我们一起玩python之 列表

python编程-第三节-列表简介-001 各位编程萌新们,准备好解锁Python最实用的技能了吗? 本节将带你探索列表这个神奇的数据结构,它就像哆啦A梦的口袋,能装下你所有的宝贝! 阅读详情

列表(list)作为Python内置的一种数据类型,是有序的集合,索引从0开始,然后是1...依次类推。通过索引遍历,可以随时添加和删除里面的元素。

列表的数据项不需要具有相同的类型,用逗号分隔的不同的数据项并且使用方括号括起来的就是列表,比如['a','1','hi']。

下面是一些python列表的常用方法。

list=["python","c++","java","c"] #初始化一个新列表
print(list)

1、append()方法:在末尾添加新的对象
list.append("java")
print(list)

2、count()方法:统计某个元素在列表中出现的次数
cnt=list.count("java")
print("java在列表中出现的次数是 %d 次" %cnt)   #输出2

3、index()方法:从列表中找出某个值"第一个匹配项"的索引位置
index=list.index("java")
print(index)    #输出3

4、pop():移除列表中的一个元素(无参数的话默认最后一个元素),并且返回该元素的值
value=list.pop(3)
print(value)    #输出 c
print(list)

5、remove();移除列表中某个值的第一个匹配项
list.remove("java")
print(list)

6、reverse:反转列表中的元素
list.reverse()
print(list)

7、copy:复制列表
list2=list.copy()
print(list2)

#增
8、将对象插入列表 2 表示要插入的索引位置 php表示要插入的对象

list2.insert(2,'php')
print(list2)

9、删
#删除列表元素

del list2[1]
print(list2)

10、清空列表
list2.clear()
print(list2)  #输出[ ] 
list=[1,5,9,6] #重新创建列表

11、max():输出列表最大值 
print(max(list))    #输出9

12、min():输出列表最小值
print(min(list))    #输出1

13、输出两次list
print(list*2)        #输出[1,5,9,6,1,5,9,6]

14、len():输出列表元素个数
print(len(list))     #输出4

15、将列表转化为元组(元组中元素不可修改)
list=tuple(list)
print(list) #输出(1,5,9,6)

QCustomPlot实战:从入门到精通的数据可视化 本文详细介绍了如何使用QCustomPlot进行数据可视化,从基础环境搭建到高级图表定制,涵盖实时监控、多坐标系联动等实战技巧。基于Qt的QCustomPlot库以其强大的绘图能力和灵活的API,帮助开发者快速实现专业级数据可视化效果。 阅读详情

相关推荐

基于STM32F334C8T6的四开关Buck-Boost双向DC-DC电源设计与实现(附源码、仿真与计算书)

本文详细介绍了基于STM32F334C8T6的四开关Buck-Boost双向DC-DC电源设计方案。该设计利用STM32的高分辨率定时器(HRTIM)实现精确PWM控制,支持Buck、Boost和Buck-Boost三种工作模式自动切换,具备双向能量流动能力。通过PSIM仿真和Mathcad计算书进行参数优化,实测效率达95.8%,适用于新能源系统和电池管理等场景。

www00的博客 525

五、python中的列表

列表的操作增加 append() insert() 删除 pop() remove() del 更改 list[下标] = xxxx 查找 in not in 遍历 for names = ["zhangsan","lisi","wangwu"] print(names) my_list = ['zs',18] #不限制数据类型的存储 print(

额不食烟火 467

在Keil下完成一个汇编程序的编写

在学习STM32的路上开始是学的C语言尚未进行对汇编进行学习,因此抽出时间来学习一下在keil下的汇编语言。

Liu-FE的博客 1万+

python实现五种排序算法(附代码)

文章目录1. 冒泡排序2. 选择排序3. 插入排序4. 归并排序5. 快速排序比较说明 说明:本文主要使用python实现了五种基本的排序算法(冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序),并比较了每种算法的运行耗时,借鉴了 github:十大经典排序算法 菜鸟教程:1.0 十大经典排序算法 博客园:一像素十大经典排序算法(动图演示) 每种算法的原理请参照上述的教程,写得非常简单易懂,此处不再复述算法原理 代码下载地址: 1. 冒泡排序 算法部分: def bubbleSort(arr):

Liu Feng's Blog 3304

华为数通---配置风暴控制案例

风暴控制可以通过阻塞报文或关闭端口来阻断广播、未知组播和未知单播报文的流量。

2301_77081516的博客 1624

LMK04821时钟芯片SPI配置避坑指南:从寄存器读写到频率校准全流程

本文详细解析了LMK04821时钟芯片的SPI配置全流程,涵盖寄存器读写、频率校准及JESD204B系统设计中的关键技巧。通过实战案例和避坑指南,帮助工程师高效解决时钟输出异常、同步失败等常见问题,提升高速数据采集系统的时钟稳定性。

weixin_29172963的博客 158

python 实现输入三个数,按从大到小排列

平台:Windows 软件:python3.7.4 操作界面:IDLE界面下新建文件 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1M2PAlG3TN030CX_1kk6bdg 提取码:1ae2 输入三个数,按从大到小排列 引语: 三个数,按从大到小排列,对我们来说太容易了。可是要在电脑上实现可要费点功夫了,只要多多思考,思路还是有很多种的。 必备知识: ◆掌握i...

安东省心的博客 6万+

使用FloodRisk2插件进行洪水风险评估

入汛以来,长江流域持续的强降雨使得沿岸多地成为洪水风险极高地区,抗洪、抢险、救灾继新冠病毒之后成为又一个攻坚阵地。如何科学地评估洪水风险,是快速决策的关键。 实际生活中,根据风险是否可控,一般将洪水风险大致分为两类:一类是通过数据分析可以得出其发生的可能性和后果,如强降雨引发的区域性洪水、水库/大坝溃决洪水等。这类洪水可以通过有关资料分析和设定一定条件计算得到可能的损失后果,也就是说,风险可以预判。另一类洪水风险基本是未知的,如滑坡堵塞河道形成堰塞湖引发的洪水,无法预知事件发生的地点和规模,具体的洪水风险无

QGISClass的博客 2877

选择排序法python对十个数从小到大_功能:对输入的10个数,用选择排序的方法进行排序,按从小到大的次序输出。填空,求大佬解答...

要求:如输入141812151015926输出的每次的排序结果是i=1:118121510145926i=2:121215101459186i=3:125151014129186i=4:125610141291815i=5:125691412101815i=6:125691012141815i...要求:如输入14 18 12 15 10 1 5 9 2 6输出的每次的排序结果是i=1 :1 18...

weixin_42682925的博客 3840

产品包装质检实战:基于YOLOv5的智能包装合格检测系统全流程指南

摘要: 针对产品包装质检效率低、漏检率高的问题,本文提出基于YOLOv5的智能检测系统。系统通过采集包装缺陷数据(破损、缺标、封装不良等),利用YOLOv5实现多类别缺陷识别(准确率≥95%),并开发Flask Web界面实现检测可视化与报告生成。实验表明,该系统在30帧/秒的产线速度下可稳定运行,显著提升质检效率。项目涵盖数据标注、模型训练、系统开发全流程,具有工业落地价值,适用于智能制造场景的自动化质检需求。(149字)

LXY_LOVE36的博客 92

FISCO BCOS 系列(一)—— 搭建第一个区块链网络&配置控制台指南

本文详细介绍了FISCO BCOS区块链网络的搭建与配置过程,包括环境准备、单机四节点网络搭建、控制台配置使用等核心内容。从系统要求、依赖安装开始,逐步指导如何通过脚本快速搭建区块链网络,配置控制台连接,并演示了账户管理、合约部署调用等基础操作。同时提供了多节点网络配置、常见问题解决方案以及生产环境安全建议,为开发者提供了从入门到进阶的完整指南。

分享AI、区块链技术及应用,未来已来 808

python排序的方法_用Python来写5种排序方法

中C语言的毒太深了,目前在自学Python,一时兴起用Python写了五种排序1.冒泡排序:def bubble_sort(l):for i in range(len(l)-1,0,-1):for j in range(0,i):if l[j] > l[j+1]:l[j],l[j+1]=l[j+1],l[j]2.选择排序:def select_sort(l):for i in range(l...

weixin_39652646的博客 411

Cloud Connector RFC 访问控制深度实践:为 SAP BTP ABAP environment 打通安全、可控的远程连接

本文是一份面向企业ABAP团队与平台工程团队的Cloud Connector RFC访问控制配置指南。文章详细介绍了虚拟主机/实例号、负载均衡、资源白名单等核心概念,并提供了从零开始的配置流程。主要内容包括:通过Cloud Connector建立安全隧道的价值(零暴露、最小权限)、两种连接类型(无负载均衡/带负载均衡)的配置方法、资源白名单设置技巧,以及两个典型应用场景(Custom Code Migration远程检查与BAPI调用)的实操案例。指南基于SAP官方文档,包含落地经验与避坑建议,可帮助团队快

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 144

第一天玩Python,列表~

今天第一天玩Python,接触了列表,有C++基础这个应该很简单。不过它的成员函数还是挺多的number = [1,2,4,5] print(number) number.append(3) print('number.append(3)') print(number) number.sort() print('number.sort()') print(number) number....

Simp123 408

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

码住!Python 列表玩减法,同长同型是关键

在本文中,将介绍如何在 Python 中实现两个列表减法操作。注意,两个列表的长度应相同,并且所有元素应具有相同的数据类型。

众享软记 509

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

oeasy Python 116 用列表乱序shuffle来洗牌抓拍玩升级拖拉机

列表所有方法再复习一遍功能类别方法名称操作说明(简化)🔹 元素添加append列表末尾添加单个元素(任意类型)extend末尾批量添加可迭代对象元素(展开)insert指定索引位置插入单个元素,后续元素后移🔹 元素删除remove查找并删除第一个匹配 value 的元素pop删除并返回指定索引元素,默认删最后一个clear清空列表所有元素,保留列表对象🔹 查找与统计index查找并返回第一个匹配 value 的索引count统计 value 元素出现的次数。

629

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

全民一起玩Python基础篇第四课:复杂结构初步(列表、对象、模块等)(上)

列表(list) >>> a=[350,49.23,'锦到黑',103] # 写在中括号里面,中间用逗号隔开,可以加任意的数据类型 >>> print(a) [350, 49.23, '锦到黑', 103] >>> print(a[3]) # 下标从0开始 103 >>> print(a[2]) 锦到黑 >>&gt...

qq_43568982的博客 610

Python >> 玩蛇过程中遇到的小技巧-1 : 列表分组

列表分组 场景: 手里有2w个id要作为条件去执行es数据查询,一次都查询显然不现实,这时就需要把这些id进行分组,批量查询操作。 代码: # python3 # 假设a里是要进行分组的id a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 列表解析式可以实现上述功能 # 列表b就是分组后的结果, 通过对a列表循环进行切片实现分组。 b = [ a[i:i+3...

SherLock的博客 214

Python >> 玩蛇过程中遇到的小技巧-3 : 列表去空

列表去除空字符 场景: 需要剔除列表里的若干个空字符串元素。 代码: # 列表中有空字符串 In [1]: list_ = ['a', 'b', '', 'd'] # 通过filter函数过滤掉列表中的空字符串 In [2]: list_ = list(filter(None, list_)) # 输出结果 In [3]: list_ Out[3]: ['a', 'b', 'd']...

SherLock的博客 174

list 根据某个数字所在位置_富玩车穷玩表,一个案例轻松认识python列表List——计算Hadamard 乘积...

计算两个矩阵的 Hadamard 乘积, 矩阵的 Hadamard 积就是两个同维矩阵的逐元素对应相乘,cij=aij×bij。要求输入矩阵的行/列数(在这里假设我们使用的是 n × n 的矩阵)Python 有许多内建的数据结构。数据结构(data structure)是计算机中存储、组织数据的方式。1、列表序列是 Python 中最基本的数据结构。序列中的每个值都有对应的位置值,称之...

weixin_39751076的博客 176

趣玩Python第六期-List

自我介绍歪小王:大佬们!欢迎回到《趣玩 Python 》!本期节目,我们请到了数据组织界的明星—— List 类型!掌声有请!(List 类型,化身一个手持长长清单,上面写满了各种物品的活泼人物,自信地走上舞台)List: 大家好!我叫 List,不是Lisa,是List!你可以叫我列表,我可是 Python 中最受欢迎的数据结构之一!歪小王:哇,List 老师,您可是咱们节目组最受欢迎的嘉宾之一...

weixin_44649708的博客 627

玩着也能学python电子版_玩着也能学Python

商品参数玩着也能学Python 定价 88.00 出版社 江苏凤凰科学技术出版社版次 1出版时间 2020年01月开本 12作者 编程猫内容出版中心装帧 精装页数字数ISBN编码 9787571306007重量 内容介绍纵观科技领域里为世界作出伟大贡献的人,从梦想改变世界到真正改变世界,启蒙的种子往往来自他们童年时“贪玩”且好奇的心,继而用“编程”浇灌它茁壮...

weixin_33217202的博客 1320

Python基础——列表怎么玩儿

1.什么是列表 列表是有序集合,没有固定大小,能够保存任意数量任意类型的 Python 对象,语法为 [元素1, 元素2, …, 元素n] 其中我们需要留意的是列表里面可以放任意类型的数据,并且是用[ ]来将数据集中起来的 普通型的列表 x = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday'] print(x[0]) # Monday 混合型的列表 mix = [1, 'lsgo', 3.14, [1, 2, 3]] print(mix, t

qq_32531505的博客 313

python的列表操作_在Python中列表的操作

列表可以做什么?假设你要创建一个基于《Go Fish》的游戏。如果你不知道《Go Fish》是什么,就去网上查一下。要实现这个游戏,你需要有一个办法,把“一摞纸牌”这一概念写到Python程序中。然后你要写 Python 代码去操作这纸牌,让玩家觉得他是真的在玩纸牌。这个“一摞纸牌”的结构,被程序员称为“数据结构”数据结构是什么?思考一下就知道了,数据结构只是组织数据的正式方法。就这么简单。尽管有...

weixin_39877898的博客 147

10.Python从入门到精通—Python 列表,列表脚本操作符,列表截取,列表函数&方法

需要注意的是,列表中的元素可以是任何类型,包括另一个列表。在 Python 中,列表截取是指从一个列表中获取一个子列表,可以使用切片操作符([ ])来实现。需要注意的是,列表脚本操作符可以帮助我们快速对列表进行操作,但也需要注意操作符的使用场景和特点,避免出现错误。enumerate():返回一个枚举对象,包含列表中每个元素的索引和值。pop():从列表中删除指定位置的元素,并返回该元素的值。extend():将一个列表中的元素添加到另一个列表中。index():返回列表中指定元素的第一个匹配项的索引。

weixin_50804299的博客 7227

Python 列表的列表

Python 列表列表是包含列表元素的 Python 列表。 我们知道 Python 列表可以包含任何类型的元素。因此,如果我们为这些元素分配 Python 列表,我们将得到一个 Python 列表列表。 Python List of Lists 类似于二维数组。内部列表可以有不同的大小。 定义列表的 Python 列表 在下面的程序中,我们将包含列表的列表定义为元素。 list_of_lists = [['a', 25, 69, 'Apple'],

allway2的博客 5422
上一篇: c++中*p=a和p=&a的区别
下一篇: python中for循环常用方法
Qt上位机开发
Qt上位机开发 领域专家: C/C++技术领域 领域专家: C/C++技术领域
博客等级 码龄9年 9664粉丝 178原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值