python数组-1成员_python[1,2,3]*3

2022-09-22 18:02:57 浏览数 (1)

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

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使用python版本3.7
首先先了解下python3.7中的下标,python下标有两套,一套是正的,一套是负的
引入负坐标的意义应该是方便将数组中的数据从右往左访问。
a='python'中的python 的下标描述如下
组     p   y   t   h   o   n
正下标 0   1   2   3   4   5
负下标 -6 -5   -4  -3  -2  -1
对应位置的正下标减去负下标等于len(a) :正下标-负下标=len(a)
使用正下标时,下标i取值范围为0 <= i < len(a)     超出范围为越界,i大于len(a)表示越(数轴)右界
使用负下标时,下标i取值范围为-len(a)-1 < i <=-1  超出范围为越界,i小于len(a)表示越(数轴)左界

数组操作中一般通过 “:” 和数字或变量的组合来灵活使用里面的元素
第一个“:” 表示循环,第二个“:” 表示设定后面数字为步长。比如i:j:k,表示从i到j步长为k,逐个顺次获取。i到j满足左闭右开原则 。
没有冒号表示正常的数组单个元素访问;没有第二个冒号就表示默认的步长为1,从i到j左开右闭步长为1逐个访问。

1、k缺省(忽略未写出的默认值)为1;当k>0时,i缺省为0,j缺省为len(a) ; 当k<0时,i缺省为-1,j缺省为-len(a)-1。
2、当k>0时,可以将i,j全转换成正下标去理解。 当i或j为正且越正数下标右界时,越界的数全部取正下标右界len(a)。 当i或j为负且越负数下标的左界时,越界的数全部取左界前的有效值-len(a),然后再转换成正下标,转换规则为:正下标=len(a) 负下标。   3、当k<0是,可以将i,j全部转换成负下标去理解。 当i或j为负且越负数下标左界时,越界的数全部取负下标左界-len(a)-1。 当i或j为正且越正数下标右界时,越界的数全部取右界前的有效值len(a)-1,然后再转换为负下标,转换规则为:负下标=正下标-len(a)。 4、k不能等于0。

对于循环操作中下标的操作应该先处理越界,然后再根据的正负转换成对应的正负坐标。

a='python'   #len(a)=6
i=1
j=4
k=1
b=a[i:j:k]  #结果为yth  。意思为从下标i个开始到下标j-1结束,步长为k,(k为整数且不能等于0,缺省为1),第一个冒号满足左闭右开原则 。
b=a[i]      #结果为y ,无冒号,表示普通的数组单个元素访问,根据下标获取值。
b=a[-1]     #结果为n。
b=a[-6]     #结果为p。
b=a[i:j]    #结果为yth,从i到j,步长为缺省(默认)1 
b=a[0:3:1]  #结果为pyt,第一个冒号满足左闭右开原则,下标为3的值是取不到的
b=a[0:5:1]  #结果为pytho,第一个冒号满足左闭右开原则
b=a[0:6:1]  #结果为python,第一个冒号满足左闭右开原则
b=a[0:7:1]  #结果为python,等价于a[0:6:1],当第一个冒号右边的值大于len(a)时,
b=a[0:100:1]#结果为python,此处正下标越界,等价于a[0:6:1],注意第一个冒号右边的100已经超越了正下标的右限。
b=a[6:100:1]#结果为空,等价于a[6:6:1],注意第一个冒号左右边都已经超越了正下标的右限
b=a[7:100:1]#结果为空,等价于a[6:6:1],注意第一个冒号左右边都已经超越了正下标的右限
b=a[-6:6:1] #结果为python,等价于a[0:6:1]
b=a[-7:6:1] #结果为python,左闭右开,此处负下标越界,等价于a[-6:6:1]=a[0:6:1]
b=a[-100:6:1]#结果为python,注意-100已经超过了负下标的左限,等价于a[-6:6:1]=a[0:6:1]
b=a[-100:100:1]#结果为python,注意-100已经超过了负下标的左限,等价于a[-6:6:1]=a[0:6:1]
b=a[-6:-1:1]#结果为pytho,等价于a[0:5:1],注意,-6转换成正坐标为0,-1转换为正坐标为5.
b=a[-100:-1:1]#结果为pytho,注意-100已经超过了负下标的左限,等价于a[-6:-1:1]=a[0:5:1]
b=a[0:-1:1]#结果为pytho,等价于a[0:5:1]
b=a[0:-100:1]#结果为空,注意-100已经超过了负下标的左限,等价于a[0:-6:1]=a[0:0:1]
b=a[0:-6:1] #结果为空,等价于a[0:0:1]
b=a[0:-7:1] #结果为空,等价于a[0:0:1]
b=a[:j] #结果为pyth。k缺省(默认)为1,k大于0时,i缺省(默认)为0,j缺省(默认)为len(a)
b=a[i:] #结果为ython,表示从下标i开始到最后一个(下标为len(a)-1)
b=a[:]  #结果为python,等价于a[0:6:1],表示从下标0开始到最后一个结束,步长为1。
b=a[::] #结果为python。等价于a[0:6:1]。a[i:j:k]中,k缺省为1,当k大于0时,i缺省为0,j缺省为len(a)。
b=a[::10] #结果为p。等价于a[0:6:10]。a[i:j:k]中,当k大于0时,i缺省为0,j缺省为len(a)

k为负,表示从右往左顺次获取数组中的值,转换成负下标后,-len(a)-1<=j<i<=-1才能获取到值。
b=a[i:j:-1]  #结果为空,等价于a[1:4:-1]=a[-5:-2:-1]
b=a[-1:-7:-1]#结果为nohtyp,第一个冒号满足左闭右开原则。
b=a[-1:-100:-1]#结果为nohtyp,负下标越界,等价于a[-1:-7:-1]
b=a[4:0:-1] #结果为ohty,k为负数,将i,l转换成负下标理解,等价于a[-2:-6:-1],注意4转换成负下标为-2,0转换成负下标为-6
b=a[4:-1:-1]#结果为空,可以理解为a[-2:-1:-1]
b=a[4:-100:-1]#结果为ohtyp,k为负,将i转成负下标理解,同时j越界,等价于a[-2:-100:-1]=a[-2:-7:-1]
b=a[-1:0:-1]#结果为nohty,可以理解为a[-1:-6:-1]
b=a[0:-1:-1]#结果为空,可以理解为a[-6:-1:-1]
b=a[0:-2:-1]#结果为空 ,可以理解为a[-6:-2:-1]
b=a[-2:0:-1]#结果为ohty,可以理解为a[-2:-6:-1]
b=a[-1:6:-1]#结果为空,可以理解为a[-1:5:-1]=a[-1:-1:-1]
b=a[-1:100:-1]#结果为空,可以理解为a[-1:5:-1]=a[-1:-1:-1]
b=a[6:100:-1]#结果为空,可以理解为a[5:5:-1]=a[-1:-1:-1]
b=a[4:100:-1]#结果为空,可以理解为a[4:5:-1]=a[-1:-1:-1]
b=a[100:100:-1]#结果为空,可以理解为a[5:5:-1]=a[-1:-1:-1]
b=a[100:4:-1]#结果为n,可以理解为a[5:4:-1]=a[-1:-2:-1]
b=a[100:-100:-1]#结果为nohtyp,可以理解为a[5:-7:-1]=a[-1:-7:-1]
b=a[100:0:-1]#结果为nohty,可以理解为a[5:0:-1]=a[-1:-6:-1]
b=a[-100:100:-1]#结果为空,可以理解为a[-7:6:-1]=a[-7:-1:-1]
b=a[:-1]  #结果为pytho ,等价于a[0:5:1]
b=a[::-1] #结果为nohtyp,等价于a[-1:-len(a)-1:-1] = a[-1:-7:-1]

插入 python中的list,tuple,dictionary 与numpy中的array mat是有区别的。

String(字符串)

t = stringstring可以用‘’或“”圈起来

>>> t=‘Hello World!‘>>> t=”Hello World!”

>>> t[0]‘H‘ >>> t‘Hello World!‘

List(链表)

t = [value,value…]value类型可以各异

>>> t={ ‘abac‘, ”ggg”, 2,[1,2,3],(1,22,3)}

>>> t[0]‘abac‘

Tuple(元组)

t = (value,value…)value类型可以各异,但是Tuple元素数量不能减少,且不能直接给元素赋值,具体看连接

>>> t=(‘abac‘, ”ggg”, 2,[1,2,3],(1,22,3))

>>> t[0]‘abac‘

Dictionary(字典)

t = {key1 : value1, key2 : value2}

>>> t = { ‘a‘: 1, ‘b‘: 2, ‘b‘: ‘3‘}

>>> t[‘b‘] ‘3‘ >>> t{ ‘a‘: 1, ‘b‘: ‘3‘}

Set(集合)

t={value1,value2}或者t=set(value)

>>>basket = { ‘apple‘, ‘orange‘, ‘apple‘, ‘pear‘, ‘orange‘, ‘banana‘}

>>> print(basket) # 这里演示的是去重功能 { ‘orange‘, ‘banana‘, ‘pear‘, ‘apple‘} >>> ‘orange‘ in basket # 快速判断元素是否在集合内 True >>> ‘crabgrass‘ in basket False

Numpy.array(数组)

t = [value,value…] value类型必须一致,要么都是数字,要么都是链表,要么都是字符串 初始化连接1连接2

>>> t = np.random.rand(3,4)

>>> tarray([[0.17359552, 0.61668592, 0.97915523, 0.99638115], [0.98119493, 0.36911137, 0.45306895, 0.09396056], [0.11345902, 0.17136475, 0.85474534, 0.56421904]])

Numpy.mat(矩阵)

t = [value,value…] value类型必须一致,要么都是数字,要么都是链表,要么都是字符串。与array的区别在初始化与操作上的区别,需要可以去做相关搜索 或看 链接

>>> t = np.random.rand(3,4)>>> t=np.(t)

>>> tarray([[0.17359552, 0.61668592, 0.97915523, 0.99638115], [0.98119493, 0.36911137, 0.45306895, 0.09396056], [0.11345902, 0.17136475, 0.85474534, 0.56421904]])

上面的各种类型中Dictionary 与Set 是不能通过数字下标访问的,Dictionary需要通过key来访问。 python3.7中只有numpy的array与numpy的mat才可以有多维数据的访问。

numpy中为方便矩阵操作更进一步使用了 “,” 符号(数组操作中 逗号 在原生的python中没有定义) 在numpy 中上面操作的只是一个维度的操作描述,通过逗号来间隔不同维度的操作,如下

代码语言:javascript复制
import numpy as np
a=[['1','2','3','4','5','6'],['a','b','c','d','e','f']]
print(a)
print(type(a))
#print(a[:,:3]) #TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple #对python的list,tuple,array 操作时逗号被单纯的当做一个tuple,操作中没有意义
a = np.mat(a) #对python中的numpy中的mat或者array操作时,逗号用于作为不同维度的操作描述的间隔符。
print(a)
print(type(a))
print(a[:,:3]) #获取所有行的前3列

a=[[‘1′,’2′,’3′,’4′,’5′,’6’],[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’,’f’]] #定义二维数组,第一维就是两个子数组,也就是内部两个“[…..]”整体作为一个维度。第二维为子数组中具体的内容,比如第一个数组中的:’1′,’2′,’3′,’4′,’5′,’6’,或第二个数组中的’a’,’b’,’c’,’d’,’e’,’f’。 a=np.array(a) #只有numpy中的array或者mat才对操作中的 “,” 起效用!!!!!!!!!! b=a[:,0] #结果为[‘1’ ‘a’]。操作中的 “,” 前面的 “:” ,表示对第一维数据进行遍历,“,” 后面的表示对第二维数据取第一个。 b=a[::-1,:3] #结果为 下面的矩阵。对第一维倒序,对第二位取前三个。

b=a[::-1,::-1] #对两维的数据都取倒序。结果如下

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/170307.html原文链接:https://javaforall.cn

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