defslice_2d_list(matrix,start_row,end_row,start_col,end_col):return[row[start_col:end_col]forrowinmatrix[start_row:end_row]] 1. 2. 然后,我们可以通过调用这个函数来实现二维列表的切片操作。 matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]sliced_matrix=slice_2d_list(matrix,0,2,1,2)print(slic...
切片（slice）就是一种截取索引片段的技术，借助切片技术，我们可以十分灵活地处理序列类型的对象。包括：...
my_list = list(range(20)) slice1 = slice(1, 3) # [1, 2, 3, 4] slice2 = slice(5, 7) # [3, 4, 5, 6] apply_slices(my_list, slice1, slice2) 上述在list上切片的操作同样适用于元组(tuple)和字符串: my_string = 'abcdefghij' ic(my_string[2:5]) ic(my_string[:3]) ic(...
如果我们想对集合中的一部分数据进行加总,我们可以使用Python的内置函数sum()和切片(slice)来实现这个目的。 # 对列表中的前三个元素进行加总partial_sum=sum(my_list[:3])print(partial_sum) 1. 2. 3. 在上面的例子中,我们对列表my_list中的前三个元素进行了加总,并将结果存储在变量partial_sum中。我们...
1.1 slice对象简介 在Python中,slice对象是一种用于指定序列访问范围的便捷方式,它广泛应用于列表、字符串、元组等多种序列类型中。slice对象可以通过直接构造或使用切片语法糖创建 ,为数据访问和操作提供了灵活性。例如,slice(1, 5)等同于切片语法[1:5] ,其中起始索引为1(包含),结束索引为5(不包含)。
faltten = lambda l:[item for sublist in l for item in sublist]faltten(list2d) 2,借助 itertools 模块 (1)借助 itertools.chain() 方法 import itertoolslist2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]merged = list(itertools.chain(*list2d)) ...
>>> arr_slice_copy[:]=88 >>> arr_slice_copy array([88,88,88]) >>> arr array([0,1,2,3,4,66,66,66,8,9]) 在一个二维数组中,各索引位置上的元素不再是标量而是一维数组: 1 2 3 4 5 6 7 >>> arr2d=np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) ...
arr_2d=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]])print(arr_2d[0])print(arr_2d[0,1])arr_2d_slice=arr_2d[1]print(arr_2d_slice)arr_2d_slice[0]=1print(arr_2d_slice)print(arr_2d) 切片索引 ndarray的切片语法和Python list类似,对于高维对象,花样比较多,可以在一个或者多个轴进行切片,...
slice() staticmethod 声明静态方法,是个注解 super(type[, object-or-type]) 引用父类 type(object) 返回该object的类型 vars([object]) 返回对象的变量,若无参数与dict()方法类似 bytearray([source [, encoding [, errors]]]) 返回一个byte数组 ...
s = pl.date_range(start, stop, interval="2d", eager=True) print(s.dt.day()) DataFrame 是一个二维数据结构,由一个或多个 Series 支持,可以看作是对一系列(例如列表)Series的抽象。在 DataFrame 上可以执行的操作与在 SQL 查询中执行的操作非常相似。您可以进行 GROUP BY、JOIN、PIVOT,还可以定义自定...