python下标函数 下标 python

python里面下标是什么意思？

下标是该对象保存数据的顺序；python的下标从0开始，-1是最后一个元素

相关问答

Q1: python如何获取数组元素的下标并输出

python获取数组python下标函数的下标并输出的方法python下标函数：

1、for循环函数可以遍历数组的每一个元素python下标函数，使用“for i in rang(0,len(数组名))”的方式可以得出数组所有元素的下标

2、然后输出“i”就可以输出数组的下标python下标函数了

完整代码如下python下标函数：

执行结果如下：

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Q2: python怎样以带下标的list作为函数参数

def fun(lst):

    a = lst[1] + lst[-1]

    return a

    

lst = range(10)  # range(n) returns a list [0, 1, ..., n-1]

print fun(lst)

就像上面的，直接写就好，在定义函数的时候，并不需要指定参数类型，你传进来是什么就是什么，你只需要保证传进来的是list就好了，不然在使用下标的时候，就会报错。

当然，为了保证程序的健壮性，你可以加一个判断，如下：

def fun(lst):

    if type(lst) == type([]):

        a = lst[1] + lst[-1]

        return a

    else:

        print 'The arg is not a list'

    

lst = range(10)

print fun(lst)

Q3: Python中的常用内置函数有哪些呢？

（1）Lambda函数

用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当python下标函数我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。

（2）Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如python下标函数我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。

（3）Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。

（4）enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。

它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。

（5）Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。

Q4: python中[-6:-1:2]是什么意思

使用python版本3.7

首先先了解下python3.7中python下标函数的下标python下标函数，python下标有两套python下标函数，一套是正的，一套是负的

引入负坐标的意义应该是方便将数组中的数据从右往左访问。

a='python'中的python 的下标描述如下

组 p y t h o n

正下标 0 1 2 3 4 5

负下标 -6 -5 -4 -3 -2 -1

对应位置的正下标减去负下标等于len(a) ：正下标-负下标=len(a)

使用正下标时，下标i取值范围为0 = i len(a) 超出范围为越界，i大于len(a)表示越（数轴）右界

使用负下标时，下标i取值范围为-len(a)-1 i =-1 超出范围为越界，i小于len(a)表示越（数轴）左界

数组操作中一般通过 “:” 和数字或变量的组合来灵活使用里面的元素

第一个“:” 表示循环，第二个“:” 表示设定后面数字为步长。比如i:j:k，表示从i到j步长为k，逐个顺次获取。i到j满足左闭右开原则 。

没有冒号表示正常的数组单个元素访问python下标函数；没有第二个冒号就表示默认的步长为1，从i到j左开右闭步长为1逐个访问。

1、k缺省（忽略未写出的默认值）为1python下标函数；当k0时，i缺省为0，j缺省为len(a) ; 当k0时，i缺省为-1，j缺省为-len(a)-1。

2、当k0时，可以将i，j全转换成正下标去理解。

当i或j为正且越正数下标右界时，越界的数全部取正下标右界len(a)。

当i或j为负且越负数下标的左界时，越界的数全部取左界前的有效值-len(a)，然后再转换成正下标，转换规则为：正下标=len(a)+负下标。

3、当k0是，可以将i，j全部转换成负下标去理解。

当i或j为负且越负数下标左界时，越界的数全部取负下标左界-len(a)-1。

当i或j为正且越正数下标右界时，越界的数全部取右界前的有效值len(a)-1，然后再转换为负下标，转换规则为：负下标=正下标-len(a)。

4、k不能等于0。

对于循环操作中下标的操作应该先处理越界，然后再根据的正负转换成对应的正负坐标。

a='python' #len(a)=6

i=1

j=4

k=1

b=a[i:j:k] #结果为yth 。意思为从下标i个开始到下标j-1结束，步长为k，(k为整数且不能等于0,缺省为1)，第一个冒号满足左闭右开原则 。

b=a[i] #结果为y ,无冒号，表示普通的数组单个元素访问，根据下标获取值。

b=a[-1] #结果为n。

b=a[-6] #结果为p。

b=a[i:j] #结果为yth，从i到j，步长为缺省（默认）1

b=a[0:6:1] #结果为python,第一个冒号满足左闭右开原则，等价于a[::]

b=a[0:6:2] #结果为pto，步长为2，等价于a[::2]

b=a[1:6:3] #结果为yo，步长为3，等价于a[::3]

b=a[0:3:1] #结果为pyt,第一个冒号满足左闭右开原则,下标为3的值是取不到的

b=a[0:5:1] #结果为pytho,第一个冒号满足左闭右开原则

b=a[0:7:1] #结果为python，等价于a[0:6:1]，当第一个冒号右边的值大于len(a)时，

b=a[0:100:1]#结果为python，此处正下标越界，等价于a[0:6:1]，注意第一个冒号右边的100已经超越了正下标的右限。

b=a[6:100:1]#结果为空，等价于a[6:6:1]，注意第一个冒号左右边都已经超越了正下标的右限

b=a[7:100:1]#结果为空，等价于a[6:6:1]，注意第一个冒号左右边都已经超越了正下标的右限

b=a[-6:6:1] #结果为python，等价于a[0:6:1]

b=a[-7:6:1] #结果为python，左闭右开，此处负下标越界，等价于a[-6:6:1]=a[0:6:1]

b=a[-100:6:1]#结果为python，注意-100已经超过了负下标的左限，等价于a[-6:6:1]=a[0:6:1]

b=a[-100:100:1]#结果为python，注意-100已经超过了负下标的左限,等价于a[-6:6:1]=a[0:6:1]

b=a[-6:-1:1]#结果为pytho，等价于a[0:5:1]，注意，-6转换成正坐标为0，-1转换为正坐标为5.

b=a[-100:-1:1]#结果为pytho，注意-100已经超过了负下标的左限,等价于a[-6:-1:1]=a[0:5:1]

b=a[0:-1:1]#结果为pytho,等价于a[0:5:1]

b=a[0:-100:1]#结果为空，注意-100已经超过了负下标的左限,等价于a[0:-6:1]=a[0:0:1]

b=a[0:-6:1] #结果为空，等价于a[0:0:1]

b=a[0:-7:1] #结果为空，等价于a[0:0:1]

b=a[:j] #结果为pyth。k缺省（默认）为1，k大于0时，i缺省（默认）为0，j缺省（默认）为len(a)

b=a[i:] #结果为ython，表示从下标i开始到最后一个（下标为len(a)-1）

b=a[:] #结果为python，等价于a[0:6:1],表示从下标0开始到最后一个结束,步长为1。

b=a[::] #结果为python。等价于a[0:6:1]。a[i:j:k]中，k缺省为1，当k大于0时，i缺省为0，j缺省为len(a)。

b=a[::10] #结果为p。等价于a[0:6:10]。a[i:j:k]中，当k大于0时，i缺省为0，j缺省为len(a)

k为负，表示从右往左顺次获取数组中的值，转换成负下标后，-len(a)-1=ji=-1才能获取到值。

b=a[i:j:-1] #结果为空，等价于a[1:4:-1]=a[-5:-2:-1]

b=a[-1:-7:-1]#结果为nohtyp，第一个冒号满足左闭右开原则。

b=a[-1:-100:-1]#结果为nohtyp，负下标越界，等价于a[-1:-7:-1]

b=a[4:0:-1] #结果为ohty，k为负数，将i，l转换成负下标理解，等价于a[-2:-6:-1]，注意4转换成负下标为-2，0转换成负下标为-6

b=a[4:-1:-1]#结果为空，可以理解为a[-2:-1:-1]

b=a[4:-100:-1]#结果为ohtyp，k为负，将i转成负下标理解，同时j越界，等价于a[-2:-100:-1]=a[-2:-7:-1]

b=a[-1:0:-1]#结果为nohty，可以理解为a[-1:-6:-1]

b=a[0:-1:-1]#结果为空，可以理解为a[-6:-1:-1]

b=a[0:-2:-1]#结果为空 ，可以理解为a[-6:-2:-1]

b=a[-2:0:-1]#结果为ohty，可以理解为a[-2:-6:-1]

b=a[-1:6:-1]#结果为空，可以理解为a[-1:5:-1]=a[-1:-1:-1]

b=a[-1:100:-1]#结果为空，可以理解为a[-1:5:-1]=a[-1:-1:-1]

b=a[6:100:-1]#结果为空，可以理解为a[5:5:-1]=a[-1:-1:-1]

b=a[4:100:-1]#结果为空，可以理解为a[4:5:-1]=a[-1:-1:-1]

b=a[100:100:-1]#结果为空，可以理解为a[5:5:-1]=a[-1:-1:-1]

b=a[100:4:-1]#结果为n,可以理解为a[5:4:-1]=a[-1:-2:-1]

b=a[100:-100:-1]#结果为nohtyp，可以理解为a[5:-7:-1]=a[-1:-7:-1]

b=a[100:0:-1]#结果为nohty，可以理解为a[5:0:-1]=a[-1:-6:-1]

b=a[-100:100:-1]#结果为空，可以理解为a[-7:6:-1]=a[-7:-1:-1]

b=a[:-1] #结果为pytho ，等价于a[0:5：1]

b=a[::-1] #结果为nohtyp，等价于a[-1:-len(a)-1:-1] = a[-1:-7:-1]

插入

python中的list，tuple，dictionary 与numpy中的array mat是有区别的。

String（字符串）

t = string

string可以用‘’或“”圈起来

t='Hello World!'

t=”Hello World!”

t[0]

'H'

t

'Hello World!'

List（链表）

t = [value,value...]

value类型可以各异

t={'abac', ”ggg”, 2,[1,2,3],(1,22,3)}

t[0]

'abac'

Tuple（元组）

t = (value,value...)

value类型可以各异,但是Tuple元素数量不能减少，且不能直接给元素赋值，具体看连接

t=('abac', ”ggg”, 2,[1,2,3],(1,22,3))

t[0]

'abac'

Dictionary（字典）

t = {key1 : value1, key2 : value2}

t = {'a': 1, 'b': 2, 'b': '3'}

t['b']

'3'

t

{'a': 1, 'b': '3'}

Set（集合）

t={value1,value2}或者

t=set(value)

basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}

print(basket) # 这里演示的是去重功能

{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}

'orange' in basket # 快速判断元素是否在集合内

True

'crabgrass' in basket

False

Numpy.array（数组）

t = [value,value...]

value类型必须一致，要么都是数字，要么都是链表，要么都是字符串

初始化连接1

连接2

t = np.random.rand(3,4)

t

array([[0.17359552, 0.61668592, 0.97915523, 0.99638115],

[0.98119493, 0.36911137, 0.45306895, 0.09396056],

[0.11345902, 0.17136475, 0.85474534, 0.56421904]])

Numpy.mat（矩阵）

t = [value,value...]

value类型必须一致，要么都是数字，要么都是链表，要么都是字符串。与array的区别在初始化与操作上的区别，需要可以去做相关搜索 或看

链接

t = np.random.rand(3,4)

t=np.(t)

t

array([[0.17359552, 0.61668592, 0.97915523, 0.99638115],

[0.98119493, 0.36911137, 0.45306895, 0.09396056],

[0.11345902, 0.17136475, 0.85474534, 0.56421904]])

上面的各种类型中Dictionary 与Set 是不能通过数字下标访问的，Dictionary需要通过key来访问。

python3.7中只有numpy的array与numpy的mat才可以有多维数据的访问。

numpy中为方便矩阵操作更进一步使用了 “,” 符号（数组操作中 逗号 在原生的python中没有定义）

在numpy 中上面操作的只是一个维度的操作描述，通过逗号来间隔不同维度的操作，如下

import numpy as np

a=[['1','2','3','4','5','6'],['a','b','c','d','e','f']]

print(a)

print(type(a))

#print(a[:,:3]) #TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple #对python的list,tuple,array 操作时逗号被单纯的当做一个tuple，操作中没有意义

a = np.mat(a) #对python中的numpy中的mat或者array操作时，逗号用于作为不同维度的操作描述的间隔符。

print(a)

print(type(a))

print(a[:,:3]) #获取所有行的前3列

a=[['1','2','3','4','5','6'],['a','b','c','d','e','f']] #定义二维数组，第一维就是两个子数组，也就是内部两个“[.....]”整体作为一个维度。第二维为子数组中具体的内容，比如第一个数组中的：'1','2','3','4','5','6'，或第二个数组中的'a','b','c','d','e','f'。

a=np.array(a) #只有numpy中的array或者mat才对操作中的 “,” 起效用！！！！！！！！！！

b=a[:,0] #结果为['1' 'a']。操作中的 “,” 前面的 “:” ，表示对第一维数据进行遍历，“,” 后面的表示对第二维数据取第一个。

b=a[::-1,:3] #结果为 下面的矩阵。对第一维倒序，对第二位取前三个。

b=a[::-1,::-1] #对两维的数据都取倒序。结果如下

文章知识点与官方知识档案匹配

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194350 人正在系统学习中

Q5: enumerate python用法

enumerate python用法具体如下：

enumerate函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标，多用于在for循环中得到计数，enumerate参数为可遍历的变量，如字符串，列表等。

一般情况下对一个列表或数组既要遍历索引又要遍历元素时，会这样写：但是这种方法有些累赘，使用内置enumerrate函数会有更加直接，优美的做法。

enumerate函数说明

函数原型：enumerate（sequence,start=0]）。功能：将可循环序列sequence以start开始分别列出序列数据和数据下标，即对一个可遍历的数据对象（如列表、元组或字符串），enumerate会将该数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标。存在一个sequence。

什么是Python

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

关于python下标函数和下标 python的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。