京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python学习笔记—使用list和tuple
(一)List
1.Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。
比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示:

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
变量classmates就是一个list。
用len()函数可以获得list元素的个数:
>>> len(classmates)
3
2.用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0开始的:
>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
当索引超出了范围时,Python会报一个IndexError错误,所以,要确保索引不要越界,记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1。
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1做索引,直接获取最后一个元素:
>>> classmates[-1]
'Tracy'
以此类推,可以获取倒数第2个、倒数第3个:
>>> classmates[-2]
'Bob'
>>> classmates[-3]
'Michael'
>>> classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
当然,倒数第4个就越界了。
list是一个可变的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾:
>>> classmates.append('Adam')
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
3.也可以把元素插入到指定的位置,比如索引号为1的位置:
>>> classmates.insert(1, 'Jack')
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
4.要删除list末尾的元素,用pop()方法:
>>> classmates.pop()
'Adam'
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']
要删除指定位置的元素,用pop(i)方法,其中i是索引位置:
>>> classmates.pop(1)
'Jack'
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
5.要把某个元素替换成别的元素,可以直接赋值给对应的索引位置:
>>> classmates[1] = 'Sarah'
>>> classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
list里面的元素的数据类型也可以不同,比如:
>>> L = ['Apple', 123, True]
list元素也可以是另一个list,比如:
>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
>>> len(s)
4
要拿到’PHP’可以写s[2][1],因此s可以看成是一个二维数组,类似的还有三维、四维……数组,不过很少用到。
如果一个list中一个元素也没有,就是一个空的list,它的长度为0:
>>> L = []
>>> len(L)
0
6.对List进行排序,Python提供了两个方法
方法1.用List的内建函数list.sort进行排序
list.sort(func=None, key=None, reverse=False)
Python实例:
>>> list = [2,5,8,9,3]
>>> list
[2,5,8,9,3]
>>> list.sort()
>>> list
[2, 3, 5, 8, 9]
方法2.用序列类型函数sorted(list)进行排序
Python实例:
>>> list = [2,5,8,9,3]
>>> list
[2,5,8,9,3]
>>> sorted(list)
[2, 3, 5, 8, 9]
两种方法的区别:
sorted(list)返回一个对象,可以用作表达式。原来的list不变,生成一个新的排好序的list对象。
list.sort() 不会返回对象,改变原有的list。
其他sort的实例:
实例1:正向排序
>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort()
>>>L
>>>[1,2,3,4]
实例2:反向排序
>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort(reverse=True)
>>>L
>>>[4,3,2,1]
切片
1.取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如,一个list如下:
>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
2.取前3个元素,应该怎么做?(L[0],L[1],L[2])
扩展一下,取前N个元素就没辙了。
取前N个元素,也就是索引为0-(N-1)的元素,可以用循环:
>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
r.append(L[i])
>>> r
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
3.对这种经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作
对应上面的问题,取前3个元素,用一行代码就可以完成切片:
>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。
4.如果第一个索引是0,还可以省略:
>>> L[:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
5.也可以从索引1开始,取出2个元素出来:
>>> L[1:3]
['Sarah', 'Tracy']
6.类似的,既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片,试试:
>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']
记住倒数第一个元素的索引是-1。
7.切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列:
>>> L = range(100)
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
8.可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前10个数
>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
9.后10个数:
>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
10.什么都不写,只写[:]就可以原样复制一个list:
>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
11.所有数,每5个取一个:
>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
12.前10个数,每两个取一个:
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
(二)tuple
1.一种有序列表叫元组:tuple。
2.tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同样是列出同学的名字:
>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
3.现在,classmates这个tuple不能变了,它也没有append(),insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的,你可以正常地使用classmates[0],classmates[-1],但不能赋值成另外的元素。
4.不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple。
5.如果要定义一个空的tuple,可以写成():
>>> t = ()
>>> t
()
但是,要定义一个只有1个元素的tuple,如果你这么定义:
>>> t = (1)
>>> t
1
定义的不是tuple,是1这个数!这是因为括号()既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,按小括号进行计算,计算结果自然是1。
所以,只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义:
>>> t = (1,)
>>> t
(1,)
6.Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,,以免你误解成数学计算意义上的括号。
7.tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此,tuple也可以用切片操作,只是操作的结果仍是tuple:
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)
字符串’xxx’或Unicode字符串u’xxx’也可以看成是一种list,每个元素就是一个字符。因此,字符串也可以用切片操作,只是操作结果仍是字符串:数据分析师培训
>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'
有了切片操作,很多地方循环就不再需要了。Python的切片非常灵活,一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22