Python: нарезка итерируемых объектов
Термин нарезка в программировании обычно относится к получению подстроки, подкортежа или подсписка из строки, кортежа или списка соответственно.
Python предлагает множество простых способов разрезать не только эти три, но и любые итерируемые объекты. Итерация, как следует из названия, любой объект, который может повторяться.
В этой статье мы рассмотрим все, что вам нужно знать о нарезке списков в Python.
Нарезка списка в Python
Есть несколько способов разрезать список, наиболее распространенным из которых является использование оператора : со следующим синтаксисом:
a_list[start:end] a_list[start:end:step] Параметр start представляет собой начальный индекс, end это конечный индекс, и step это количество элементов в шаге.
Если step явно не указано, используется значение по умолчанию 1 . Обратите внимание, что элемент с индексом start будет включен в результирующий подсписок, а элемент с индексом end не будет. Первый элемент списка имеет индекс 0 .
Пример без параметра step :
a_list = ['May', 'the', 'Force', 'be', 'with', 'you.'] sublist = a_list[1:3] print(sublist) Это должно напечатать:
['the', 'Force'] Для того, чтобы получить слова через одно, установите step на 2 :
a_list = ['The', 'Force', 'will', 'be', 'with', 'you.', 'Always.'] sublist = a_list[1:8:2] print(sublist) ['Force', 'be', 'you.'] Если step нет в списке, подсписок будет начинаться с начала. Аналогичным образом, если end нет в списке, подсписок будет заканчиваться концом исходного списка:
a_list = ['Do.', 'Or', 'do', 'not.', 'There', 'is', 'no', 'try.'] sublist = a_list[:4] print(sublist) sublist = a_list[4:] print(sublist) Этот фрагмент кода распечатывает:
['Do.', 'Or', 'do', 'not.'] ['There', 'is', 'no', 'try.'] Нахождение начала и конца списка с помощью среза
Обозначение среза может также использоваться с отрицательной индексацией. Отрицательное индексирование работает так же, как обычное индексирование, за исключением того факта, что оно начинает индексирование с последнего элемента, имеющего индекс -1 .
Его можно использовать для получения начала и конца списка заданной длины. Голова списка — это подсписок, который содержит первые n элементы списка, а хвост — подсписок, содержащий последние n элементы.
Давайте продолжим и разделим хвост и начало списка:
# The length of the tail n = 2 a_list = ['Never', 'tell', 'me', 'the', 'odds!'] # Head of the list: sublist = a_list[:n] print(sublist) # Tail of the list: sublist = a_list[-n:] print(sublist) ['Never', 'tell'] ['the', 'odds!'] Использование нотации среза для переворота списка
Даже параметр step может быть отрицательным. Если мы установим отрицательное значение, результирующий список будет перевернут со значением step . Вместо того, чтобы идти вперед, мы делаем шаг назад, от конца списка к началу и включаем следующие элементы:
a_list = ['Power!', 'Unlimited', 'power!'] sublist = a_list[::-1] print(sublist) ['power!', 'Unlimited', 'Power!'] Замена элементов подсписка нотацией среза
Обозначение среза может использоваться для присвоения новых значений элементам определенного подсписка. Например, давайте попробуем заменить хвост и начало списка:
a_list = ['I', 'am', 'no', 'Jedi.'] print(a_list) # Replacing the head of a list a_list[:1] = ['You', 'are'] print(a_list) # Replacing the tail of a list a_list[-1:] = ['Sith'] print(a_list) ['I', 'am', 'no', 'Jedi.'] ['You', 'are', 'no', 'Jedi.'] ['You', 'are', 'no', 'Sith'] Замена каждого n-го элемента списка срезной нотацией
Простой способ заменить каждый n-й элемент списка — установить для параметра step значение n в нотации среза:
a_list = ['I’m', 'just', 'a', 'simple', 'man', 'trying', 'to', 'make', 'my', 'way', 'in', 'the', 'universe.'] print(a_list) # Replacing every other word starting with the word with the index 1 a_list[1::2] = ['only', 'common', 'attempting','do', 'best','the'] print(a_list)
['I’m', 'just', 'a', 'simple', 'man', 'trying', 'to', 'make', 'my', 'way', 'in', 'the', 'universe.'] ['just', 'simple', 'trying', 'make', 'way', 'the'] ['I’m', 'only', 'a', 'common', 'man', 'attempting', 'to', 'do', 'my', 'best', 'in', 'the', 'universe.'] Вывод
Нарезать любую последовательность в Python легко, просто и интуитивно понятно. Отрицательная индексация предлагает простой способ получить первые или последние несколько элементов последовательности или изменить ее порядок.
В этой статье мы рассмотрели, как применить нотацию фрагментов к спискам в Python.
создание из составного списка, плоский список
Таким способом можно раскрыть 2D список, как из этого сделать для 3D, 4D списка и т.д Рекурсия ? Как ее можно реализовать в данной функции ?
Отслеживать
задан 27 фев 2021 в 10:30
53 2 2 серебряных знака 11 11 бронзовых знаков
27 фев 2021 в 10:35
Здесь идет речь о большом количестве списков внутри списка.
27 фев 2021 в 10:55
ок, давайте я поищу вместо вас. это — не оно разве?
27 фев 2021 в 11:04
27 фев 2021 в 11:26
1 ответ 1
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
есть наверное средства библиотеки numpy и т.д., но если в лоб встроенными средствами, то можно так:
def flatten_list(arr): res = [] for obj in arr: res += flatten_list(obj) if isinstance(obj, (list, tuple, set)) else [obj] return res print(flatten_list([[[[1],2],3],4,[5,[6,[7], ]]])) данная функция работает со списками ( list ), кортежами ( tuple ) и множествами ( set ) и рекурсивно проходит до самых глубоких вложений
если требуется, чтобы она еще и словари переваривала, тогда ее слегка надо доработать, добавив такую возможность
10 наиболее часто задаваемых вопросов о списках Python на Stack Overflow
Stack Overflow — это кладезь информации, где вы можете найти тысячи вопросов и ответов по программному обеспечению, программированию, науке о данных и многим другим областям.
Информация, находящаяся в этом источнике, является невероятно ценным ресурсом. Вопросы в Stack Overflow исходят от людей, пытающихся решить проблему на работе или совершающих ошибку при использовании программного инструмента. Таким образом, Stack Overflow отражает проблемы в реальной жизни, и делает это очень точно.
В этой статье мы рассмотрим 10 наиболее часто задаваемых вопросов о списках Python на Stack Overflow.
Список — это встроенная структура данных в Python. Он представлен в виде набора данных в квадратных скобках и может использоваться для хранения данных разных типов.
Я искал вопросы, используя теги «python» и «list», и сортировал их по количеству баллов.
1. Доступ к индексу в циклах for
Этот вопрос можно обобщить и на другие итерируемые объекты, такие как кортежи и строки. В основном это вопрос о том, как получить индекс элемента вместе с самим элементом.
Самый простой ответ на этот вопрос — использовать функцию enumerate, которая возвращает кортеж, содержащий количество и значения, полученные в результате итерации.
names = [«John», «Jane», «Ashley»] for idx, x in enumerate(names): print(idx, x) # output 0 John 1 Jane 2 Ashley
По умолчанию счётчик начинается с 0, но это можно изменить с помощью параметра start.
names = [«John», «Jane», «Ashley»] for idx, x in enumerate(names, start=10): print(idx, x) # output 10 John 11 Jane 12 Ashley
2. Как сделать плоский список из списка списков?
На рисунке ниже показано, в чём заключается суть самого вопроса:
Вы можете сделать это преобразование, используя понимание списка следующим образом:
# using list comprehension mylist = [ [1, 5, 3], [4, 2, 1], [5, 6] ] myflatlist = [item for sublist in mylist for item in sublist] print(myflatlist) # output [1, 5, 3, 4, 2, 1, 5, 6]
Приведённое выше понимание списка также можно записать как вложенные циклы for. Это более интуитивно понятно и проще для понимания, но понимание списка более эффективно, особенно при работе с большими списками.
# using for loops mylist = [ [1, 5, 3], [4, 2, 1], [5, 6] ] myflatlist = [] for sublist in mylist: for item in sublist: myflatlist.append(item) print(myflatlist) # output [1, 5, 3, 4, 2, 1, 5, 6]
Если вы используете Pandas, функция explode делает эту операцию выравнивания довольно простой, но сначала вам нужно преобразовать список в серию Pandas. Если вы хотите, чтобы окончательный вывод был списком, вы можете преобразовать вывод функции explode в список с помощью конструктора списка.
# using the explode function import pandas as pd myflatlist = list(pd.Series(mylist).explode()) print(myflatlist) # output [1, 5, 3, 4, 2, 1, 5, 6]
3. Поиск индекса элемента в списке
Индекс элемента может использоваться для доступа к элементу в списке. Вот пример, иллюстрирующий данную ситуацию:
names = [«John», «Jane», «Ashley», «Max», «Jane»] # item with index 2 (i.e. the third item) names[2] # output ‘Ashley’
Элемент с индексом 2 является третьим элементом, поскольку индексация начинается с 0.
Вопрос заключается в том, как найти этот индекс. Это можно сделать с помощью встроенного метода index.
names = [«John», «Jane», «Ashley», «Max», «Jane»] names.index(«Ashley») # output 2
Начиная с самого начала, метод index просматривает список по порядку, пока не найдет совпадение, а затем останавливается. Таким образом, в случае наличия нескольких вхождений одного и того же элемента метод index возвращает индекс только первого.
Если вы хотите получить индексы всех вхождений, вы можете использовать функцию enumerate в понимании списка следующим образом:
names = [«John», «Jane», «Ashley», «Max», «Jane», «Abby», «Jane»] janes_indexes = [idx for idx, item in enumerate(names) if item == «Jane»] print(janes_indexes) # output [1, 4, 6]
Она возвращает список значений индекса для данного элемента.
4. Как объединить два списка в Python?
Вы можете объединять списки, просто используя оператор «+».
list_1 = [1, 3, 4] list_2 = [12, 23, 30] combined = list_1 + list_2 print(combined) # output [1, 3, 4, 12, 23, 30]
Вы также можете использовать функцию extend. Она не возвращает комбинированный список, а расширяет первый список элементами второго списка.
list_1 = [1, 3, 4] list_2 = [12, 23, 30] list_1.extend(list_2) print(list_1) # list_1 is now the combined list, list_2 remains the same # output [1, 3, 4, 12, 23, 30]
5. Как проверить, пуст ли список?
Есть разные способы проверить, пуст ли список.
Один из вариантов — использовать тот факт, что пустые последовательности и коллекции имеют булевое значение False, которое можно использовать в операторе if, чтобы проверить, пуст ли список.
names = [] if not names: print(«list is not empty!») # output list is not empty!
Вы также можете использовать встроенную функцию len, которая возвращает количество элементов в списке. Если это значение равно 0, то список пуст.
len(names) # output 0
6. В чем разница между методами append и extend в Python?
Метод append можно использовать для добавления новых элементов в список.
names = [«Jane», «Max», «Ashley»] names.append(«John») print(names) # output [‘Jane’, ‘Max’, ‘Ashley’, ‘John’]
Каким бы ни был тип значения, оно добавляется в список как новый элемент.
names = [«Jane», «Max», «Ashley»] new_names = [«John», «Adam»] names.append(new_names) print(names) # output [‘Jane’, ‘Max’, ‘Ashley’, [‘John’, ‘Adam’]]
Приведённый выше список names содержит 4 элемента, потому что «John» и «Adam» добавлены в виде отдельного списка, поэтому «John» и «Adam» не являются отдельными элементами списка names.
Давайте проверим, существует ли значение «John» в списке names:
«John» in names # output False
Вот где функция extend вступает в игру. Она расширяет текущий список элементами нового списка. Если вы реализуете пример выше, используя функции extend, вы увидите, что «John» и «Adam» добавляются как отдельные элементы в список names.
names = [«Jane», «Max», «Ashley»] new_names = [«John», «Adam»] names.extend(new_names) print(names) # output [‘Jane’, ‘Max’, ‘Ashley’, ‘John’, ‘Adam’]
Теперь давайте проверим, существует ли значение «John» в списке names:
«John» in names # output True
7. Как разбить список на части одинакового размера?
На рисунке ниже показано, в чём заключается суть самого вопроса:
Для этой задачи можно использовать понимание списка.
Первым шагом является указание размера фрагмента, который будет использоваться для определения точек разделения.
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] chunk_size = 4 [mylist[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(mylist), chunk_size)] # output [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
Не стесняйтесь поиграть с размером блока и посмотреть, как изменится результат.
8. Как отсортировать список словарей по значению словаря в Python?
Допустим, у вас есть следующий список, который содержит словари в качестве элементов:
Вы хотите отсортировать элементы (например, словари) по именам. Это можно сделать с помощью встроенной в Pandas функции sorted. Для сортировки по именам нам нужно указать это с помощью параметра key.
employees_sorted = sorted(employees, key = lambda x: x[«name»]) employees_sorted # output [<'name': 'Ashley', 'department': 'hr'>, <'name': 'Jane', 'department': 'engineering'>, <'name': 'Max', 'department': 'sales'>]
Параметр key определяет, как сортировать элементы. В этом случае лямбда-выражение используется для извлечения имён из словарей, которые затем используются для сортировки.
9. Как получить последний элемент списка?
Самый простой способ — использовать индексы.
Индекс первого элемента равен 0. Вы также можете начать индексацию с конца. В этом случае индекс первого элемента (т.е. последнего элемента списка) равен -1.
names = [«Jane», «Adam», «Matt», «Jennifer»] names[-1] # output ‘Jennifer’ names[0] # output ‘Jane’
10. Как я могу случайным образом выбрать элемент из списка?
Для решения этой задачи может помочь модуль random.
Метод choice случайным образом выбирает один элемент:
import random names = [«Jane», «Adam», «Matt», «Jennifer», «Abby»] random.choice(names) # output ‘Matt’
Если вы хотите взять случайную выборку из n элементов, вы можете использовать метод sample:
import random names = [«Jane», «Adam», «Matt», «Jennifer», «Abby»] random.sample(names, 2) # random sample with 2 items # output [‘Abby’, ‘Matt’]
Заключение
Список — это часто используемая структура данных. Он изменчив и может хранить данные разных типов, что делает его отличным выбором для хранения и управления данными. Чтобы писать эффективные программы на Python, вам нужно хорошо изучить списки и другие встроенные структуры данных (например, словарь, множество, кортеж).
Вопросы, затронутые в этой статье, связаны с трудностями, с которыми сталкиваются люди при работе со списками. Вы можете столкнуться с теми же проблемами. Даже если вы этого не сделаете, всё равно важно знать их, чтобы лучше понять особенности списков.
Python: 5 ошибок в применении охвата списка
Охват списка, (далее ОС), бесспорно, самая мощная возможность Python, которая может оказаться невероятно эффективным инструментом, но может и сильно снизить читаемость кода. Рассмотрим несколько ошибочных способов использования ОС и его альтернативы.
Изменение состояний, а не списка
Многие программисты, которые начинают с Python, используют ОС там, где он на самом деле не требуется. В следующем коде применение ОС — не лучшая идея, поскольку над самим списком не производится никаких действий.
vehicles = [ car, bike, truck ]
[ v.setLights(true) for v in vehicles ]names = [ "A", "B", "C" ]
[ print(i) for n in names ]
В таких случаях лучше применять классические циклы for , что предотвратит создание ненужного списка. ОС не предназначен для указания команд или задания состояний элементов.
Трансформация значений
Возможно, вы захотите преобразовать символы строки или просто добавить большое количество чисел. В любом из этих случаев, код не станет “питоническим”, если выбрать ОС, исходя только из того, что такой формат красиво выглядит:
total = 0
listOne = [1,2,3]
[total := total + x for x in listOne]
Оператор присваивания Python 3.8 := позволяет нам считать сумму элементов списка с помощью ОС, так зачем изобретать колесо, если язык предоставляет встроенную функцию sum() ? ОС выше заменяется удивительно коротким фрагментом кода:
sum(listOne)
Точно так же, когда вы только разбиваете строку на символы или преобразуете её, не нужно использовать ОС:
str = "Fred"
chars = [x for x in str]#Лучше так:
chars = list(str)
Огромная логика
ОС, каким бы хорошим он ни был, будучи вложенными, доставляет только неудобства. В массивной логике проблемы с удобочитаемостью только усугубляются. ОС в Python нужно использовать только в прозрачной логике. Можно отказаться от вложенных ОС в пользу вложенных циклов. Следующий пример демонстрирует, насколько вложенные циклы облегчают понимание:
list = [[1,2,3],[-1,-5,6]]flatten = [item
for sublist in list
for item in sublist
if item > 0]#Использование циклов
flatten1 = []for rows in list:
for sublist in rows:
if sublist > 0:
flatten1.append(sublist)
Загрузка списка в память без необходимости
ОС позволяют легко создавать списки, но они занимают память на все время, что сильно снижает их эффективность, особенно при работе с большими наборами данных. Рассмотрим пример, в котором можно легко столкнуться с ошибкой нехватки памяти:
sum([i * i for i in range(1000)])
Вместо этого рекомендуется использовать генераторное выражение, так как оно возвращает значения по одному за раз:
sum(i* i for i in range(1000))
Также не нужно хранить целый список в памяти, когда требуется лишь один определенный элемент. Посмотрим на следующий пример однострочного ОС:
first = [x for x in list
if x.get("id")=="12"]
Он неэффективен. Мы можем не только заменить его генераторным выражением, но и задать функцию next , чтобы она выполняла возврат, когда первый элемент соответствует заданному условию:
first = next((x for x in list if x.get("id")=="12"), None)
Сочетание функций itertools с генераторным выражением — эффективный выход в отличие от ОС, который не поддерживает break и continue .
Злоупотребление охватом списка
Опять же, вы будете удивлены тем, как легко увязнуть в ОС и начать применять его для распаковки кортежей. Рассмотрим пример с разбиением значений кортежа на вложенные списки:
myList = [('A', 1), ('B', 2), ('C', 3)]result = [[ i for i, j in myList ],
[ j for i, j in myList ]]
Python уже предоставляет встроенный инструмент, распаковывающий кортежи — это оператор * . Его можно применять при распаковке кортежа и передаче его в функцию zip для создания отдельных списков:
result = list(zip(*myList))# [['A', 'B', 'C'], [1, 2, 3]]
Вывод
Охват списка в Python — мощный инструмент, но им легко злоупотребить, понизив тем самым эффективность и читаемость кода. Я надеюсь, что приведенные выше примеры неправильных подходов помогут вам лучше судить о том, когда не следует применять охват списка. Вот и всё на сегодня. Спасибо, что прочитали!
- Работа с панелью индикаторов. Руководство программиста Python. Часть 1
- Не автоматизируйте всё подряд
- 6 веских причин поговорить об f-строках в Python