Python新手学习基础之数据结构-列表3 删除

本文介绍了Python中列表元素的几种删除方法,包括del语句、remove()、pop()及clear()方法,并强调了每种方法的特点及适用场景。

del

del语句可以用来删除列表中某一个元素或者是某一个片段,只需要给出元素所在的索引值。

 

语法是:

 

del obj

 

 

remove

我们可以使用

 

list.remove(x)

的方法来删除与x匹配的第一个元素。

 

不过要注意,如果x不存在列表中,会报错。

 

pop

 

 

list.pop(index)

 可以用来移除列表中指定位置的元素。该方法在索引为空的情况下,默认为-1,即移除最后一个元素。

 

clear

 

使用 

del list

可以删除整个列表,整个列表就不存在了,即无法再次被使用或输出。

所以我们只是想清空列表内容,保留一个空列表的话,可以使用

 list.clear()

 移除列表中的所有项,等同于 

del list[:]

 

要分清各个方法的使用规则,更多学习内容,就在码芽网http://www.mayacoder.com/lesson/index

 

 

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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