Python中切片的应用 Python中可以通过切片实现对列表或者字符串取指定范围的操作,实际就是通过对列表或者字符串通过索引进行操作. 具体细节点击廖雪峰Python教程,其中的课后小问题在此记录下来. 问题: 利用切片操作,实现一个trim()函数,去除字符串首尾的空格,注意不要调用str的strip()方法: 分析:题目要求,将某字符串首尾空格利用切片操作去除.首先,是首尾,不是其他地方:其次,要去除首尾的所有空格:最后,如果是空字符,要返回空字符. 思路 将字符串最后一个字符利用切片的形

List 和tuple: python提供一种类似C语言数组的类型,但是使用起来确是相当的简洁.那就讲讲这神奇的python中list 和tuple吧. List类型: 1.直接贴代码: L = ['A','B','C']//声明一个List print L 输出 ['A','B','C'] 声明一个List类型,使用 标识符 [].就这么简单. 2.得到List L的元素个数: >>> len(L) 3 3.访问 List L元素的值: >>> L[0] 'A' &g

切片 Python提供了切片操作符,可以对list.tuple.字符串进行截取操作. list中的切片应用 语法如下: >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] >>> L[0:3]#0为开始索引,3为结束索引,前闭后开 ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] >>> L[1:3] ['Sarah', 'Tracy'] >>> L[:3] #从零开始的

原文地址:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317568446245b3e1c8837414168bcd2d485e553779e000 一.切片 Python提供了切片(Slice)操作符,能大大简化操作. 1.定义列表 names = ["Ronaldo","Messi","Torres"] data

一．列表 列表是一个容器,里面可以放置一组数据,并且列表中的每个元素都具有位置索引.列表中的每个元素是可以改变的,对列表操作都会影响原来的列表.列表的定义通过"[ ]"来定义,元素之间用逗号隔开,举例如下: a = [12,'hello',15.5,True] 上面就定义了一个列表,列表中的元素可以是任意数据类型,并不仅限于例子中的这些数据类型. 1.访问列表中的元素 最直接的方式就是通过位置索引来访问元素,列表的索引是从0开始的.比如想访问上面列表中的第一个元素,并打印出来: pri

在软件开发领域中,人们经常会用到这一个概念——“设计模式”(design pattern),它是一种针对软件设计的共性问题而提出的解决方案.在一本圣经级的书籍<设计模式:可复用面向对象软件的基础>(1991年,Design Patterns - Elements of Reusable Object-Oriented Software)中,它提出了23种设计模式.迭代器模式就是其中的一种,在各种编程语言中都得到了广泛的应用. 本文将谈谈 Python 中的迭代器模式,主要内容:什么是迭代器模式

目录 一.计算机基础 二.Python基础 三.函数 四.常用模块 五.模块和包 六.面向对象 七.网络编程socket 八.数据库 九.前端 十.Python Web框架 十一.版本控制--GIT 十二.爬虫 十三.前端框架之VUE 十四.量化投资与Python 十五.算法 十六.设计模式 十七.restful framework 十八.linux基础 十九.权限管理 一.计算机基础 计算机基础知识 计算机的发展史及多道技术 计算机网路知识的简单介绍 二.Python基础 Python学习[第

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24536868 学习参考于这个博文. 我做一个笔记. 关于python一些常用的语法快速的预览,适合已经掌握一门编程语言的人.零基础,没有任何编程经验的不适用快速入门. 基础数据类型 和其他主流语言一样,Python为我们提供了包括integer.float.boolean.strings等在内的很多基础类型. 数值类型 x = 3 print type(x) # Prints "<type 'int'>" pri

Python基础1 -- Python由来.Python种类.编码方式, Python基础2 -- Python运算符.数据类型.enumerate.range.for循环 python基础3 -- Python切片 python基础4 -- 三元运算.set集合.深浅拷贝.面向过程.面向对象编程.函数基本定义.lambda表达式.递归 python基础5 -- 内置函数 python基础6 -- 生成器.迭代器.可迭代对象 python基础7 -- property().@property p

在上一篇文章中,我们介绍了 Python 的异常和文件,现在我们介绍 Python 中的数据类型. 查看上一篇文章请点击:https://www.cnblogs.com/dustman/p/9979931.html 数据类型None 类型None 类型是 Python 的特殊类型,它是 NoneType 的对象类型,表示无值.该对象只有一个值 None.其它语言使用 null 来表示这个对象.它不支持任何运算也没有任何内建方法.作为一个对象其布尔值为 False.除了和自己比较,None 和任何

在上一篇随笔(https://www.cnblogs.com/g-qiang/p/10448813.html)中,说到 Python 有六种标准数据类型,而数字类型和字符串类型又是其中基本的数据类型.上一篇随笔介绍了数字类型,这篇随笔介绍字符串类型.全文结构如下: 一.编码方式 Python 的字符串类型使用了统一编码(Unicode编码).统一编码几乎覆盖世界上所有的字符,包括英文字母.汉字.韩文等等.使用了统一编码,一个汉字和一个字母的存储空间.表达方式一致,很便于中文处理. 获取 Unic

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Numpy专题的第二篇,我们来进入正题,来看看Numpy的运算. 上一篇文章当中曾经提到过,同样大小的数据,使用Numpy的运算速度会是我们自己写循环来计算的上百倍甚至更多.并且Numpy的API非常简单,通常只要简单几行代码就可以完成非常复杂的操作. 计算与广播 在Python中的数组无论是什么类型,我们是无法直接对其中所有的元素进行计算的.想要做到这一点,必须要通过map这样的方式操作.而Numpy当中,我们可以很方便地对一整

本文将在上篇文章二维向量Vector2d类的基础上,定义表示多维向量的Vector类. 第1版:兼容Vector2d类 代码如下: from array import array import reprlib import math class Vector: typecode = 'd' def __init__(self, components): self._components = array(self.typecode, components) # 多维向量存数组中 def __ite

前言 这其实是将自己写的文章进行一个总结分类,并不代表最佳学习路线 会不断更新这篇文章...没链接的文章正在编写ing...会不会哪天我的这个目录就出现在培训机构的目录上了... 目前实战比较少(要是有多点实战,我就开培训了哈哈哈) Python 基础 Python - 头部解析 Python - 导入的位置 Python - 执行顺序.执行入口 Python - 变量 Python - 变量的作用域 Python - 常用内置变量 Python - 算术运算符 Python - //和/的区别

Python 序列 序列是Python中最基本的数据结构.序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推.序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员. 此外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法.列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现.列表的数据项不需要具有相同的类型创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可.如下所示: list1 = ['java','

迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种(之一),在 Python 中随处可见它的身影,我们经常用到它,但是却不一定意识到它的存在.在关于迭代器的系列文章中(链接见文末),我至少提到了 23 种生成迭代器的方法.有些方法是专门用于生成迭代器的,还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器. 在系统学习迭代器之前,我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的,现在却突然发现,它生成的只是可迭代对象,而并不是迭代器! (PS:Python2 中 range() 生成的是列表,本文基

题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值.例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}: 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4],2,6,2,5,1}, {2,[3,4,2],6,2,5,1}, {2,3,[4,2,6],2,5,1}, {2,3,4,[2,6,2],5,1}, {2,3,4,2,[6,2,5],1}, {2,

(1)NumPy - 切片和索引 l  ndarray对象中的元素遵循基于零的索引. 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引. l  基本切片 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展.切片只是返回一个观图. l  如果一个ndarray是非元组序列,数据类型为整数或布尔值的ndarray,或者至少一个元素为序列对象的元组,我们就能够用它来索引ndarray.高级索引始终返回数据的副本. 有两种类型的高级索引:整数和布尔值. 整数索引实例 import numpy as n

Python从入门到实战系列--目录 切片 Python提供切片(Slice)操作符用来获取列表.元组等数据中的部分元素:如,读取列表 list[m:n]:表示获取m-n区间的元素 list[m:n:o]:表示以条件o获取m-n之间的元素 num = list(range(100)) # 创建0-99的列表num 获取num中前三个元素 >>> num[0:3] ['0', '1', '2'] >>> num[:3] # 索引从0开始时,0可以省略 ['0', '1',

一.列表 列表也通常被称为list 数组 array 1.列表定义 使用方括号([])即可 alist = [123,'abc','def',666,True] 空列表的定义:alist = [] 或 alist = list() 列表它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推 2.列表函数 1)len()方法:返回列表中元素个数 实例: >>> alist = ['a','b','c','d'] >>> len(alist) 4 2)max()方法:返

原文出处: pandas.pydata.org   译文出处:石卓林 这是关于pandas的简短介绍,主要面向新用户.可以参阅Cookbook了解更复杂的使用方法. 链接:http://python.jobbole.com/84416/ 习惯上,我们做以下导入 Python   1 2 3 In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 创建对象 使用传递