与List相似，Tuple也支持切片操作。可以通过指定起始位置、结束位置和步长来获取子Tuple。例如，以下代码演示了如何使用切片获取Tuple中的子元素：my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)slice_1 = my_tuple[1:3] # 获取索引1到索引3之间（不包括索引3）的元素print(slice_1) # 输出：(2, 3)slice_2 = my_...
marx_tuple='Groucho','Chico','Harpo'marx_dict= {'Groucho':'banjo','Chico':'piano','Harpo':'harp'}print(marx_list[2])print(marx_tuple[2])print(marx_dict['Harpo']) dict_of_lists = {'Stooges': ['Moe','Curly','Larry'],'Marxes': ['Groucho','Chico','Harpo'],'Pythons': ['C...
如果需要修改tuple中的值，稳妥的办法是先将tuple转换为列表，进行修改后再转换回tuple。例如：t = (1, 2, 3) t = list(t) # 将tuple转换为列表 t[0] = 10 # 修改列表中的值 t = tuple(t) # 将列表转换回tuple 常见用例：由于tuple的不可变性，它常用于存储常量值或作为字典的键。由于其...
And I can ask Python to print the value of x and y. 这就是这里发生的事情。 So this is what’s happening here. 坐标是元组列表。 Coordinates is a list of tuples. 在FOR循环中,我要遍历那个容器,那个坐标序列,一次一个。 In my FOR loop I am going over that container, that sequence of ...
>>> s = 'foobar' >>> s[:] 'foobar' >>> s[:] is s True Conversely, if a is a list, a[:] returns a new object that is a copy of a:该切片形式返回一个新的列表>>> a = ['foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux', 'corge'] >>> a[:] ['foo', 'bar', 'baz', '...
8、内置list方法,返回一个列表,参数是可迭代对象。里面输出的内容还是保持了传入的可迭代对象的元素和顺序。如果参数为空,则返回一个空的列表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a = "asd" list(a) >>> a="asd" >>> list(a) ['a', 's', 'd'] >>> list((1,3)) [1, 3]...
The sum() function returns the sum of the values in the input list. Finally, it’s important to note that all these functions work the same with tuples. So, instead of using them with list objects, you can also use tuple objects....
元组 tuple1 = ('Hello', 'World') print("\n使用字符串创建元组: ") print(tuple1) # 使用列表创建元组 list1 = [1, 2, 4, 5, 6] print("\n使用列表创建元组: ") print(tuple(list1)) # 使用内置函数创建元组 tuple1 = tuple('Python') print("\n使用内置函数创建元组: ") print(tuple1...
在Python中，tuple（元组）是一个不可变序列，通常用于存储一组相关的值。与列表（list）相似，元组可以包含任意类型的元素，包括其他元组。但是，与列表不同的是，元组是不可变的，这意味着一旦元组被创建，就不能修改其内容。创建元组 元组可以使用圆括号 () 创建，元素之间用逗号 , 分隔。例如：python复制代码my...
import pandas as pd df_data = pd.read_csv(data_file, names=col_list) 显示原始数据,df_data.head() 运行apply函数,并记录该操作耗时: for col in df_data.columns: df_data[col] = df_data.apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1) 显示结果数据,df_data.head() 2. Polars测试 Polars...