python基础数据类型列表

本文围绕Python基础数据类型列表展开,介绍了列表的概念,它可像盒子一样存储数据,能通过下标访问。还阐述了列表的创建、元素访问方法,以及基本操作如修改、添加、删除元素,同时说明了列表的排列方式和其他操作,如求长度、个数等。

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python基础数据类型列表

## 只要是有序的数据类型都可以用下标访问
列表是什么:
  1. 列表可以装任何数据类型,就像一个盒子一样,存入的值可以用下标来找到;
  2. 列表用[]来装数据,并用来分割
创建列表

range(1,8):就是一个从1到7的数字;

例如:这里是引用

列表元素的访问

索引与存储的值一一对应,要是索引超出则报错

  1. 列表元素访问是通过下标访问获取一个值这里是引用 2. 列表元素也可以通过下标截取获取一段值
    在这里插入图片描述
  1. 列表元素用for循环来一个一个找到对应的值

不管里面元素有多少,都会全部找出来!!在这里插入图片描述

列表的基本操作
  1. 修改元素:

给某个值赋值这里是引用

  1. 添加元素:

1.insert():任意地方添加
这里是引用
2.append():列表最后一个地方添加在这里插入图片描述
3其他添加操作:在这里插入图片描述

  1. 删除元素:

1.del()删除某个元素在这里插入图片描述
2.pop():删除某个元素在这里插入图片描述
3remove():删除指定第一次出现的值在这里插入图片描述

列表的排列
  1. 使用sort()排序;

这里是引用

  1. 使用sorted()排序;

这里是引用

  1. reversed()倒叙排列;也可以用c.reverse()来倒叙

这里是引用

列表元素其他操作

1.len():求列表元素的长度
2.count():求列表元素的个数
3.extend():列表中加入列表
4.max():求最大值
5.min():求最小值
6.list.copy():复制列表中的值到新的列表
7.list.clear():清空列表元素
8.list.index():获取索引值

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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