前言最近学习python列表，不过我的那本书讲的python基础知识很薄弱，没有讲解二维列表以及多维列表如何创建。更别提增删元素等等。而我在刷牛客基础题的时候则遇到了这个问题。所以学习一下，并且以此篇加深印象。start我们先以创建一个二维空列表举例#第一步先创建一个空列表(最外层列表)
message_list = []
for i in range(2):
message_list.a
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2023-06-28 12:47:29
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# 使用 Python 生成多维列表
## 引言
在 Python 编程中，多维列表（也称为嵌套列表）是一个非常有用的数据结构，它可以用来表示矩阵、图像或其他多维数据。对于刚接触编程的小白来说，理解和实现多维列表可能会有一些挑战。本文将详细介绍如何生成多维列表，逐步引导你完成这个过程。
## 总体流程
在这里，我们将通过以下步骤来实现生成多维列表的目标。以下表格概述了整个流程：
| 步骤
原创
2024-08-07 08:31:07
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python列表运算与函数一、创建列表二、 多维列表三、 列表元素的访问四、 列表操作1. 列表组合与重复2. 判断元素是否在列表中3. 列表函数方法4. 拷贝5. 将元组转成列表小练习 一、创建列表只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。创建列表的元素可以是不同类型。list1=[] #创建一个空列表
list2=[1,2,3,4,5] #创建一个带有元素的列表
list3=[1,
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2024-02-17 11:10:40
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列表推导式（list comprehensions）场景1：将一个三维列表中所有一维数据为a的元素合并，组成新的二维列表。最简单的方法：新建列表，遍历原三维列表，判断一维数组是否为a，若为a，则将该元素append至新列表中。缺点：代码太繁琐，对于Python而言，执行速度会变慢很多。针对场景1，我们首先应该想到列表解析式来处理：lista = [item for item in array if
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2024-03-04 11:43:28
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NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。使用N维数组对象可以直接对其进行科学计算。N维数组对象：ndarrayndarray是一个多维数组对象，由实际数据和描述这些数组的元数据（数据维度、数据类型）这两部分构成，ndarra
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2023-09-21 08:48:23
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欢迎回来，上一周我们整理了基础课中三大结构有关内容的具体应用及案例。可以通过以下几篇推文进行回溯：Python语言基础50课我的Python - 100天笔记 |D1-D7我的Python - 100天笔记 |D8-D14列表是Python中非常常见的数据结构，在基础课中也占了不小的篇幅。今天的推送就列表相关的内容再整理。列表是包含有索引
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2023-09-19 11:07:29
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1.列表切片前面学习的是如何处理列表的所有数据元素。python还可以处理列表的部分元素，python称之为切片。1.1创建切片创建切片，可指定要使用的第一个数据元素的索引和最后一个数据元素的索引。与range函数一样，python在到达指定的第二个索引前面的数据元素后停止。比如要输出列表中的前三个元素，需要指定索引范围为0-3，这将分别输出索引为0、1、2的值。比如，要切片处理之前学员名单的列表
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2023-07-27 20:58:08
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话不多说，直接上代码：# C风格生成任意维度的列表
def array(*d):
return [array(*d[1:]) for _ in range(d[0])] if d else 0效果如下：这样，我们不需要列表生成式也能快捷地生成多维数组。并且对于高维数组，更不需臃肿的多层列表生成式。这种麻烦的工作我们交给递归就好啦(*╹▽╹*)P.S. 解释一下原理。首先函数的形参是可变长参
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2023-06-12 17:02:14
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Python列表-操作-切片-多维列表序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每一个元素都分配一个数字，它的位置，或索引，索引从0开始。Python有6个序列的内置类型，最常见的是列表和元组，序列可以进行的操作包括：索引，切片，加，乘，检查成员。 列表通过索引获取 列表[索引]定义一个空列表：list = []定义一个有5个元素的列表：list = [1, 2, 3, 4, 5]定义一个储存
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2023-07-11 12:16:23
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文章目录1、什么是列表？2、list 创建3、list 查询操作4、list 增加操作5、list 删除操作6、list 修改操作7、list 特殊操作8、list 转换为其他数据结构示例 1、什么是列表？一个列表需要用中括号[ ]把里面的各种数据框起来，里面的每一个数据叫作“元素”。每个元素之间都要用英文逗号隔开。列表可是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。2、list 创建一维列表
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2023-08-20 22:05:09
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列表在Python中，所有 非数字型变量 都支持以下特点：都是一个序列 sequence, 也可以理解为 容器取值 []遍历 for in计算长度、最大/最小值、比较、删除链接 + 和 重复 *切片列表的定义List (列表) 是Python 中使用 最频繁 的数据类型，与java中的数组类似专门用于存储 一串 信息列表用 [] 定义，数据之间用
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2023-08-18 12:11:27
159阅读
## Python 多维列表
### 引言
在编程中，列表是一种非常重要的数据结构。它可以容纳多个元素，并且可以通过索引访问和修改这些元素。Python中的列表是一种有序的可变集合，可以包含不同类型的元素。除了一维列表，Python还支持多维列表，即列表中的元素也可以是列表。本文将介绍多维列表的概念、创建和操作方法。
### 什么是多维列表
多维列表也被称为嵌套列表，它是指列表中的元素也是
原创
2023-08-22 08:03:57
493阅读
Python学习今日分享：Python今日学习内容：多维列表&元组&字典&序列解包 注意事项都在注解中：# 多维列表
# 二维列表
# 一维列表可以帮我们存储一维，线性的数据
# 二维列表可以帮助我们存储二维，表格的数据
a = [[10, 20, 30], [30, 40, 60]]
# 打印结果为：20
print(a[0][1])
for x in range(2)
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2023-08-01 22:37:39
171阅读
1：在python 中 列表中 有两个函数 sort() 和 sorted（） 两个函数均可以对多维列表排序 两者的区别是 sorded 排完序之后自动帮我们生成一个新的列表 而 sort 是在原有 列表上直接改变序列， ******** 如果直接用打印 或者用变量 去接值的话 会输出为None列表 [::-1] 是对原有列表进行反转 &nbs
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2023-05-28 11:50:27
184阅读
# 教你实现 Python 多维列表
在 Python 中，多维列表（也称为嵌套列表）是一个十分重要的概念。简单来说，多维列表就是列表中再包含列表。通过使用多维列表，我们可以创建更复杂的数据结构，例如矩阵、表格等。本篇文章将逐步带你了解如何创建并使用 Python 的多维列表。
## 整体流程
创建多维列表的流程可以简单分为以下几个步骤。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-12 05:34:26
105阅读
单行输入多个数据存放到一维列表#法一
a=list()
a=list(map(int,input().split())) #实现一行输入多个数据并存到列表中
print(a)
#法二 使用列表推导式
a=[int(i) for i in input().split()]
print(a)优点：一行输入不限个数的数但也不能规定输入个数了（实际也无所谓）缺点：这就不是通过for循环来给列表赋值
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2024-07-05 21:24:38
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目录1. 列表简介：2. 列表的创建：3. 列表的方法： 3.1 增加、删除 3.2 列表元素的访问 3.3 slice切片截取 3.4 列表的遍历、排序 &
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2023-09-25 17:57:07
226阅读
创建二维列表List是线性的List，多维List是一个平面的List： a = [1,2,3,4,5] # 一行五列的一维List
multi_dim_a = [[1,2,3],
[2,3,4],
[3,4,5]]三行三列的多维List索引List中进行搜索： print(a[1])
# 2
print(multi_dim_a[0][1])
# 2list中的值。这里用的是二
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2023-07-05 18:50:21
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创建一个二维数组，#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
mylist = [[0] * 3] * 4但是操作mylist[0][1] = 1的时候 发现整个第二列都被赋值为1[[0,1,0], [0,1,0], [0,1,0], [0,1,0]]后来在The Python Standard Library 里面
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2023-06-08 20:08:04
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python 多维数组排序想到排序，先想到了生成字典再排序，实现起来很麻烦。后来找到了按照list排序的方法。python将两个list元素一一对应转换为dict>>>names = ['n1','n2','n3']
>>>values = [1,2,3]
>>>nvs = zip(names,values)
>>>nvDi
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2023-08-17 14:34:07
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