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python中列表(list)函数及使用

列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。 列表的数据项不需要具有相同的类型 创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。...,列表索引从0开始。...列表可以进行截取、组合等。 ---- 访问列表中的值 使用下标索引来访问列表中的值,同样你也可以使用方括号的形式截取字符,如下所示: 实例(Python 2.0+) #!...remove()方法的使用 ---- Python列表脚本操作符 列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。...L[-2] ‘Runoob’ 读取列表中倒数第二个元素 L[1:] [‘Runoob’, ‘Taobao’] 从第二个元素开始截取列表 ---- 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https

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    使用 Python 创建使用 for 循环的元组列表

    从函数高效返回多个值时也很有用。...任何长度的单个元组都可以在一行代码中解压缩为多个变量。 算法 让一个空列表保存元组。 使用 for 循环循环访问元素或对象。 对于每个条目,创建一个元组并将其追加到列表中。...例 1 从员工姓名列表中创建包含员工姓名及其相应员工 ID 的元组列表。...结论 与列表不同,Python 中的元组是一个有序的、不可变的项目集合。创建后,无法对其进行修改。元组包括多种数据类型,包括整数、字符串和浮点数。...本指南演示了如何在 Python 中使用 for 循环来创建元组列表。当您希望构造具有不同值的多个元组时,使用 for 循环生成元组列表可能很方便。

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    python中列表的使用

    目的:熟练使用列表函数,方便管理多个变量值 环境:ubuntu 16.04  python 3.5.2 情景:列表应该是数据处理时经常使用到一种数据类型,可以有序、组合的操作值存储,是很实用的函数。。。...这是最后一篇整理的笔记,发现排版很浪费时间,也得不到交流,还是用类似onenote写笔记的方式快。...列表: list(),列表是一个可迭代对象,常用的操作有for, join, sort, reverse, sorted, 索引和切片。...它本身有的操作包括: box = list() 或 box = [] 设置空的列表 box.append('value') 尾部追加元素 box.insert(1, 'value') 索引插入元素 box...索引替换或写入元素 box.pop() 删除尾部元素 box.pop(1) 索引删除元素 box.index('value') 获取元素下标 del box[1] 删除指定元素 sorted(box) 返回一个新的正向列表

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    PyTorch入门视频笔记-从数组、列表对象中创建Tensor

    从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器,很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式: torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...Tensor,但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor(为 torch.from_numpy 函数传入列表,程序会报错); 从程序的输出结果可以看出,四种方式最终都将数组或列表转换为...Tensor 会根据传入的数组和列表中元素的数据类型进行推断,此时 np.array([1, 2, 3]) 数组的数据类型为 int64,因此使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。

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    python下的Pandas中DataFrame基本操作,基本函数整理

    参考链接: Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。   ...])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素...函数应用&分组&窗口    方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function

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    python下的Pandas中DataFrame基本操作(一),基本函数整理

    pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...函数应用&分组&窗口 方法 描述 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) 应用函数 DataFrame.applymap(func) Apply a function...参考文献: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

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    Python提取列表中数字的函数代码设计

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    如何使用Cook创建复杂的密码字典列表

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    如何理解和使用Python中的列表

    列表的使用: 1. 列表的创建 2. 操作列表中的数据 列表中的对象都会按照插入的顺序存储到列表中,第一个插入的对象保存到第一个位置,第二个保存到第二个位置。...索引是从0开始的整数,列表第一个位置索引为0,第二个位置索引为1,第三个位置索引为2,以此类推。 下面我们详细讲解有关列表的操作。 1. 创建列表 1)....创建一个包含有5个元素的列表 当向列表中添加多个元素时,多个元素之间使用,隔开 my_list = [,,,,] 3)....通过len()函数获取列表的长度,也就是列表中元素的个数。...,不会影响原来的列表 起始和结束位置的索引都可以省略不写 如果省略结束位置,则会一直截取到最后 如果省略起始位置,则会从第一个元素开始截取 如果起始位置和结束位置全部省略,则相当于创建了一个列表的副本

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    python中列表的sort方法使用详解

    一、基本形式 列表有自己的sort方法,其对列表进行原址排序,既然是原址排序,那显然元组不可能拥有这种方法,因为元组是不可修改的。...x的元素全部拷贝给y,如果简单的把x赋值给y:y = x,y和x还是指向同一个列表,并没有产生新的副本。...另一种获取已排序的列表副本的方法是使用sorted函数: x =[4, 6, 2, 1, 7, 9] y = sorted(x) print (y) #[1, 2, 4, 6, 7, 9] print...(x) #[4, 6, 2, 1, 7, 9] sorted返回一个有序的副本,并且类型总是列表,如下: print (sorted('Python')) #['P', 'h', 'n', 'o', '...t', 'y'] 二、可选参数 sort方法还有两个可选参数:key和reverse 1、key在使用时必须提供一个排序过程总调用的函数: x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ] x.sort

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    Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 ---- 目录 Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 前言 环境 基础函数的使用 drop...,可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了,我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了...版本:1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop...index:index是按照行删除时传入的参数,需要传入的是一个列表,包含待删除行的索引编号。 columns:columns是按照列删除时的参数,同样传入的是一个列表,包含需要删除列的名称。...编码测试 这里先创建一个测试数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗

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    Pandas中求某一列中每个列表的平均值

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【冫马讠成】问了一道Pandas处理的问题,如下图所示。...原始数据如下: df = pd.DataFrame({ 'student_id': ['S001','S002','S003'], 'marks': [[88,89,90],[78,81,60...],[84,83,91]]}) df 预期的结果如下图所示: 二、实现过程 方法一 这里【瑜亮老师】给出一个可行的代码,大家后面遇到了,可以对应的修改下,事半功倍,代码如下所示: df['dmean...(np.mean) 运行之后,结果就是想要的了。...完美的解决了粉丝的问题! 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,一共两个方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

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