list.insert(i,x) 指定在某个索引号插入一个元素x list.count(x) 计算x 元素在列表中出现的次数 list.index(x) 返回x 元素在列表中出现的索引号,如果列表中有多个x, 返回第一个 list.copy() 复制这个列表,会产生新的对象 View Code list.sort(key=None,reverse=False) 对列表进行排序
list.remove(x) 从列表中删除x 元素 list.pop(i) 返回删除的元素的值,i为索引号 ,如果不指定参数,默认从列表最后开始删除元素 list.insert(i,x) 指定在某个索引号插入一个元素x list.count(x) 计算x 元素在列表中出现的次数 list.index(x) 返回x 元素在列表中出现的索引号,如果列表中有多个x, 返回第...
list_data = [1, 2, 3, 4, 5]tuple_data = tuple(list_data)print(tuple_data) # 输出：(1, 2, 3, 4, 5)四、注意事项 在使用datatype函数时，需要注意以下几点：当待转换的数据无法转换成目标类型时，会引发TypeError异常。例如，将字符串'abc'转换为整数时会失败，并抛出异常。在进行类型转换时，...
str ---> bool:(Null) ---> False; 不是Null ---> True list ---> bool:元素为空 ---> False; 元素不为空 ---> True 1>>> a =''2>>>bool(a)3False4>>> b ='f'5>>>bool(b)6True7>>>8>>> lst =[]9>>>type(lst)10<class'list'>11>>>bool(lst)12False13>>> lst = [...
<class 'list'> 进阶应用 除了基本的类型判断外，type函数还可以用于动态类型判断和对象创建。我们可以利用type函数的返回值来实现不同数据类型的处理和数据结构的生成。动态类型判断 type函数可以结合if语句使用，实现动态类型判断。这在编写函数或处理外部输入时非常有用，可以根据不同的数据类型执行不同的逻辑。代码...
list类型常用功能剖析: lst = [1,2,3,'e'],这就是一个列表 len(lst)获取列表长度 列表中的索引、切片、循环跟字符串都是一样的 append(),在列表末尾追加元素,lst.append('s'),则lst=[***,'s'] count(),统计列表中某一个元素的个数 extend(),扩展列表,lst.extend(iterable),iterable为可迭代对象...
Python dictionary is a container of the unordered set of objects like lists.The objects are surrounded by curly braces { }. The items in a dictionary are a comma-separated list of key:value pairs where keys and values are Python data type. Each object or value accessed by key and keys ...
testList[0] = 0 元组 与列表类似,但元组的元素不能修改。 # Tuple testTuple = ('wee', 1, 2) # 可利用tuple()将列表转换成元组 tuple(testList) 字典 很像C++的map(映射容器) # Dict testDict = {} # 创建空的字典 testDict = {'name1': '1', 'name2': '2', 'name3': '3'} ...
`type()`函数最常见的用途是检查对象的类型。这对于调试和确保代码按预期运行非常有用。例如，您可能想要确保一个函数返回的对象是一个列表，而不是一个字符串，这时可以使用`type()`函数来检查。```python def process_data(data):if type(data) == list:# 处理列表类型的数据 # ...else:print("数据类型...
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'解决方法1 : Map函数List1 = [1,2,3,4] List2 = [5,6,7,8] List3 = map(lambda a,b:a*b,zip(List1,List2)) print List3解决方法2: np.multiplyList1 = [1,2,3] List2 = [5,6,7] List3 = np.multiply(np.array(...