python0到3代码执行结果

Python017

python0到3代码执行结果,第1张

num = [7,14,21,28,35,42,49,56,63]print("序列num的长度为：", len(num))print("序列",num,"中最大值为",max(num))print("序列",num,"中最小值为",min(num))

运行结果：

序列num的长度为： 9序列 [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63] 中最大值为 63序列 [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63] 中最小值为 7

序列是一块用于存放多个值的连续内存空间，并且按一定顺序排列，每一个值（称为元素）都分配一个数字，称之索引或位置。通过该索引可以取出相应的值；（在python中内置了5个常用的序列结构：列表，元组，集合，字典和字符串）

1.1索引

序列中的每一个元素都有一个编号，也称为索引。注意这个索引是从0开始递增的。即下标为0表示第一个元素，下标1表示第二个元素。。。。

元素一　    元素二    元素三    元素....    元素n  

    0                1             2            ....           n-1           <—索引（下标）

当然索引也可以是负数，这个索引从右向左计数，也就是从最后一个元素开始计数，即最后一个元素的索引值是-1

verse = ["圣安东尼奥马刺","洛杉矶湖人","休斯敦火箭","金州勇士"]print(verse[2])print(verse[-1])

输出结果：

休斯敦火箭

金州勇士

1.2 切片

切片操作是访问序列中元素的另一种方法，他可以访问一定范围内的元素。通过切片操作可以生成一个信的序列。其语法格式如下：

sname[start : end : step]

sname:表示序列的名称

start:表示切片的开始位置（包括该位置），如果没有指定，默认就是0

end:表示切片截止位置（不包括），如果没有指定，默认为序列的长度

step:表示切片的步长，如果省略，默认为1。

通俗解释：隔“步长”取值

1.3序列相加

使用（+）运算符实现。说白了就是“拼接”

定义：集合是多个元素的无序组合

特点：集合类型与数学中的集合概念一致，几何元素之间无序、每个元素唯一、不存在相同元素，几何元素不可更待、不能存在可变数据类型。

非可变数据类型：整数、浮点数、复数、字符串类型、元组类型等

表示：{},元素间用，分隔

建立：{} 或者set{}，建立空集合必须使用set{}

举例：

基本操作符：

增强操作符：

实例：

A-B

{123}

B-A

{'3','1','2'}

A&B

{'p','y'}

A|B

{'1','p','2','y','3',123}

A^B

{'2',123,'3','1'}

p123y

A

set()

1.包含关系比较：

True

False

2.数据去重

{'p','y',123}

['p','y',123]

定义：序列是具有先后关系的一组元素

特点：序列是一维元素向量，元素类型可以不同，元素可以相同：类似数学元素序列：元素间有序列引导，通过下标访问序列的特定元素

序列是一个基类类型，衍生为：字符串类型、元组类型、列表类型

序号的定义：正向递增序号、反向递减序号，与字符串中相似。

['.io',123,'python']

'oi.321nohtyp'

序列类型的通用函数和方法：

3

'y'

定义：元组类型是序列类型的一种扩展，一旦创建就不能修改

形式：元组使用（）或者tuple（）创建，元素之间用逗号分隔：小括号使不使用都可以。

举例：

('cat','dog','tiger','human')

(4352,'bule',('cat','dog','tiger','human'))

元组类型继承序列类型全部通用操作：操作符、处理函数、处理方法

元组类型创建后不能修改，因此没有特殊操作

('human','tiger',dog','cat')

'tiger'

定义：列表是序列类型的一种扩展，创建后其中的元素可以被随意修改

使用：[]或者list()创建，元素间可以用逗号隔开，列表中各元素类型可不同，无长度限制

['cat','dog','tiger',1024]

['cat','dog','tiger',1024]

列表类型操作函数及其方法：

['cat',1,2,3,4,'tiger',1024]

修改列表：

练习：

序列：元组和列表两种重要类型

应用场景：元组用于元素不改变的场景，更多用于固定搭配场景：列表更加灵活，它是最常用的序列类型

作用：表达一组有序数据并且处理问题；数据保护

元素遍历：

元组类型：

数据保护：不希望数据被程序所改变，转换成元组类型

('cat',1,2,3,4,'tiger',1024)

基本统计值需求：给出一组数并且理解

定义：总个数、求和、平均值、方差、中位数...

总个数：len()

求和：for...in

平均值：求和/总个数

方差：各数据与平均数差的平方的和的平均数

中位数：排序，然后... 奇数找中间一个，偶数中间两个的平均

映射：是一种索引和数据的对应关系，也是键和值的对应关系。

映射类型：由用户数据为定义索引

字典类型：数据的组织与表达的一种新的形态，是映射的体现。

键值对：键是数据索引的扩展，字典是键值对的集合，键值对间无序。

生成：{}和dict()创建，键值对之间用冒号：表示

举例：{<键1>:<值1>,<键2>:<值2>,...,<键n>:<值n>}

在字典变量中，通过键获得值：

<字典变量>={<键1>:<值1>,...,<键n>:<值n>}

<值>=<字典变量>[<键>]

<字典变量>[<键>]=<值>

用[]来向字典中增加或者索引键值对

举例：

'北京'

生成空字典：

de={}type(de)

<class 'dict'>

type(x) 返回变量x的类型

举例：

True

dict_keys(['中国','美国','法国])

dict_values(['北京','华盛顿','巴黎'])

实例：

'北京'

'伊斯兰堡'

('中国','北京')

练习：

1.映射的表达：映射无处不在，键值对也无处不在，统计数据出现的次数，数据是键，次数是值。

字典的主要作用：表达键值对的数据进而操作他们

2.元素遍历：

for k in d:

​<语句块>

定义：jieba库是优秀的第三方中文分词库，需要额外安装

安装方法：（cmd命令下）pip install jieba

作用：利用中文词库确定汉字间的关联概率，字间概率大的组成词组，形成分词效果，用户还可以向其中自定义的添加词组。

分类：精确模式、全模式、搜索引擎模式

精确模式：将词组精确的分开，不存在冗余单词

全模式：将所有可能的词组都扫描出来，有冗余

搜索引擎模式：在精确模式的基础上，将长词再次切分

举例：

['中国','是','一个','伟大','的','国家']

['中国','国是','一个','伟大','的','国家']

['中华','华人','人民','共和','共和国','中华人民共和国','是','伟大','的']

需求：一篇文章中出现的词的频率统计

分类：英文文本，中文文本

举例：

英文：哈姆雷特（hamlet）

中文：三国演义（threekingdoms）

m%n是n除m后的余数，当m递增时m%n呈现周期性特点，并且n越大，周期越长，周期等于n。

在Python中，%运算符正在计算余数，因为在python中，符号与分母匹配。

有m个数组，每个数组有n个元素。列出所有可能的组合。