python列表生成器迭代器实例解析

如何创建列表,或生成列表.这里介绍在python的基础知识里创建或转变或生成列表的一些方法. 零个,一个或一系列数据用逗号隔开,放在方括号[ ]内就是一个列表对象. 列表内的数据可以是多个数目,不同类型. 利用函数list(): 用 list([iterable])函数返回一个列表. 可选参数iterable是可迭代的对象,例如字符串,元组.list()函数将可迭代对象的元素重新返回为列表. 将字典类型数据作为参数时,返回的列表元素是字典的键. 将range()函数作为参数,返回一个整数元素的列

介绍 我们可以通过for循环来迭代list.tuple.dict.set.字符串,dict比较特殊dict的存储不是连续的,所以迭代(遍历)出来的值的顺序也会发生变化. 迭代(遍历) #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- vlist=['a','b','c'] vtuple=('a','b','c') vdict={'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} vset={'a','b','c'} vstr='abc' for x in vl

本文实例讲述了Python3中的列表生成式.生成器与迭代器.分享给大家供大家参考,具体如下: 列表生成式 Python内置的一种极其强大的生成列表 list 的表达式.返回结果必须是列表. 基本语法: [ 变量表达式 for 变量 in 表达式 ] 示例 a = [x ** 2 for x in range(1, 10)] b = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] c = [m + n for m in 'ABC' for n in '123

一般Python for语句前不加语句,但我在机器学习实战中看到了这两条语句: featList = [example[i] for example in dataSet] classList = [example[-1] for example in dataSet] 多方研究和询问,得到如下解释: 语句featList = [example[i] for example in dataSet]作用为: 将dataSet中的数据按行依次放入example中,然后取得example中的examp

首先,需要导入random模块: import random 随机取1-33之间的1个随机数,可能重复: random.choice(range(1,34)) print得到一系列随机数,执行一次得到一个随机数: print(random.choice(range(1,34))) 随机取1-33之间的6个随机数,可能重复: random.choices(range(1,34),k=6,weights=range(1,34)) 其权重值表示该数或该范围内的数输出概率大,输出结果为列表 随机取1-3

列表生成式:会将所有的结果全部计算出来,把结果存放到内存中,如果列表中数据比较多,就会占用过多的内存空间,可能会导致MemoryError内存错误或者导致程序在运行时出现卡顿的情况 列表生成器:会创建一个列表生成器对象,不会一次性的把所有结果都计算出来,如果需要获取数据,可以使用next()函数来获取,但是需要注意,一旦next()函数获取不到数据,会导致出现StopIteration异常错误,可以使用for循环遍历列表生成器,获取所有数据 需要视情况而定,如果数据量比较大,推荐使用生成器 py

如下所示: >>> import numpy as np >>> myarray= np.random.randint(0,2,10)输出只含0,1元素的一维数组,长度为10 >>> myarray array([1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]) >>> myarray= np.random.randint(0,2,(3,10))输出只含0,1元素的3行10列数组 >>> myarray

迭代器:初探 上一章曾经提到过,其实for循环是可用于任何可迭代的对象上的.实际上,对Python中所有会从左至右扫描对象的迭代工具而言都是如此,这些迭代工具包括了for循环.列表解析.in成员关系测试以及map内置函数等. "可迭代对象"的概念在Python中是相当新颖的,基本这就是序列观念的通用化:如果对象时实际保存的序列,或者可以再迭代工具环境中一次产生一个结果的对象,那就看做是可迭代的. >>文件迭代器 作为内置数据类型的文件也是可迭代的,它有一个名为__next_

这篇文章主要介绍了python列表生成器迭代器实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 列表生成式 例如 有一个列表 a =[2,3,4,5] 需要将列表都加上1 #第一种方法 for i in map(lambda i:i+1,a) #第二种方法 for index,i in enumerate(a): a[index] +=1 print(a) #第三种,简单列表生成式 a = [i+1 for i in a] print(a

目录 列表生成式基础语法 1. 使用列表生成式,一行解决for循环 2. 双层循环 3. 加判断语句,条件过滤 4. 加入函数 5. 常见几种迭代器:range. zip . enumerate . filter . reduce 列表生成式基础语法 [exp for iter_var in iterable (if conditional)] 原理: 首先迭代 iterable 里所有内容,每一次迭代,都把iterable里相应的内容放在iter_var中,再把表达式exp应用该iter_va

这篇文章主要介绍了python getopt模块使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 官方介绍地址: https://docs.python.org/3.1/library/getopt.html 实用方向: 处理命令行参数的一个方法,简单好用. 方法: getopt模块总共有2个函数,分别为: getopt.getopt getopt.gnu_getopt 简单使用: getopt这个函数常用,简单看一下这个函数的使用:

反斜杠的作用: 要想将一个元字符^当一个普通字符处理,加反斜杠 例如: >>>import re >>>r=r'\^abc' >>>re.findall(r,'^abc ^abc ^abc') ['^abc','^abc','^abc'] \d匹配任何十进制数,它相当于类[0-9]. \D匹配任何非数字字符,它相当于类[^0-9] \s匹配任何空白字符,他相当于类[\t\n\r\f\v] \S匹配任何非空白字符,它相当于类[^\t\n\r\f\v] \

本文首先介绍了Python中的模块的概念,谈到了一个模块往往由多个模块组成,然后通过具体实例,分析了模块重载的相关内容,具体介绍如下. 模块是Python程序架构的一个核心概念,较大的程序往往以多个模块文件的形式呈现,一个模块被设计成主文件或顶层文件,用来启动整个Python程序.每个以.py为后缀的Python源代码文件都是一个模块,其他文件可通过"导入"读取这个模块的内容.从一般意义上讲,模块就是变量名的封装.如写一个模块test.py,包含一个两个变量名name.age. nam

本文主要讲述的是对Python中property属性(特性)的理解,具体如下. 定义及作用: 在property类中,有三个成员方法和三个装饰器函数. 三个成员方法分别是:fget.fset.fdel,它们分别用来管理属性访问: 三个装饰器函数分别是:getter.setter.deleter,它们分别用来把三个同名的类方法装饰成property. fget方法用来管理类实例属性的获取,fset方法用来管理类实例属性的赋值,fdel方法用来管理类实例属性的删除: getter装饰器把一个自定义类

列表降维(python:3.x) 之前遇到需要使用列表降维的情况, 如: 原列表 : [[12,34],[57,86,1],[43,22,7],[1,[2,3]],6] 转化为 : [12, 34, 57, 86, 1, 43, 22, 7, 1, 2, 3, 6] 思路: 把列表转化为字符串,直接去掉 "[" 和 "]" 最后由字符串转化为列表 a = [[12,34],[57,86,1],[43,22,7],[1,[2,3]],6] #把列表转为字符串 b =

这篇文章主要介绍了Python argparse模块应用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 简介 argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块.argparse模块的作用是用于解析命令行参数. 使用步骤 1.首先导入该模块 2.然后创建一个解析对象 3.然后向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项,每一个add_argument方法对应一个你要关注的参数或选项 4.最后调用parse_args()方法进行