3种Python数据结构,13种创建方法,这个总结,超赞!

简介: 3种Python数据结构,13种创建方法,这个总结,超赞!

Python常用的数据结构,有如下几种。但是我们用的最多的,还是字符串、列表、字典这3种。

image.png

其实学习任何一门编程语言,最基础的就是学习它的数据结构。


拿Python来说,数据结构的概念也是超级重要,不同的数据结构,有着不同的函数,供我们调用。


接下来,我们分别来介绍字符串、列表、字典的创建方法。


字符串的3种创建方式

① 单引号(‘ ’),创建字符串

a = 'I am a student'
print(a)


结果如下:

image.png


② 双引号(“ ”),创建字符串

b = "I am a teacher"
print(b)


结果如下:

image.png


③ 续3个单引号或者3个单引号,创建多行字符串

c = '''
I am a student
My name is黄伟
I am a teacher
My name is陈丽
'''
print(c)


结果如下:

image.png


列表的5种创建方式

① 用[]创建列表

a = [1,2,3]
print(a)


结果如下:

image.png


② 用list创建列表

b = list('abc')
print(b)
c = list((1,2,3))
print(c)
d = list({"aa":1,"bb":3}) #对于字典,生成的是key列表。
print(d)


结果如下:

image.png


③ 用range创建整数列表

e = list(range(10))
print(e)


结果如下:

image.png


④ 用列表推导式创建列表

f = [i for i in range(5)]
print(f)


结果如下:

image.png


⑤ 用list和[]创建空列表

g = list()
print(g)
h = []
print(h)


结果如下:

image.png


字典的5种创建方式

① 用{}创建字典

a = {'name':'陈丽','age':18,'job':'teacher'}
print(a)
b = {'name':'陈丽','age':18,'job':['teacher','wife']}
print(b)


结果如下:

image.png


② 用dict创建字典

c = dict(name='张伟',age=19)
print(c)
d = dict([('name','李丽'),('age',18)])
print(d)


结果如下:

image.png


③ 用zip函数创建字典

x = ['name','age','job']
y = ['陈丽','18','teacher']
e = dict(zip(x,y))
print(e)


结果如下:

image.png


④ 用{},dict创建空字典

f = {}
print(f)
g = dict()
print(g)


结果如下:

image.png


⑤ 用fromkeys创建’值为空’的字典

h =dict.fromkeys(['name','age','job'])
print(h)


结果如下:

image.png

相关文章
|
11天前
|
JSON 数据可视化 API
Python 中调用 DeepSeek-R1 API的方法介绍,图文教程
本教程详细介绍了如何使用 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大模型 API,适合编程新手。首先登录 DeepSeek 控制台获取 API Key,安装 Python 和 requests 库后,编写基础调用代码并运行。文末包含常见问题解答和更简单的可视化调用方法,建议收藏备用。 原文链接:[如何使用 Python 调用 DeepSeek-R1 API?](https://apifox.com/apiskills/how-to-call-the-deepseek-r1-api-using-python/)
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
196 6
|
3月前
|
机器学习/深度学习 Python
堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能
本文深入探讨了堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能。文章详细介绍了堆叠的实现步骤,包括数据准备、基础模型训练、新训练集构建及元学习器训练,并讨论了其优缺点。
165 3
|
2月前
|
存储 缓存 监控
局域网屏幕监控系统中的Python数据结构与算法实现
局域网屏幕监控系统用于实时捕获和监控局域网内多台设备的屏幕内容。本文介绍了一种基于Python双端队列(Deque)实现的滑动窗口数据缓存机制,以处理连续的屏幕帧数据流。通过固定长度的窗口,高效增删数据,确保低延迟显示和存储。该算法适用于数据压缩、异常检测等场景,保证系统在高负载下稳定运行。 本文转载自:https://www.vipshare.com
132 66
|
28天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
随机的暴力美学蒙特卡洛方法 | python小知识
蒙特卡洛方法是一种基于随机采样的计算算法,广泛应用于物理学、金融、工程等领域。它通过重复随机采样来解决复杂问题,尤其适用于难以用解析方法求解的情况。该方法起源于二战期间的曼哈顿计划,由斯坦尼斯拉夫·乌拉姆等人提出。核心思想是通过大量随机样本来近似真实结果,如估算π值的经典示例。蒙特卡洛树搜索(MCTS)是其高级应用,常用于游戏AI和决策优化。Python中可通过简单代码实现蒙特卡洛方法,展示其在文本生成等领域的潜力。随着计算能力提升,蒙特卡洛方法的应用范围不断扩大,成为处理不确定性和复杂系统的重要工具。
69 21
|
26天前
|
数据挖掘 数据处理 开发者
Python3 自定义排序详解:方法与示例
Python的排序功能强大且灵活,主要通过`sorted()`函数和列表的`sort()`方法实现。两者均支持`key`参数自定义排序规则。本文详细介绍了基础排序、按字符串长度或元组元素排序、降序排序、多条件排序及使用`lambda`表达式和`functools.cmp_to_key`进行复杂排序。通过示例展示了如何对简单数据类型、字典、类对象及复杂数据结构(如列车信息)进行排序。掌握这些技巧可以显著提升数据处理能力,为编程提供更强大的支持。
32 10
|
3月前
|
存储 开发者 索引
Python 中常见的数据结构
这些数据结构各有特点和适用场景,在不同的编程任务中发挥着重要作用。开发者需要根据具体需求选择合适的数据结构,以提高程序的效率和性能
151 59
|
3月前
|
存储 索引 Python
Python编程数据结构的深入理解
深入理解 Python 中的数据结构是提高编程能力的重要途径。通过合理选择和使用数据结构,可以提高程序的效率和质量
172 59
|
3月前
|
存储 开发者 Python
Python 中的数据结构与其他编程语言数据结构的区别
不同编程语言都有其设计理念和应用场景,开发者需要根据具体需求和语言特点来选择合适的数据结构
119 55
|
2月前
|
存储 运维 监控
探索局域网电脑监控软件:Python算法与数据结构的巧妙结合
在数字化时代,局域网电脑监控软件成为企业管理和IT运维的重要工具,确保数据安全和网络稳定。本文探讨其背后的关键技术——Python中的算法与数据结构,如字典用于高效存储设备信息,以及数据收集、异常检测和聚合算法提升监控效率。通过Python代码示例,展示了如何实现基本监控功能,帮助读者理解其工作原理并激发技术兴趣。
70 20

推荐镜像

更多