我的学习笔记： markdown真的是一个很好用的电子笔记，以前总习惯手写笔记，费时费力，代码也不好展现。接触到csdn这个格式后，又了解了一下markdown这个排版美观的输出形式，真的是大爱。我自用的是Typora，据了解还有其他的。 重点是可以直接上传我的学习笔记到csdn超级方便。 因为想学习算法类知识，所以系统的开始把Python在熟悉一下，预计在一周内学完。元组.特点.创建的两种方式.
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2024-02-17 20:10:28
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1、元祖的定义Tuple（元祖）与列表类似，不同之处在于元祖的 元素不能修改 元祖表示多个元素组成的序列 元祖在Python开发中，有特定的应用场景用于存储 一串 信息，数据之间使用 , 分隔元祖
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2023-06-19 17:00:58
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# Python 元组值相加
在 Python 中，元组是一种不可变的数据类型，它允许我们将多个值放在一个对象中。元组中的值可以是任意类型的，并且可以进行索引、切片等操作。但是，元组一旦创建就无法修改，因此我们无法像列表那样对元组进行增删改操作。
然而，我们可以通过元组值相加的方式来实现对元组的扩展，即创建一个新的元组，包含原有元组的值以及新增的值。下面让我们来看一个简单的示例：
```py
原创
2024-07-02 03:38:54
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序列（sequence）：
定义：一组有顺序的元素集合，可以通过索引访问元素，一个索引为0，最后一个为-1（正向）
常见的数列类型
列表（list）
元组（tuple）
范围（range）
使用方法介绍：
列表（list）
定义：str = ‘hello’
取第一个：print（list【0】）
取最后一个：print（list【-1】）/ print（list【len（str）-1】）
长度：p
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2020-11-03 08:30:00
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# Python：将嵌套元组里的元组相加
在Python中，元组是一种不可变的序列类型，常用于存储多个值。虽然元组的内容不可更改，但有时我们需要对其中的元素进行操作，例如在嵌套元组中进行元素相加。这篇文章将探讨如何将嵌套元组里的元组相加，并提供示例代码。
## 什么是嵌套元组？
嵌套元组是指一个元组中包含另一个元组的情况。比如，假设我们有一个嵌套元组，其中包含多个表示二维坐标的元组：
``
原创
2024-09-10 07:02:43
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如果只是用‘+’将两个元祖相加，只会将第2个元祖加到第一个元祖之后。tuple1 = (1,2,3)
tuple2 = (4,5,6)
tuple1+tuple2
#输出(1, 2, 3, 4, 5, 6)要实现对应元素想加，要借用到map函数tuple1 = (1,2,3)
tuple2 = (4,5,6)
zipped = zip(tuple1,tuple2)
mapped = map(su
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2023-06-06 18:52:29
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列表和元组基础首先，我们需要弄清楚最基本的概念，什么是列表和元组呢？实际上，列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。在绝大多数编程语言中，集合的数据类型必须一致。不过，对于python的列表和元组来说，并无此要求：l = [1, 2, 'hello', 'world'] # 列表中同时含有int和string类型的元素
l
[1, 2, 'hello', 'world']
tup =
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2024-02-19 11:09:50
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1、for循环
# 练习题：实现一个整数加法计算器（两个数相加）
'''如count = input（‘请输入内容：’）用户输入：5+9或5 + 9或5 + 9 （含空白），
然后进行分割转换最终进行整数的计算得到结果。'''
count = input('请输入内容：')
#思路一(适用于个位数相加)
count = count.strip()#去除两边空白
v1 = int(cou
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2024-05-16 00:01:06
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# Python元组相加
## 引言
在Python中，元组（tuple）是一个不可变的有序序列。元组可以包含不同类型的数据，例如整数、字符串、浮点数等。当我们需要将两个或多个元组合并为一个新的元组时，我们可以使用元组的相加操作。本文将介绍如何使用Python进行元组的相加，并通过一个实际问题进行演示。
## 元组的相加操作
在Python中，元组的相加操作可以通过"+"运算符实现。当我们
原创
2023-07-07 06:46:00
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实现“Python 元祖 套 元祖”的流程如下：
步骤 | 描述
---|---
创建外层元组 | 创建一个元组，用于存放内层元组
创建内层元组 | 创建一个元组，用于存放数据
将内层元组添加到外层元组中 | 将内层元组作为一个元素添加到外层元组中
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码和注释：
#### 第一步：创建外层元组
首先，我们需要创建一个外层元组，用于存放内层元组。代码如下：
`
原创
2024-01-21 04:47:12
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Python 中的数据结构是通过某种方式组织在一起的数据元素的集合，这些数据元素可以是数字、字符、甚至可以是其他数据结构在 Python 中，最基本的数据结构是序列（列表和元组），序列中的每个元素都有一个序号（元素的具体位置），这个序号叫索引，索引下标从0开始，以此类推…Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号()，列表使用方括号[]。元组基本操作1、元祖的创
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2023-08-31 08:13:41
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导语 在介绍元组之前那，先来回顾一个变量赋值问题。对于字符串来说一旦被创建如果需要进行修改的时候就如同下图中展示的一样，需要新开辟空间对新的值进行存储。对于其他语言也是同样适用。 元组作为Python中的又一个数据类型，接下来就来看看元组这种数据类型。 文章目录回顾元组可迭代对象之间的转换字符串转换为元组列表转换为元组元组转换为字符串元组转换为列表元组操作def count(self, *
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2023-10-01 22:10:27
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1.列表和元祖的区别： 列表可以修改，而元祖不能2.通用序列操作： 2.1.索引 1.序列中的索引都是有编号的，从0开始递增 2.字符串就是一个由字符组成的序列 &
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2024-04-22 23:41:45
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一 列表：list1.定义Python内置的一种数据类型。是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。>>> classmates=['Michael','Bob','Tracy']
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']变量 classmates就是一个list，list里面的元素的数据类型也可以不同。2.基本
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2023-12-13 06:39:48
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1 1 # 3.3.1 使用方法sort() 对列表进行永久性排序
2 2 # 与字母顺序相反的顺序排列列表元素，为此，只需向sort() 方法传递参数reverse=True 。下面的示例将汽车列表按与字母顺序相反的顺序排列：
3 3 cars = ['bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru']
4 4 cars.sort(reverse=Tru
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2024-02-20 21:40:04
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一、元祖1、什么是元祖（tuple)Python提供的容器类型数据类型，不可变并且有序。（元祖就是不可变得列表）不可变 - 不支持增删改，只支持查有序 - 每个元素对应一个确定的下标2、字面量和元素(元素1, 元素2, 元素3, 元素4, ……)其中的元素可以是任何类型的数据，并且类型可以不一样，同样的元素可以有多个。point = (100, 30)
print(point, type(poin
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2023-08-09 18:57:25
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一、在Python中还有列表、元祖、字典三种形式的存在，其中列表和字典用的比较多，他们两个可以修改，元祖用的少，一旦定义了一个元祖，那么元祖里面的信息不能修改和删除，如果需要更新元祖，只能重新定义一次。1、列表 name_list=["jack","lucy","lily","domen"] #方括号3、元祖 name_tul=("jack",";lucy","
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2023-09-22 17:48:08
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目录一.元祖元祖嵌套二.rangerange的特性是顾头不顾尾python2和python3中的区别range的语法常见的问题一.元祖1.对于容器型数据类型list，无论谁都可以对其增删改查，那么有一些重要的数据放在list中是不安全的，所以需要一种容器类的数据类型存放重要的数据，创建之初只能查看而不能增删改，这种数据类型就是元祖。元祖:俗称不可变的列表,又被成为只读列表,元祖也是python的基
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2023-06-27 10:50:13
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本篇是一篇随手笔记，记录了对于Python的数据类型中元祖（Tuple）和字典（Dict）的一些认识，以及部分内置方法的介绍。元祖 Tuple特点：元祖内的数据不可变一个元素的定义：T = （1，）
>>> T=(1,)
>>> type(T)特殊的元祖：”可变”的元祖>>> T=(1,2,3,[1,2,3])
>>> T[3
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2023-12-04 22:00:01
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一.元祖 1.对于容器型数据类型list，无论谁都可以对其增删改查，那么有一些重要的数据放在list中是不安全的，所以需要一种容器类的数据类型存放重要的数据，创建之初只能查看而不能增删改，这种数据类型就是元祖。元祖:俗称不可变的列表,又被成为只读列表,元祖也是python的基本数据类型之一,用小括号括起来,里面可以放任何数据类型的数据,查询可以,循环也可以,切片也可以.但就是不能改.在python
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2023-09-19 11:28:17
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