значение точно так же, как среднее значение: суммируйте все значения в вашей последовательности и разделите по длине последовательности. Вы можете использовать либо расчет или вы можете импортировать Модуль и звонок .

Вот оба примера:

lst = 

# method 1
average = sum(lst) / len(lst)
print(average)
# 2.5

# method 2
import statistics
print(statistics.mean(lst))
# 2.5

Оба метода эквивалентны. Модуль имеет более интересные вариации Метод ( Источник ):

иметь в виду()	Арифметическое среднее («среднее») данных.
Медиана ()	Среднее (среднее значение) данных.
median_low ()	Низкий медиана данных.
median_high ()	Высокий медиана данных.
median_grouped ()	Средний или 50-й процентиль, сгруппированные данные.
Режим()	Режим (самое распространенное значение) дискретных данных.

Они особенно интересны, если у вас есть два средних значения, и вы хотите решить, какой из них взять.

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.

Преобразовать список переменных клавиш, стоимость записей в Dict

Идея : Используйте Slicing, чтобы получить два отдельных списка, один с ключами, одним со значениями. Закрепите их вместе и создайте словарь, передавая ZIP-результат к конструктор.

Чтобы сделать его более визуальным, давайте возьмем в качестве примера следующий список названий города и Zip-коды (больше нет змей;)):

city_zip = 

Из этого списка мы хотим создать словарь, где названия города являются ключами, а их Zip-коды являются значениями.

Существует много разных решений этой проблемы, поэтому я решил показать вам решение, которое я считаю действительно пифингом. Он использует нарезку и сочетает в себе то, что мы видели в предыдущем разделе.

Как вы знаете (если не обновлять его здесь ) Мы можем установить начальное значение, конечное значение и значение шага для нарезки нарезки. Так с Мы получаем все названия города и с Мы получаем почтовый индекс. Положить все вместе, мы получаем этот код:

city_zip = 
city = city_zip
zip_code = city_zip

d = dict(zip(city, zip_code))

Что такое списки в Python?

Списки, наряду со словарями, кортежами и множествами, это одна из четырех встроенных в Python структур данных. Списки используются для хранения упорядоченных коллекций элементов. Сами элементы при этом могут быть разных типов, но, как правило, все же имеют один и тот же тип. Эти элементы помещены в квадратные скобки и разделены запятыми. Вот пример таких списков:

# Здесь все элементы одного типа
zoo = 
print(zoo)

# А здесь - нет
biggerZoo = ]
print(biggerZoo)

Можно заметить, что список, хранящийся во второй переменной , похож на список из первой переменной , первые четыре элемента совпадают. Но он также содержит в себе список с названиями обезьян.

Поскольку списки в Python хранят упорядоченные коллекции элементов или объектов, мы можем сказать, что они относятся к последовательностям и имеют все признаки и поведение таковых. Типами последовательностей также считаются строки и кортежи.

Вы можете спросить, что такого особенного в типах последовательностей. Ну, попросту говоря, это означает, что программа может их перебирать! Вот почему списки, строки, кортежи и множества часто называют «итерирующими последовательностями».

Имейте в виду, что эта концепция очень важна. Вы можете увидеть ее использование и в других языках программирования, которые применяются в работе с данными, например в Scala!

Теперь давайте перейдем к делу и углубимся в исследование наиболее интересных вопросов про списки в Python.

В чем разница между методами append() и extend()?

Давайте возьмемся за этот вопрос, вернувшись к концепции итерируемости, которую мы объяснили в начале нашей статьи.

Не забывайте, что мы называем переменную итерируемой, если программа может производить итерации по ней. Иными словами, итерируемая переменная представляет из себя последовательность элементов. Как вы, вероятно, уже прочли в начале статьи, списки являются последовательностями, а все экземпляры последовательностей в Python являются итерируемыми.

Совет: чтобы проверить, является ли переменная итерируемой, воспользуйтесь методом __iter__. Вот пример такого кода:

# Эта ваш список
list = 
# Проверим, итерируемый он или нет
list.__iter__

Запустите данный код самостоятельно и убедитесь, что списки являются итерируемыми объектами.

Теперь, держа в уме концепцию итерируемости, начнем постигать разницу между этими двумя методами. Метод , с одной стороны, принимает итерируемую переменную (скажем, список, кортеж или множество) и по одному добавляет к исходному списку элементы этой итерируемой последовательности.

Метод , с другой стороны, просто добавляет свой аргумент к концу исходного списка как единичный элемент. То есть, принимая в качестве аргумента итерируемую переменную, метод  обрабатывает ее как единичный объект.

На примере следующего кода очень легко увидеть и понять разницу в работе этих методов:

# Добавляем список  в список `shortList`
shortList.append()
# Используем метод print() для вывода shortList на экран
print(shortList)
# Расширяем `longerList` при помощи списка 
longerList.extend()
# Используем метод print() для вывода longerList на экран
print(longerList)

Результат:

Преобразование списка примитивных типов данных, чтобы определиться с использованием индексов в качестве клавиш

Проблема : Преобразуйте список примитивных типов данных в словарь, используя индексы элементов.

Пример В качестве примера возьмите этот список:

snakes = 

Вы хотите преобразовать этот список в словарь, где каждая запись состоит из ключа и значения.

• Ключ является индексом каждого элемента в списке змеи.
• Значение представляет собой строковый элемент из списка.

Так что в конце концов, словарь должен выглядеть так:

d = {0: 'Anaconda', 1: 'Python', 2: 'Cobra', 3: 'Bora', 4: 'Lora'}

Идея решения : Возьмите понимание словаря и используйте функцию перечисления для генерации пар ключа.

Теперь посмотрим, как вы можете реализовать логику для достижения этого?

• Во-первых, создайте пустой словарь.
• Во-вторых, цикла по спискому змею и добавьте записи клавишных значений в пустой словарь.
• Чтобы генерировать пары клавишных значений, используйте встроенный Python Function Отказ Эта функция принимает намерение и возвращает кортеж для каждого элемента в Iterable. В этих кортежах первая запись – это индекс элемента, а вторая запись – это сам элемент. Например: даст вам перечисленный объект, содержащий значения Отказ

Код : А вот код.

# list to convert
snakes = 

# Short hand constructor of the dict class
d = {}

for index, value in enumerate(snakes):
    d = value

И это все, что вам нужно, словарь Содержит только записи, которые вы хотели иметь.

Более питоновый способ решить проблему с использованием понимания словаря. Это делает код короче и на мой взгляд даже проще читать. Посмотри на это:

# list to convert
snakes = 

# dictionary comprehension
d = {index: value for index, value in enumerate(snakes)}

Попробуй сам:

Итак, еще раз, встроенная функция Python перечисляет проблему, остальные просты.

2. Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса . Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo

# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную . Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа , а не .

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например, или , в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка !

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)

# А теперь -2
zebra = biggerZoo
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo

# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)

# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo

# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список начиная с его элемента , который имеет индекс . Иными словами, мы начинаем с индекса и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов, и . В данном случае мы стартуем с индекса и доходим до индекса (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент .

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

# элементы берутся начиная со start и до конца
a    

# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение. При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice

# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 

# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод из той же библиотеки .

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange

# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 

# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))

# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

Совет: обратите внимание на библиотеку , она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python

Понимание 2D списков в Python

Для того, чтобы не потеряться при использовании 2D массивы в Python , вам нужно исправить вашу ориентацию, как при чтении карты. Вам всегда следует прояснить, относится ли конкретный индекс, относящийся к ряд или столбцу.

Вы можете подумать о двухместном списке в виде списка списков. При упорядочении в сетку каждый ряд представляет собой один список.

Посмотрите на это изображение:

Это дает вам координаты предметов в сетке с точки зрения Номер ряд сопровождаемый Номер столбца Отказ Важно отметить, что порядок их с точки зрения вертикальный и Горизонтальный отличается от того, что вы привыкли от X, Y координаты в Математика Эти 2D-списки существуют в математике, и называются матрицами, но это не тема, которую вы, скорее всего, чтобы прикрыть, если вы не изучите уровень математики

Список Python POP () во время итерации

Всегда опасно изменить список, над которым вы имеете в настоящее время.

Почему? Поскольку итератор создается только один раз в определении петли, и оно будет упорно дать вам индексы, которые он подготовлен в начале. Если контур меняется, показатели изменились также изменится. Но итератор не адаптирует индексы для учета этих изменений. Вот пример:

>>> lst = list(range(10))
>>> for i in range(len(lst)):
	lst.pop(i)

	
0
2
4
6
8
Traceback (most recent call last):
  File "", line 2, in 
    lst.pop(i)
IndexError: pop index out of range#20>

Ух ты – это было неожиданно, не так ли? Вы выскочили только каждый второй элемент из списка. Почему? Потому что в первой итерации указатель переменной Отказ Теперь мы удаляем это из списка. Элемент 1 в списке имеет сейчас индекс 0 после удаления предыдущего ведущего элемента. Но во второй петле итерации ветвивальная переменная имеет индекс Отказ Это следующий элемент, который будет выпущен. Но вы пропустили всплывающие элемент 1 из списка в положении индекс 0! В результате появляется только каждый другой элемент.

Python List Pop () Если не пусто

Как вы можете попить () элемент только в том случае, если список не пуст в одной строке кода? Используйте Тернарный оператор в Python следующее:

>>> lst = 
>>> for i in range(5):
	print(lst.pop() if lst else None)

	
3
2
1
None
None

Вы пытаетесь выпустить левый элемент пять раз из списка только с тремя значениями. Тем не менее, нет сообщения об ошибке из-за вашего опыта использования тройного оператора, который проверяет одну строку, если список пуст. Если он пуст, это не поп, но вернуть стоимость.

Если вы не используете The Terary Operator в этом примере, Python бросит Как вы пытаетесь выскочить из пустого списка:

>>> lst = 
>>> for i in range(5):
	print(lst.pop())

	
3
2
1
Traceback (most recent call last):
  File "", line 2, in 
    print(lst.pop())
IndexError: pop from empty list#15>

Разные способы сортировки словаря в Python

Как упомянуто выше, элемент словаря состоит из ключа и соответствующего значения. Следовательно, сортировка для словаря можно выполнить с помощью любого из ключ или ценность части как параметр.

Итак, давайте теперь посмотрим на разные методы, с помощью которых мы можем отсортировать словарь по ключу или по значению Отказ

1. Сортировать словарь по ключу

Мы можем напрямую отсортировать словарь, используя встроенный Метод в Python. Это можно сделать, передавая саму словарь и функцию, которая определяет параметр на основе которого должна быть сделана сортировка (в данном случае ключ).

Давайте посмотрим, как.

d = { 5: 1 , 4: 2 , 3: 3 , 2: 4 , 1: 5 }

print("The original dictionary: ", d)

#sorting by key
a = dict(sorted(d.items(), key=lambda x: x))

print("After sorting by key: ", a)

Выход:

The original dictionary:  {5: 1, 4: 2, 3: 3, 2: 4, 1: 5}
After sorting by key:  {1: 5, 2: 4, 3: 3, 4: 2, 5: 1}

Здесь,

• Метод возвращает список кортежей (элементов), содержащих Ключи и их соответствующие Значения ,
• Функция возвращает ключ ( 0-й элемент) для конкретного предмета кортеля,
• Когда они передаются на Метод, он возвращает отсортированную последовательность, которая затем вписывается в словарь.

Помните, этот метод можно использовать в Python 3.6+ Версии, как оно рассматривает словари как упорядоченные последовательности. Для более старых версий мы можем заменить

from operator import itemgetter

d = { 5: 1 , 4: 2 , 3: 3 , 2: 4 , 1: 5 }
print("Original Dict: ", d)

#sorting by key
s_d = dict(sorted(d.items(), key=itemgetter(0)))
print("Sorted dict: ", s_d)

Выход:

Original Dict:  {5: 1, 4: 2, 3: 3, 2: 4, 1: 5}
Sorted dict:  {1: 5, 2: 4, 3: 3, 4: 2, 5: 1}

Вот и методы и работать так же. Но вместо лямбда Функция, Метод возвращает Callable объект, который выбирает 0-й предмет от его операнда, используя операнд метод. В этом случае, как нам нужно сортировать по ключу мы рассмотрим 0-й элемент.

2. Сортировка словаря по значению

Сортировка словаря по значению аналогично сортировке по ключу. Единственное различие в том, что этот тип параметра на основе которого будет сделана сортировка, это ценность часть соответствующих предметов.

Следовательно, как мы делали ранее, мы можем использовать Способ наряду с лямбдами функцией для Python 3.6+ Версии. Давайте посмотрим, как.

d = { 0: 'd', 1: 'c', 2: 'b', 3: 'a' }

print("The original dictionary: ", d)

#sorting by value
a = dict(sorted(d.items(), key=lambda x: x) )

print("After sorting by value: ", a)

Выход:

The original dictionary:  {0: 'd', 1: 'c', 2: 'b', 3: 'a'}
After sorting by value:  {3: 'a', 2: 'b', 1: 'c', 0: 'd'}

Точно так же здесь, согласно значениям, возвращенным лямбда Функция ( Значение для элемента ) словарь отсортирован.

Опять же для более старых версий Python следуйте указанному ниже методу.

from operator import itemgetter

d = { 0: 'd', 1: 'c', 2: 'b' , 3: 'a' }
print("Original Dict: ", d)

#sorting by value
s_d = dict(sorted(d.items(), key=itemgetter(1)))
print("Sorted dict: ", s_d)

Выход:

Original Dict:  {0: 'd', 1: 'c', 2: 'b', 3: 'a'}
Sorted dict:  {3: 'a', 2: 'b', 1: 'c', 0: 'd'}

Аналогичным образом, отсортировано () наряду с D.Items () и itemgetter (1) методами сортировки словаря d на основе значения.

3. Сортировка в обратном порядке

Метод поставляется с другим аргументом Отказ Это можно использовать для указания порядка, в котором должна быть сделана сортировка. Если прошло сортировка проходит в Обратный порядок (по убыванию). И если пропущено (по умолчанию), сортировка имеет место в восходящая заказывать.

Давайте попробуем понять это на примере, где мы пытаемся обратить вспять словарь по ключу.

d = { 'a': 23, 'g': 67, 'e': 12, 45: 90}

print("The original dictionary: ", d)

#sorting by value in reverse
a = dict(sorted(d.items(), reverse = True, key=lambda x: x))
print("After sorting by value in reverse order: ", a)

#sorting by value in ascending order
a = dict(sorted(d.items(), key=lambda x: x))#by default reverse is set to False
print("After sorting by value in ascending order: ", a)

Выход:

The original dictionary:  {'a': 23, 'g': 67, 'e': 12, 45: 90}
After sorting by value in reverse order:  {45: 90, 'g': 67, 'a': 23, 'e': 12}
After sorting by value in ascending order:  {'e': 12, 'a': 23, 'g': 67, 45: 90}

С вышеуказанного выхода, Ясно, что прохождение обратного параметра как Вышеуказанный словарь отсортирован в обратном порядке ( нисходящее ).

Срез списков

Также вы можете вызывать несколько объектов из списка (к примеру, только объекты с индексом от 1 до 3). Это называется срезом. Срез включает в себя диапазон объектов списка в формате :

Первый индекс в срезе – начало диапазона (включительно), второй – конец диапазона (исключительно). Потому срез включает в себя только объекты с индексами 1, 2 и 3.

Чтобы включить в срез первый или последний объект списка, достаточно пропустить соответствующий индекс в квадратных скобках list. К примеру, чтобы вывести первые три объекта списка, можно ввести:

Чтобы включить в срез все объекты в списке, начиная с объекта с индексом 2, нужно ввести:

Также для этого можно использовать отрицательные индексы:

Также в срезе можно задавать шаг – количество объектов, которые нужно пропустить после первого извлеченного объекта. По умолчанию шаг=1, то есть, Python выводит каждый объект списка.

Синтаксис этой конструкции выглядит так:

где z – размер шага. Создайте новый список, а затем задайте срез и шаг:

Конструкция numbers выводит из списка все объекты с индексами в диапазоне от 1 до 11 с шагом 2 (т.е., через один).

Чтобы задать шаг для всего списка, можно пропустить первые два параметра:

Это выведет каждый третий объект:

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

Метод list.insert()

Аргументы метода list.insert(i,x):

• i – индекс, который нужно присвоить новому элементу.
• x – новый элемент, который нужно вставить в список.

В аквариуме появилась ещё одна рыба (например, anchovy)

Обратите внимание: на данный момент элементы списка fish указаны в алфавитном порядке. Потому элемент ‘anchovy’ нужно добавить не в конец, а в начало списка

Предыдущий метод не подходит – он добавляет элементы только в конец списка. Используйте метод list.insert():

Теперь индексы всех элементов обновятся (‘anchovy’ – 0, ‘barracuda’ – 1, ‘flounder’ – 5).

Попробуйте добавить в список ещё один элемент, damselfish. Соблюдая алфавитный порядок, добавить элемент нужно под индексом 3.

Кортежи в Python.

Когда требуется создать не изменяемый список, на помощь приходят кортежи. В кортежах часто хранятся разнородные данные, но данные также могут быть однородными. Длина кортежа определяется количеством элементов в кортеже и не может меняться во время выполнения программы. Кортеж выглядит как список, но вместо квадратных скобок используются круглые ( ).  При выводе кортежа Python  отображает его содержимое в круглых скобках. Для упаковки элементов в кортеж можно перечислить их через запятую. 

>>> student = ()
>>> len(student)
>>> student = ‘Ivan’, ‘Ivanov’, 3.5
>>> print(student)(‘Ivan’, ‘Ivanov’, 3.5)
>>> print(student)Ivanov

Обращаться к отдельным элементам можно по индексам также как и в . Попробуем изменить один элемент кортежа и посмотрим, что произойдет. 

>>> student = ‘Petrov’Traceback (most recent call last):
  File «<stdin>», line 1, in <module>
TypeError: ‘tuple’ object does not support item assignment

Когда вы захотите изменить элемент в кортеже, Python выдаст ошибку о невозможности изменения элементов.  TypeError: ‘tuple’ object does not support item assignment.

1. Установка Python 2. Выбор текстового редактора 3. Запуск программ Python в командной строке 4. Числа и арифметические операторы Python 5.Строки и функция Print в Python 6. Списки и кортежи в Python 7. Сегментация последовательностей в Python 8. Цикл for и функция range в Python 9. Команда if и функция input в Python 10. Словари в Python 11. Множества в Python 12. Цикл while в Python 13. Функции в Python 14. Классы в Python 15. Файлы и исключения в Python 16. Функции json. Сохранение данных Python 17.Тестирование функций и классов на Python

Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus.

Итерация по Списку в Python С Помощью Метода Enumerate

Четвертый способ в нашем списке-это итерация с использованием метода enumerate. Если вы не знаете, что именно enumerate делает в python, то позвольте мне объяснить вам.Метод enumerate() добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его. И что бы ни возвращал метод enumerate, это будет объект enumerate.

Основное преимущество использования метода enumerate заключается в том, что вы можете преобразовать объекты enumerate в list и tuple с помощью методов list() и tuple() соответственно.

Синтаксис

Метод enumerate() принимает два параметра:

• iterable – последовательность, итератор или объект.
• start (необязательно) – начинает отсчет с этого числа. Если start опущен, то 0 принимается за start.

Объяснение

Здесь, таким образом, для итерации списка мы использовали метод enumerate. Сначала мы инициализировали и создали список. Список содержит семь элементов. После создания списка мы используем цикл for здесь для циклического перебора каждого элемента списка. Переменная ‘i’ здесь используется для подсчета количества раз, когда выполняется цикл for. Функция enumerate(list) здесь будет перебирать каждый элемент в списке, а также выводить число, включающее индекс каждого элемента.

Заключение

В этом посте вы узнали, как использовать list comprehension в Python для выполнения сложных задач без чрезмерного усложнения кода.

Теперь вы можете:

• Упростите циклы и вызовы map() с помощью использования декларативный представлений
• Использовать условную логику в представление
• Создать set и dictionary представления
• Определить, когда ясность кода или производительность диктует альтернативный подход

Всякий раз, когда вам нужно выбрать метод создания списка, попробуйте несколько реализаций и подумайте, что легче всего прочитать и понять в вашем конкретном сценарии. Если важна производительность, то вы можете использовать инструменты профилирования, чтобы предоставить вам реальные данные вместо того, чтобы полагаться на догадки или догадки о том, что работает лучше всего.

Помните, что хотя list comprehensions привлекает к себе большое внимание, ваша интуиция и способность использовать расчетные данные, помогут вам написать чистый код, который выполняет поставленную задачу. Это, в конечном счете, ключ к созданию вашего кода Pythonic!