Python基础之:Python的数据结构

简介: Python基础之:Python的数据结构

目录


简介


不管是做科学计算还是编写应用程序,都需要使用到一些基本的数据结构,比如列表,元组,字典等。


本文将会详细讲解Python中的这些基础数据结构。


列表


列表也就是list,可以用方括号来表示:


In [40]: ages = [ 10, 14, 18, 20 ,25]
In [41]: ages
Out[41]: [10, 14, 18, 20, 25]


list有一些非常有用的方法,比如appendextendinsertremovepopindexcountsortreversecopy等。


举个例子:


>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count('tangerine')
0
>>> fruits.index('banana')
3
>>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting a position 4
6
>>> fruits.reverse()
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
>>> fruits.append('grape')
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
>>> fruits.sort()
>>> fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
>>> fruits.pop()
'pear'


列表作为栈使用


栈的特点是后进先出,而列表为我们提供了append和pop方法,所以使用列表来实现栈是非常简单的:


>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]


列表作为队列使用


队列的特点是先进先出,但是使用列表在队列头部插入元素是很慢的,因为需要移动所有的元素。


我们可以使用 collections.deque 来快速的从两端操作:


>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
>>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
>>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])


列表推导式


要创建列表,通常的做法是使用for循环,来遍历列表,并为其设置值:


>>> squares = []
>>> for x in range(10):
...     squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


或者我们可以使用列表推导式来更加简洁的生成列表:


squares = [x**2 for x in range(10)]


列表推导式的结构是由一对方括号所包含的以下内容:一个表达式,后面跟一个 for 子句,然后是零个或多个 forif 子句。


列表推导式将会遍历for字句中的元素,并且使用表达式来求值,将生成的元素作为新的列表元素返回。


看一个复杂点的:


>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]


上面的表达式等价于:


>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
...     for y in [3,1,4]:
...         if x != y:
...             combs.append((x, y))
...
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]


列表推导式还可以嵌套,假如我们有一个矩阵:


>>> matrix = [
...     [1, 2, 3, 4],
...     [5, 6, 7, 8],
...     [9, 10, 11, 12],
... ]


可以使用下面的表达式将矩阵进行行列交换:


>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]


或者使用更加简单的zip函数:


>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]


del


删除列表中的某个元素可以使用del。del可以删除列表中的某个特定的值,也可以删除切片,甚至删除整个列表:


>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
>>> del a


元组


元组跟列表很类似,不同的是元组是不可变的。


元组是以小括号来表示的,或者可以不使用括号。


>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))


元组和List的操作很类似,都有切片和索引操作。


元组可以方便的进行解包:


>>> x, y, z = t


集合


集合使用set函数或者花括号来表示的。


集合中的元素是不重复的,这个一点和java中的set很类似。


因为字典的表示也是花括号,所以如果你需要创建一个空集合的话,需要使用set,因为空的 {} 表示的是字典。


看一些集合的简单例子:


>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a                                  # unique letters in a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b                              # letters in a but not in b
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b                              # letters in a or b or both
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b                              # letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}


和列表一样,集合也支持推导式:


>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}


字典


字典也是用花括号来表示的,不同的是字典中的元素是以 key:value的形式呈现的。


下面是字典的一些基本操作:


>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
>>> sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False


除了花括号,还可以使用dict函数来构建字典:


>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}


如果关键字是简单的字符的话,可以直接这样写:


>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}


同样的推导式也可以使用:


>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}


循环


我们一般使用for语句来遍历集合或者字典,list等。


当我们遍历字典的时候,可以使用items()方法来同时获取到key和value:


>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...     print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave


如果是列表,那么可以使用enumerate 函数来获取到index和value:


>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...     print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe


之前我们还使用了zip函数,zip函数可以将多个序列中的元素一一匹配:


>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.
相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 存储 数据采集
【Python 机器学习专栏】PCA(主成分分析)在数据降维中的应用
【4月更文挑战第30天】本文探讨了主成分分析(PCA)在高维数据降维中的应用。PCA通过线性变换找到最大化方差的主成分,从而降低数据维度,简化存储和计算,同时去除噪声。文章介绍了PCA的基本原理、步骤,强调了PCA在数据降维、可视化和特征提取上的优势,并提供了Python实现示例。PCA广泛应用在图像压缩、机器学习和数据分析等领域,但降维后可能损失解释性,需注意选择合适主成分数量及数据预处理。
|
1天前
|
vr&ar Python
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
|
1天前
|
Python
Python随机波动性SV模型:贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据|数据分享
Python随机波动性SV模型:贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据|数据分享
|
1天前
|
机器学习/深度学习 Python
【Python机器学习专栏】时间序列数据的特征工程
【4月更文挑战第30天】本文探讨了时间序列数据的特征工程,强调其在捕捉季节性、揭示趋势、处理异常值和提升模型性能中的重要性。介绍了滞后特征、移动窗口统计特征、时间戳特征、频域特征和波动率特征等方法,并提供了Python实现示例。通过有效特征工程,可提高时间序列分析的准确性和预测可靠性。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Python
【Python 机器学习专栏】图像数据的特征提取与预处理
【4月更文挑战第30天】本文探讨了图像数据的特征提取与预处理在机器学习中的重要性。图像数据具有大容量、信息丰富和冗余性高的特点。特征提取涉及颜色、纹理和形状特征;预处理包括图像增强、去噪和分割。Python的OpenCV和Scikit-image库在处理这些任务时非常有用。常见的特征提取方法有统计、变换和基于模型的方法,而预处理应注意保持图像真实性、适应性调整及验证评估。有效的特征提取和预处理能提升模型性能,Python工具使其更高效。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【Python机器学习专栏】文本数据的特征提取与表示
【4月更文挑战第30天】本文探讨了文本特征提取与表示在机器学习和NLP中的重要性。介绍了词袋模型、TF-IDF和n-gram等特征提取方法,以及稀疏向量和词嵌入等表示方式。Python中可利用sklearn和gensim库实现这些技术。有效的特征提取与表示有助于将文本数据转化为可处理的数值形式,推动NLP和机器学习领域的进步。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【Python机器学习专栏】使用Scikit-learn进行数据编码
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python Scikit-learn库在机器学习数据预处理中的作用,尤其是数据编码。数据编码将原始数据转化为算法可理解的格式,包括标签编码(适用于有序分类变量)、独热编码(适用于无序分类变量)和文本编码(如词袋模型、TF-IDF)。Scikit-learn提供LabelEncoder和OneHotEncoder类实现这些编码。示例展示了如何对数据进行标签编码和独热编码,强调了正确选择编码方法的重要性。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【Python机器学习专栏】数据标准化与归一化技术
【4月更文挑战第30天】在机器学习中,数据预处理的两大关键步骤是标准化和归一化,旨在调整数据范围以优化算法性能。标准化将数据缩放到特定区间,如[-1, 1]或[0, 1],适合基于距离的算法,如KNN、SVM。归一化则将数据线性变换到[0, 1],保持相对关系。Python中可使用`sklearn.preprocessing`的`MinMaxScaler`和`StandardScaler`实现这两种操作。选择哪种方法取决于数据分布和算法需求。预处理能提升模型理解和性能,增强预测准确性和可靠性。
|
1天前
|
自然语言处理 数据可视化 数据挖掘
数据代码分享|Python对全球Covid-19疫情失业数据相关性、可视化分析
数据代码分享|Python对全球Covid-19疫情失业数据相关性、可视化分析
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
【Python 机器学习专栏】数据缺失值处理与插补方法
【4月更文挑战第30天】本文探讨了Python中处理数据缺失值的方法。缺失值影响数据分析和模型训练,可能导致模型偏差、准确性降低和干扰分析。检测缺失值可使用Pandas的`isnull()`和`notnull()`,或通过可视化。处理方法包括删除含缺失值的行/列及填充:固定值、均值/中位数、众数或最近邻。Scikit-learn提供了SimpleImputer和IterativeImputer类进行插补。选择方法要考虑数据特点、缺失值比例和模型需求。注意过度插补和验证评估。处理缺失值是提升数据质量和模型准确性关键步骤。