京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python中使用序列的方法
本文实例讲述了python中使用序列的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
列表、元组和字符串都是序列,但是序列是什么,它们为什么如此特别呢?序列的两个主要特点是索引操作符和切片操作符。索引操作符让我们可以从序列中抓取一个特定项目。切片操作符让我们能够获取序列的一个切片,即一部分序列。
#!/usr/bin/python
# Filename: seq.py
shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana']
# Indexing or 'Subscription' operation
print 'Item 0 is', shoplist[0]
print 'Item 1 is', shoplist[1]
print 'Item 2 is', shoplist[2]
print 'Item 3 is', shoplist[3]
print 'Item -1 is', shoplist[-1]
print 'Item -2 is', shoplist[-2]
# Slicing on a list
print 'Item 1 to 3 is', shoplist[1:3]
print 'Item 2 to end is', shoplist[2:]
print 'Item 1 to -1 is', shoplist[1:-1]
print 'Item start to end is', shoplist[:]
# Slicing on a string
name = 'swaroop'
print 'characters 1 to 3 is', name[1:3]
print 'characters 2 to end is', name[2:]
print 'characters 1 to -1 is', name[1:-1]
print 'characters start to end is', name[:]
输出:
Item 0 is apple
Item 1 is mango
Item 2 is carrot
Item 3 is banana
Item -1 is banana
Item -2 is carrot
Item 1 to 3 is ['mango', 'carrot']
Item 2 to end is ['carrot', 'banana']
Item 1 to -1 is ['mango', 'carrot']
Item start to end is ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana']
characters 1 to 3 is wa
characters 2 to end is aroop
characters 1 to -1 is waroo
characters start to end is swaroop
它如何工作:
首先,我们来学习如何使用索引来取得序列中的单个项目。这也被称作是下标操作。每当你用方括号中的一个数来指定一个序列的时候,Python会为你抓取序列中对应位置的项目。记住,Python从0开始计数。因此,shoplist[0]抓取第一个项目,shoplist[3]抓取shoplist序列中的第四个元素。
索引同样可以是负数,在那样的情况下,位置是从序列尾开始计算的。因此,shoplist[-1]表示序列的最后一个元素而shoplist[-2]抓取序列的倒数第二个项目。
切片操作符是序列名后跟一个方括号,方括号中有一对可选的数字,并用冒号分割。注意这与你使用的索引操作符十分相似。记住数是可选的,而冒号是必须的。
切片操作符中的第一个数(冒号之前)表示切片开始的位置,第二个数(冒号之后)表示切片到哪里结束。如果不指定第一个数,Python就从序列首开始。如果没有指定第二个数,则Python会停止在序列尾。注意,返回的序列从开始位置 开始 ,刚好在 结束 位置之前结束。即开始位置是包含在序列切片中的,而结束位置被排斥在切片外。
这样,shoplist[1:3]返回从位置1开始,包括位置2,但是停止在位置3的一个序列切片,因此返回一个含有两个项目的切片。类似地,shoplist[:]返回整个序列的拷贝。
你可以用负数做切片。负数用在从序列尾开始计算的位置。例如,shoplist[:-1]会返回除了最后一个项目外包含所有项目的序列切片。
使用Python解释器交互地尝试不同切片指定组合,即在提示符下你能够马上看到结果。序列的神奇之处在于你可以用相同的方法访问元组、列表和字符串。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16