本文实例讲述了Python操作列表常用方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

使用for循环,遍历整个列表

依次从列表中取出元素,存放到names变量中,并拼接打印

names = ['杜子腾','杜小月','杜小星','杜小阳','杜小花']
for name in names:
  print("你好啊"+" "+name+" "+"我们交个朋友吧")

运行结果:

你好啊 杜子腾 我们交个朋友吧
你好啊 杜小月 我们交个朋友吧
你好啊 杜小星 我们交个朋友吧
你好啊 杜小阳 我们交个朋友吧
你好啊 杜小花 我们交个朋友吧

缩进问题

  • 忘记缩进
  • 忘记缩进额外的代码行
  • 不必要的缩进
  • 循环后不必要的缩进
  • 遗漏了冒号

创建数值列表

使用函数range()

visitors = ['a1','b1','c1','d1','e']
for i in range(1,3):
  visitors.pop()
print(visitors)

运行结果:

['a1', 'b1', 'c1']

对数字列表进行简单的统计

numbers = []
for i in range(1,101):
  numbers.append(i)
print(numbers)
print(max(numbers))  #输出列表中值最大的元素
print(min(numbers))  #输出列表中值最小的元素
print(sum(numbers))  #输出列表中元素的总和

运行结果:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]
100
1
5050

列表解析

squares = [value**3 for value in range(1,11)]
print(squares)
#value的三次方,value值取值范围为1~11

运行结果:

[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

使用列表的一部分,切片

其实就是按照索引序列,进行数据的片段截取

all = ['1','8','27','64','125','216','343']
all_part1 = all[:3]
all_part2 = all[-3:]
print(all_part1)
print(all_part2)

运行结果:

['1', '8', '27']
['125', '216', '343']

复制列表

这里有一个需要注意的地方,复制以后,就是两个无关的列表了,修改,新增元素都不会互相影响

all = ['1','8','27','64','125','216','343']
all_cp = all[:]
print(all_cp)

运行结果:

['1', '8', '27', '64', '125', '216', '343']

既然说到互不影响,那也就是说有互相影响的情况

Python操作列表常用方法实例小结【创建、遍历、统计、切片等】

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python列表(list)操作技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。