python数据类型总结

      python中的数据类型常用的有数字,字符串,列表,字典,元组,集合;其中数字,字符串,元组是不可变类型,即不能通过索引来改变元素的值。以下是一些注意点:

1.字典的键(key)

    字典的键可以是任意不可变类型,故字典的键不能是列表。字典中的键是唯一的,值可以重复。字典是一个无序的序列,不能通过索引来取值。字典通过键来索引值。

    dict.keys()返回字典中所有key的一个随机列表;用in来判断一个键值是否在字典中

    创建字典:

    dict()或者{}

    遍历字典:

    dict.items() 返回的字典中的所有项,每一项是一个元组,可以通过所以来获取键和值

    dict.iteritems() 返回字典中每一项的键和值

    添加元素:

    dict没有append()方法。通过键值来增加元素,dic1['age'] = 23,这样dict就增加了一个‘age’:23这一项

    删除元素:

    del dic1['age'] 删除键和值 

2.字符串

    字符串中的\n,\t会发生转译,可以在字符串前加上r 防止转译

    字符串是不可变的,因此不能修改字符串的值。

    字符串中不能有这样的操作:del aa[0]  or del aa[1:4] 这样操作回报错: str object does not support item deletion. 可以这样做del aa ,删除这个aa字符串

     aa = 'sdfghj' 可以用aa[0]来索引单个的字符,不能aa[0] = 'n',这样做是错的。可以通过拼接,分片来改变一个字符串的值。例如:aa = aa[1:4] + 'nm'

3.集合

   集合一般用来去掉列表中的重复元素。例如list1=[1,2,3,3,4] 要去掉重复的元素,可以这样做:list2 = set(list1),此时list2是一个集合set(1,2,3,4);然后list1 = list(list2).这样list1中的重复元素就去掉了

4.元组

   tuple是不可变的,不能通过索引来改变其中元素的值.可以通过()和tuple()来定义一个元组.声明只有一个元素的tuple时,要用,分开.如:a=(1,) 定义了只有一个元素的tuple,不能这样写a = (1),这样a的值是一个int值

5.list

    list分片操作[下限:上限:步长]在截取的时候不包含上限.

    a = [1,2,3,4,5,6]

  b = a[2:4], b中不包含a的索引为4的元素




  

  

   

### Python 数据类型总结图表 Python 中的数据类型是编程的基础组成部分之一。以下是 Python 主要内置数据类型的总结图表: | 类别 | 数据类型 | 描述 | |------|----------------|--------------------------------------------------------------| | 数字 | `int` | 整数,无小数点 | | | `float` | 浮点数,带有小数点 | | | `complex` | 复数,由实部和虚部组成 | | 序列 | `str` | 字符串,用于表示文本 | | | `list` | 列表,有序可变集合,允许重复元素 | | | `tuple` | 元组,有序不可变集合,允许重复元素 | | 映射 | `dict` | 字典,键值对映射 | | 集合 | `set` | 集合,无序不重复元素集 | | 布尔 | `bool` | 布尔值,只有两个可能的值:True 和 False | 此表格概括了 Python 的核心数据类型及其特点[^1]。 为了更好地理解这些数据类型之间的关系,可以使用图形化的方式进行展示。下面是一个简单的饼状图示例,展示了不同数据类型的比例分布情况: ```python import matplotlib.pyplot as plt data_types = ['int', 'float', 'complex', 'str', 'list', 'tuple', 'dict', 'set', 'bool'] sizes = [8, 7, 2, 9, 6, 5, 7, 4, 3] plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.pie(sizes, labels=data_types, autopct='%1.1f%%', startangle=140) plt.title('Python Data Types Distribution') plt.show() ``` 上述代码片段利用 Matplotlib 创建了一个饼状图,直观地显示了各个数据类型所占比例。 #### 注意事项 - 实际应用中,不同类型的重要性取决于具体应用场景。 - 此处仅作为教学用途提供一个大致的概念模型,并不代表实际项目中的频率或重要程度。
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