Удаление максимального и минимального элементов списка
Условие задачи = «Вы анализируете набор данных, и вам необходимо удалить выбросы (наименьшее и наибольшее значения.
Данные хранятся в виде списка).
Заполните код, чтобы удалить наименьший и наибольший элементы из списка и вывести сумму оставшихся чисел.»
Доброго дня! Попалась задачка на мой взгляд элементарная, но в чем ошибка не могу понять. Чего не хватает? Где ошибка?
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
def analyz(data): summa = 0 maxi = max(data) mini = min(data) for i in data: if maxi == i: data.remove(max(data)) else: if mini == i: data.remove(min(data)) else: summa = summa + i print(data) print(summa) data = [7, 5, 6.9, 1, 8, 42, 33, 128, 1024, 2, 8, 11, 0.4, 1024, 66, 809, 11, 8.9, 1.1, 3.42, 9, 100, 444, 78] print(data) analyz(data)
В коде задан список , в котором я нахожу максимальный и минимальный элемент и далее в функции через цикл проверяю каждый элемент. После того как цикл пробегает по списку выводит новый список с удаленными элементами , но удаляются не все максимальные элементы.
Как исключить из списка максимальный элемент?
Так как спрашивали про самый быстрый, то рассмотрим все предложенные варианты плюс ещё один.
1. Первый предложенный вариант. Один из самых быстрых, несмотря на то что делается два прохода по списку и одно копирование хвоста после удаления:
def remove_max_1(a): a.pop(a.index(max(a))) 2. Самый худший вариант. Максимум отыскивается N раз. Квадратичная сложность, последнее место:
def remove_max_2(a): return [i for i in a if i != max(a)] 3. Оптимизация предыдущего варианта. Сложность стала линейной снова. Скорость не самая высокая, так как изготавливается копия:
def remove_max_3(a): v = max(a) return [i for i in a if i != v] 4. Вариация на тему первого. Вместо pop тут del :
def remove_max_4(a): del a[a.index(max(a))] 5. Самый элегантный вариант. Два прохода, одно копирование, как и у первого:
def remove_max_5(a): a.remove(max(a)) 6. Максимальная оптимизация. Один проход, копирования нет. Вместо него последний элемент записывается на место максимального, затем список укорачивается на единицу. Не самый быстрый, как оказалось:
def remove_max_6(a): _, i = max((v, i) for i, v in enumerate(a)) a[i] = a[-1] a.pop() 7. Отчаяная попытка сделать первый вариант ещё быстрее. Убрано копирование хвоста:
def remove_max_7(a): a[a.index(max(a))] = a[-1] a.pop() 8. Ещё один однопроходный способ. Этот лучше окровенно неудачного номера шестого, хотя есть копирование при удалении:
def remove_max_8(a): m_idx = 0 m_item = a[0] for i, x in enumerate(a): if x > m_item: m_item = x m_idx = i del a[m_idx] 9. А можно найти максимум сортировкой за NlogN. Зато потом максимумы можно будет удалять без повторных сортировок, за константу:
def remove_max_9(a): a.sort() a.pop() n 10^3 10^4 10^5 10^6 10^7 10^8 remove_max_1 0.000 0.000 0.002 0.025 0.230 1.939 remove_max_2 0.016 1.483 147.792 - - - remove_max_3 0.000 0.000 0.006 0.055 0.554 5.377 remove_max_4 0.000 0.000 0.002 0.026 0.231 1.964 remove_max_5 0.000 0.000 0.002 0.025 0.230 1.946 remove_max_6 0.000 0.001 0.013 0.121 1.215 12.128 remove_max_7 0.000 0.000 0.002 0.027 0.228 1.878 remove_max_8 0.000 0.000 0.005 0.045 0.480 4.659 remove_max_9 0.000 0.001 0.016 0.251 3.543 50.671 Хуже всех № 2 — О-большое не обманешь. № 9 — сортировка начинает бодро но отстаёт, опять О-большое. Оптимальный по количеству проходов № 6 не самый быстрый — один проход на Питоне хуже двух проходов на C. № 3 отстаёт так как создаёт копию списка. Лучшый из однопроходных № 8. Плотной группой идут №№ 1, 4, 5 — два прохода, одно копирование. В самом конце их немного обходит № 7 за счёт отказа от копирования.
Как проводились измерения
def elapsed_time(f): start = time.time() result = f() finish = time.time() return result, finish - start def test(n, remove_max): r = random.Random(n) a = [r.random() for _ in range(n)] _, t = elapsed_time(lambda: remove_max(a)) print(remove_max.__name__, ''.format(n), ''.format(t)) for p in range(1, 9): n = 10 ** p for rm in (remove_max_1, remove_max_2, remove_max_3, remove_max_4, remove_max_5, remove_max_6, remove_max_7, remove_max_8): test(n, rm) Python 3 Списки Методы Tutorial. Вывести Удалить элемент списка. List Index Sort
Основная структура данных в Python — это последовательность .
Каждому элементу последовательности присваивается номер — его позиция или индекс. Первый индекс равен нулю, второй индекс равен единице и т.д.
В Python есть шесть встроенных типов последовательностей, но наиболее распространенными являются списки и кортежи, которые мы увидим в этом учебнике (python 3 tutorial).
Есть ряд методов, которые применимы ко всем типам последовательностей. Эти операции включают в себя:
- indexing (индексацию),
- slicing (срезы),
- adding (накопление/добавление),
- multiplying (умножение) и
- checking for membership (проверку членства).
Кроме того, в Python есть встроенные функции для определения длины последовательности и для нахождения ее самых больших и самых маленьких элементов.
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 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]; list3 = ["a", "b", "c", "d"]
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 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]; print("list1[0]: ", list1[0]) print("list2[1:5]: ", list2[1:5])
Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат —
list1[0]: physics list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
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 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print "Value available at index 2 : " print list[2] list[2] = 2001; print "New value available at index 2 : " print list[2]
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 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print list1 del list1[2]; print "After deleting value at index 2 : " print list1
Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат —
['physics', 'chemistry', 1997, 2000] After deleting value at index 2 : ['physics', 'chemistry', 2000]
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([1, 2, 3]) | 3 | Length — длина |
| [1, 2, 3] + [4, 5, 6] | [1, 2, 3, 4, 5, 6] | Concatenation — конкатенация |
| [‘Hi!’] * 4 | [‘Hi!’, ‘Hi!’, ‘Hi!’, ‘Hi!’] | Repetition — Повторение |
| 3 in [1, 2, 3] | True | Membership — членство |
| for x in [1, 2, 3]: 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 = ['spam', 'Spam', 'SPAM!']
| Выражение Python | Результаты | Описание |
|---|---|---|
| L[2] | SPAM! | Смещения начинаются с нуля |
| L[-2] | Spam | Отрицательный: считать справа |
| L[1:] | [‘Spam’, ‘SPAM!’] | Нарезка выборок разделов |
Встроенные функции и методы списка
Python включает в себя следующие функции списка —
Сравнивает элементы обоих списков.
Дает общую длину списка.
Возвращает элемент из списка с максимальным значением.
Возвращает элемент из списка с минимальным значением.
Преобразует кортеж в список.
Python включает следующие методы списка
Добавляет объект obj в список
Возвращает количество раз, сколько obj встречается в списке
Добавляет содержимое seq в список
Возвращает самый низкий индекс в списке, который появляется obj
Вставляет объект obj в список по индексу смещения
Удаляет и возвращает последний объект или объект из списка
Удаляет объект obj из списка
Переворачивает объекты списка на месте
Сортирует объекты списка, используйте функцию сравнения, если дано
Расширенные методы и методы списка Python
Одна из самых мощных структур данных в Python — это список.
Списки Python изначально поддерживают использование в качестве очередей, стеков и массивов. Вот почему, чтобы использовать Python как профессионал, важно хорошо понимать списки.
В этой статье мы рассмотрим списки, zip метод и sort метод.
List Comprehensions
Понимания (Comprehensions) — это расширенная функция списков Python, которая может помочь сделать код чище и проще для чтения.
Композиция (composition) — это просто способ выполнить серию операций над списком, используя одну строку. Понимания обычно обозначаются использованием for выражения в квадратных скобках.
Вот шаблон для понимания списка:
newList = [returned_value for item in list condition_logic ]
Как вытащить конкретные элементы
Понимание списка может использоваться для извлечения определенных элементов, которые соответствуют определенным критериям. В следующем примере мы используем понимание, чтобы извлечь все четные числа из списка.
# Create a list of numbers from 0 - 49 numRange = range(0,50) # Pull out all the numbers that are even evenNums = [num for num in numRange if num % 2 == 0 ]
В приведенном выше примере, читая слева направо, мы создаем новый список, num который возвращается из цикла for, где остаток ( % по модулю), num деленный на два, равен нулю.
Это распространенный случай, когда все четные числа должны быть извлечены из списка.
Выполнить операцию над элементами
Понимания списка могут использоваться для выполнения операций над элементами в списке. В следующем примере показано, как все элементы списка могут быть возведены в квадрат.
# Create a list of numbers from 0 - 49 numRange = range(0,50) # Pull out all the numbers that are even evenNums = [num * num for num in numRange]
Ограничение вызовов функций с помощью напоминания
Это один из особенно полезных фрагментов кода, который может спасти вас от более дорогих вызовов функций. Источником был этот пост на Stack Overflow .
Мемоизация — это процесс сохранения значений в памяти, так что нам не нужно пересчитывать результаты позже.
Случай выглядит следующим образом: у вас есть список, который может содержать дублирующиеся данные, или необходимо запустить функцию, чтобы проверить выходные данные и вернуть значение.
Здесь может помочь запоминание с помощью словаря для отслеживания результатов вызовов функций с одинаковыми входными параметрами.
def memoize(f): """ Memoization decorator for functions taking one or more arguments. """ class memodict(dict): def __init__(self, f): self.f = f def __call__(self, *args): return self[args] def __missing__(self, key): ret = self[key] = self.f(*key) return ret return memodict(f) # Initialize global function call variable funcRuns = 0 # Wrap function in memoization wrapper @memoize def f(x): global funcRuns # Increment funcRuns every time the function is run funcRuns += 1 return True # Initialize numbers list nums = [0,1,2,3,4,4] # Run the list comprehension with 2 calls to f(x) per iteration # with 6 elements in the list and 2 calls per iteration this would # normally yield 12 fuction executions. [f(x) for x in nums if f(x)] # Log number of f(x) runs print(funcRuns)
Запустив приведенный выше пример, вы обнаружите, что функция запускается только пять раз, несмотря на то, что f(x) в понимании списка есть два вызова, а в списке шесть элементов.
На уникальный номер звонят только один раз. В противном случае кэшированное значение обслужено. Если вызов функции дорогой, вы можете значительно ускорить свой код, запоминая результаты.
Это хорошо работает для списков разумного размера, чтобы обеспечить повышение скорости, но это может вызвать проблемы для очень больших списков, поскольку все входы / выходы кэшируются, пока функция находится в области действия, что требует обширного использования памяти для хранения значений.
Продвинутые методы списков
Наряду с пониманием, есть несколько других полезных методов, доступных для списков. Вот некоторые из них, которые могут быть недостаточно использованы или иначе неизвестны.
Zip(list, list2, …)
Метод zip используется для объединения нескольких списков в Python в кортежи. Если два списка не имеют одинаковую длину, то длинный из двух списков будет обрезан до длины более короткого.
first_names = ['John', 'Jeff', 'Chris'] last_names = ['Wick', 'Chen', 'Test', 'Truncated'] names = zip(first_names, last_names) for name in names: print(name) # Outputs: ('John', 'Wick') ('Jeff', 'Chen') ('Chris', 'Test')
List.Sort(key=func, reversed=T/F)
Рассмотрим метод сортировки с использованием пользовательских функций ранжирования:
posts = [ < 'Post': < 'title':'Other today post', 'date': 43750, 'claps': 200 >>, < 'Post': < 'title':'Python Like a Pro - Lists and Their Many Uses', 'date': 43750, 'claps': 525 >>, < 'Post': < 'title':'Yesterdays news', 'date': 43749, 'claps': 25 >>, ] # Rank here returns a tuple of the days # since 1900 date and the number of claps def rank(element): return (element['Post']['date'], element['Post']['claps']) # Sorting using our rank algorithm # and reversed so the largest date # with the most claps is first posts.sort(key=rank, reverse=True) # Finally a list comprehension to tie it all together print([post['Post']['title'] for post in posts])
Результатом этого будет следующий список, где на первом месте стоит самая свежая и самая рейтинговая статья, затем другие статьи и вчерашняя.
Метод не учитывает, когда вчерашние статьи работали достаточно хорошо, чтобы все еще требовать первого места, но я думаю, что точка зрения сделана.
18 наиболее распространенных вопросов по list Python
Узнайте, как создать список в Python, выбрать элементы списка, в чем заключается разницу между методами append() и extension(), зачем использовать NumPy и многое другое.
Вот список вопросов по Python, на которые Вы найдете ответы в этой статье:
- Когда использовать списки и когда использовать кортежи, словари или наборы?
- Как выбрать элемент из списка?
- Как преобразовать списки в другие структуры данных?
- Как определить размер вашего списка?
- В чем разница между методами Python append () и extend ()?
- Как объединить списки?
- Как отсортировать список?
- Как клонировать или скопировать список?
- Как работает понимание списков в Python?
- Как считать вхождения элемента списка в Python?
- Как разбить список на куски одинакового размера?
- Как перебрать список?
- Как создавать плоские списки из списков?
- Как получить пересечение двух списков?
- Как удалить дубликаты из списка?
- Почему NumPy вместо списков?
- Как создать пустые массивы NumPy?
- Как сделать математику с помощью списков?
Списки Python: Примеры Comprehension, Apend, Sort, Length, Reverse
От автора: список Python — это контейнер, содержащий различные объекты, которые могут быть целыми числами, словами, значениями и т. д. Он эквивалентен массиву в других языках программирования. Он представлен квадратными скобками (и это один из атрибутов, которые отличают его от кортежей, которые разделены скобками). Он также может быть изменен или обновлен; в отличие от кортежей, которые являются неизменными.
В этом руководстве мы рассмотрим:
Что такое список Python?
Примеры списков Python
Доступ к значениям в списках
Удаление элементов из списка
Добавление элементов в список
Встроенные функции (методы) списков
Перебор списков через цикл
Примеры списков Python
Списки Python могут быть однородными, это означает, что они могут содержать объекты одного типа; или разнородными, включать различные типы объектов.
Примеры однородных списков:
list of integers = [ 1 , 2 , 3 , 8 , 33 ]
list of animals = [ ‘dog’ , ‘cat’ , ‘goat’ ]
list of names = [ ‘John’ , ‘Travis’ , ‘Sheila’ ]
list of floating numbers = [ 2.2 , 4.5 , 9.8 , 10.4 ]
Примеры разнородных списков:
[ 2 , ‘cat’ , 34.33 , ‘Travis’ ]
[ 2.22 , 33 , ‘pen’ ]
Доступ к значениям в списках
Для доступа к значениям в списках можно использовать индекс объектов внутри списков. Индекс в списках Python относится к положению элемента в упорядоченном списке. Например:
list = [ 3 , 22 , 30 , 5.3 , 20 ]
Первое значение в списке выше, 3, имеет индекс 0
Второе значение, 22, имеет индекс 1
Третье значение, 30, имеет индекс 2
и так далее. Чтобы получить доступ к каждому из значений из списка, вы должны использовать:
list [ 0 ] чтобы получить доступ к 3
list [ 1 ] чтобы получить доступ к 22
list [ 2 ] чтобы получить доступ к 30
list [ 3 ] чтобы получить доступ к 5.3
list [ 4 ] чтобы получить доступ к 20
Последний член списка также может быть доступен с помощью индекса -1. Например:
list [ — 1 ] = 20
Разделение списка
Разделение списка — это метод разделения списка на подмножества, и для этого также используются индексы объектов списка. Например, используя тот же пример списка выше:
list [ : ] = [ 3 , 22 , 30 , 5.3 , 20 ] ( все члены списка ) ;
list [ 1 : 3 ] = [ 22 , 30 ] ( члены списка от индекса 1 до индекса 3 , без члена с индексом 3 ) ;
list [ : 4 ] = [ 3 , 22 , 30 , 5.3 ] ( члены списка от индекса 0 до индекса 4 , без члена с индексом 4 )
list [ 2 : — 1 ] = [ 30 , 5.3 ] ( члены списка от индекса 2 , который является третьим элементом , до последнего элемента 5.3 ) .
Списки Python ограничены по верхним границам, и это означает, что последний индекс во время разделения списка обычно игнорируется. Поэтому список [2: -1] = [30, 5,3], а не [30, 5.3, 20]. То же самое относится ко всем остальным примерам списков, приведенным выше.
Обновление списков
Допустим, у вас есть список [physics, chemistry, mathematics], и вы хотите изменить список на [biology, chemistry, mathematics], эффективно изменив член с индексом 0. Это можно легко сделать, назначив этот индекс для нового члена. То есть:
list = [ physics , chemistry , mathematics ]
list [ 0 ] = biology
print ( list )
# Вывод: [biology, chemistry, mathematics]
Это заменяет член с индексом 0 (physics) новым значением (chemistry). Это можно сделать для любого члена или подмножества списка.
Приведем другой пример; допустим, у вас есть список с целыми числами, содержащий числа [2, 5, 9, 20, 27]. Чтобы заменить 5 в этом списке на 10, вы можете сделать это:
integers = [ 2 , 5 , 9 , 20 , 27 ]
integers [ 1 ] = 10
print ( integers )
> > > [ 2 , 10 , 9 , 20 , 27 ]
Чтобы заменить последний член списка целых чисел, который равен 27, произвольным числом, например 30,5, вы должны использовать:
integers = [ 2 , 5 , 9 , 20 , 27 ]
integers [ — 1 ] = 30.5
print ( integers )
> > > [ 2 , 5 , 9 , 20 , 30.5 ]
Удаление элементов списка
Существует три метода Python для удаления элементов списка: list.remove(), list.pop() и оператор del. Метод Remove принимает в качестве аргумента определенный элемент, который будет удален, в то время как pop и del принимают в качестве аргумента индекс удаляемого элемента. Например:
list = [ 3 , 5 , 7 , 8 , 9 , 20 ]
Чтобы удалить 3 (1-й элемент) из списка, вы можете использовать:
Чтобы удалить из списка элемент 8 с индексом 3, вы можете использовать:
Добавление элементов в список
Чтобы добавить элементы в список, используется метод append, который добавляет элемент в конец списка. Например:
list_1 = [ 3 , 5 , 7 , 8 , 9 , 20 ]
list_1 . append ( 3.33 )
print ( list_1 )
> > > list_1 = [ 3 , 5 , 7 , 8 , 9 , 20 , 3.33 ]
list_1 . append ( «cats» )
print ( list_1 )
> > > list_1 = [ 3 , 5 , 7 , 8 , 9 , 20 , 3.33 , «cats» ]
Встроенные функции (методы) списков
Ниже приведен список встроенных функций и методов списка с их описаниями.
len(list): выводит длину списка. Например:
numbers = [ 2 , 5 , 7 , 9 ]
print ( len ( numbers ) )
max(list): возвращает элемент в списке с максимальным значением. Например:
numbers = [ 2 , 5 , 7 , 9 ]
print ( max ( numbers ) )
min(list): возвращает элемент в списке с минимальным значением. Например:
numbers = [ 2 , 5 , 7 , 9 ]
print ( min ( numbers ) )
list(tuple): преобразовывает объект кортежа в список. Например:
animals = ( cat , dog , fish , cow )
print ( list ( animals ) )
> > > [ cat , dog , fish , cow ]
list.append(element): добавляет элемент в список. Например:
numbers = [ 2 , 5 , 7 , 9 ]
numbers . append ( 15 )
print ( numbers )
> > > [ 2 , 5 , 7 , 9 , 15 ]
list.pop(element): удаляет элемент из списка. Например:
numbers = [ 2 , 5 , 7 , 9 , 15 ]
numbers . pop ( 7 )
print ( numbers )
> > > [ 2 , 5 , 9 , 15 ]
list.remove(index): удаляет из списка элемент по указанному индексу. Например:
values = [ 2 , 5 , 7 , 9 ]
values . remove ( 0 )
print ( values )
list.reverse(): оборачивает порядок объектов списка. Например:
values = [ 2 , 5 , 7 , 10 ]
values . reverse ( )
print ( values )
> > > [ 10 , 7 , 5 , 2 ]
list.index(element): получает значение индекса элемента в списке. Например:
animals = [ ‘cat’ , ‘dog’ , ‘fish’ , ‘cow’ , ‘goat’ ]
fish_index = animals . index ( ‘fish’ )
print ( fish_index )
sum(list): получает сумму всех значений в списке, если все значения являются числами (целыми или десятичными). Например:
values = [ 2 , 5 , 10 ]
sum_of_values = sum ( values )
print ( sum_of_values )
Если список содержит какой-либо элемент, который не является числом, например строку, метод sum не будет работать. Вы получите сообщение об ошибке: «TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’».
list.sort(): упорядочивает список целых чисел, чисел с плавающей запятой или строк в порядке возрастания или убывания. Например:
values = [ 2 , 10 , 7 , 14 , 50 ]
# Чтобы отсортировать значения в порядке убывания:
values . sort ( reverse = True )
print ( values )
> > > [ 50 , 14 , 10 , 7 , 2 ]
Список строк также можно отсортировать по алфавиту или по длине строк. Например:
# чтобы отсортировать список по длине элементов
strings = [ ‘cat’ , ‘mammal’ , ‘goat’ , ‘is’ ]
sort_by_alphabet = strings . sort ( )
sort_by_length = strings . sort ( key = len )
print ( sort_by_alphabet )
print ( sort_by_length )
> > > [ ‘cat’ , ‘goat’ , ‘is’ , ‘mammal’ ]
[ ‘is’ , ‘cat’ , ‘goat’ , ‘mammal’ ]
Мы можем отсортировать тот же список в алфавитном порядке.
Перебор списка
Перебор списка через цикл выполняется точно так же, как любая другая функция цикла в Python. Таким образом, метод может выполняться одновременно для нескольких элементов списка. Например:
list = [ 10 , 20 , 30 , 40 , 50 , 60 , 70 ]
Чтобы перебрать все элементы этого списка и, скажем, добавить 10 к каждому элементу:
for elem in list :
elem = elem + 5
print ( elem )
Перебор через цикл первых трех элементов списка и удаление их.
for elem in list [ : 3 ] :
list . remove ( elem )
> > > list = [ 40 , 50 , 60 , 70 ]
Чтобы перебрать с третьего (индекс 2) по последний элемент в списке и добавить их в новый список с именем new_list:
for elem in list [ 2 : ] :
new_list . append ( elem )
print ( «New List: <>» . format ( new_list ) )
# Вывод: New List: [30, 40, 50, 60, 70]
Таким образом, любой метод или функция могут быть применены к членам списка для выполнения конкретной операции. Вы можете либо перебрать все элементы списка, либо подмножество списка, используя разделение списка.
Конструктор списка
Конструктор списка — это функции Python, которые применяются для создания новых последовательностей (таких как списки, словари и т. д.) с использованием уже созданных последовательностей. Они помогают сократить длительные циклы и облегчают чтение и обслуживание кода.
Например, скажем, вы хотите создать список, который содержит квадраты всех чисел от 1 до 9:
list_of squares = [ ]
for int in range ( 1 , 10 ) :
square = int ** 2
list_of_squares . append ( square )
print ( list_of_squares )
# List_of_squares с помощью цикла:
> > > [ 1 , 4 , 9 , 16 , 25 , 36 , 49 , 64 , 81 ]
Чтобы сделать то же самое с помощью конструктора списка:
list_of_squares_2 = [ int ** 2 for int in range ( 1 , 10 ) ]
print ( ‘List of squares using list comprehension: <>‘ . format ( list_of_squares ) )
# Вывод с помощью конструктора:
> > > [ 1 , 4 , 9 , 16 , 25 , 36 , 49 , 64 , 81 ]
Как видите, написание кода с использованием конструктора намного короче, чем с использованием традиционных циклов for, а также быстрее. Это всего лишь один пример использования конструкторов списков вместо циклов for, но это может быть воспроизведено и использовано во многих местах, где также могут использоваться циклы for. Иногда лучше использовать цикл for, особенно если код сложный, но во многих случаях использование конструкторов позволяет ускорить и упростить кодирование.
Ниже приведена таблица, содержащая некоторые функции и методы списков и их описания.
Встроенные функции
Round() — Округляет число, переданное в качестве аргумента, до указанного количества знаков и возвращает значение с плавающей запятой
Min() — Возвращает минимальный элемент данного списка
Max() — Возвращает максимальный элемент данного списка
len() — Возвращает длину списка
Enumerate() — Эта встроенная функция генерирует и значения и индексы элементов в итерируемом списке
Filter() — Проверяет, является ли каждый элемент списка истинным или нет
Lambda — Выражение, которое может использоваться в местах, где def (для создания функций) не является синтаксическим, внутри литерала списка или аргументов вызова функции
Map() — Возвращает список результатов после применения данной функции к каждому элементу данного итерируемого списка
Accumulate() — Применяет определенную функцию, переданную в аргументе ко всем элементам списка, возвращает список, содержащий промежуточные результаты
Sum() — Возвращает сумму всех чисел в списке
CMP() — Используется для сравнения двух списков и возвращает 1, если первый список больше, чем второй список.
Insert — Вставляет элемент в список в определенной позиции
Список методов
Append() — Добавляет новый элемент в конец списка
Clear() — Удаляет все элементы из списка
Copy() — Возвращает копию оригинального списка
Extend() — Добавляет несколько элементов в конец списка
Count() — Возвращает количество вхождений определенного элемента списка
Index() — Возвращает индекс определенного элемента списка
Pop() — Удаляет элемент из списка по определенному индексу (удалить по позиции)
Remove() — Удаляет указанный элемент из списка (удалить по значению)
Reverse() — Метод, который обращает порядок элементов списка
Заключение
Список — это то, на что похоже, контейнер, содержащий различные объекты Python, которые могут быть целыми числами, словами, значениями и т. д.
Списки Python могут быть однородными, то есть они могут содержать объекты одного типа; или неоднородными, содержащими различные типы объектов.
Для доступа к значениям в списках можно использовать индекс объектов внутри списков.
Разделение списка — это метод разделения списка на подмножества, для этого также используются индексы объектов списка.
Три способа удаления элементов списка: 1) list.remove(), 2) list.pop() и 3) оператор del.
Метод Append используется для добавления элементов. Он добавляет элемент в конец списка.
Метод цикла программы Python может выполняться одновременно для нескольких элементов списка данных.
Конструктор списка — это функции Python, которые применяются для создания новых последовательностей (таких как списки, словари и т. д.) с использованием уже созданных последовательностей.
Редакция: Команда webformyself.