Списки python

Python adding list elements

This section will show how elements are added to a Python list.

adding.py

#!/usr/bin/env python

# adding.py

langs = []

langs.append("Python")
langs.append("Perl")
print(langs)

langs.insert(0, "PHP")
langs.insert(2, "Lua")
print(langs)

langs.extend(("JavaScript", "ActionScript"))
print(langs)

We have three methods to add new elements to a list: ,
, and .

langs = []

An empty list is created.

langs.append("Python")
langs.append("Perl")

The method adds an item at the end of the list;
we append two strings.

langs.insert(0, "PHP")
langs.insert(2, "Lua")

The method places an element at a specific position
indicated by the index number. The string is inserted
at the first position, the string at the third position.
Note that list index numbers start from zero.

langs.extend(("JavaScript", "ActionScript"))

The method adds a sequence of values to the end
of a list. In our case two strings of a Python tuple are appended at
the end of our list.

$ ./adding.py

This is example output.

Python list comprehensions

A list comprehension is a syntactic construct which
creates a list based on existing list. The syntax was influenced
by mathematical notation of sets. The Python
syntax was inspired by the Haskell programming language.

L = ]

The above pseudo code shows the syntax of a list comprehension. A list
comprehension creates a new list. It is based on an existing list. A for
loop goes through the sequence. For each loop an expression is evaluated
if the condition is met. If the value is computed it is appended to the new list.
The condition is optional.

List comprehensions provide a more concise way to create lists in situations
where and and/or nested loops could be used.

list_comprehension.py

#!/usr/bin/env python

# list_comprehension.py

a = 

b = 
print(b)

In the example we have defined a list of numbers.
With the help of the list comprehension, we create a new list
of numbers that cannot be divided by 2 without a remainder.

a = 

This is the list of nine integers.

b = 

Here we have the list comprehension. In the loop
each element of a list is taken. Then a condition
is tested. If the condition is met, an expression is evaluated. In our
case the expression is a pure which takes the element as
it is. Finally, the element is appended to the list.

$ ./list_comprehension.py

Example output. The numbers in a list cannot be divided by 2, without a
remainder.

In the second example we compare a list comprehension to a traditional
for loop.

list_comprehension2.py

#!/usr/bin/env python

# list_comprehension2.py

lang = "Python"

a = []

for e in lang:
    a.append(ord(e))

b = 

print(a)
print(b)

In the example we have a string. We want to create a
list of the ASCII integer codes of the letters of the string.

a = []

for e in lang:
    a.append(ord(e))

We create such a list with the for loop.

b = 

Here the same is produced using a list comprehension.
Note that the if condition was omitted. It is optional.

$ ./list_comprehension2.py

This is example output. You can find out more about list comprehensions
in Python list comprehensions
tutorial.

Вопрос 10. Как объединить два списка в список кортежей?

Сложность: (> ⌒ <)

Для объединения двух списков в список кортежей можно использовать функцию zip, причём не только для двух, но и для трёх и более списков. Это полезно для формирования, например, матриц из векторов.

В первых двух строчках мы создали два списка, которые надо объединить. В третьей с помощью конструкции, похожей на двойной генератор, создали список, состоящий из кортежей вида (k, v), где k и v берутся из двух наших списков с помощью функции zip(). К слову, она не зря носит такое название: в переводе zip означает «застёжка-молния», и эта функция как бы сшивает два списка в один.

Доступ к элементам вложенного списка

Мы можем получить доступ к элементам вложенного списка с помощью вложенных индексов. Давайте разберемся в этом на нескольких простых примерах.

nested_list = , , 7]

# first element in the nested sequence at index 1
print(nested_list)

# second element in the nested sequence at index 1
print(nested_list)

# third element in the nested sequence at index 2
print(nested_list)

Вложенный элемент может быть любой другой последовательностью, которая также поддерживает доступ на основе индекса. Например, результат будет таким же для вложенного списка .

Мы также можем использовать отрицательные индексы с вложенными списками. Приведенный выше фрагмент кода можно переписать следующим образом.

nested_list = 

# first element in the nested sequence at third last index
print(nested_list)

# last element in the nested sequence at third last index
print(nested_list)

# last element in the nested sequence at second last index
print(nested_list)

Индексирование

Что же такое индексирование? Это загадочное слово обозначает операцию обращения к элементу по его порядковому номеру ( ( ･ω･)ア напоминаю, что нумерация начинается с нуля). Проиллюстрируем это на примере:

fruits =
print(fruits[])
print(fruits)
print(fruits)

>>> Apple
>>> Grape
>>> Orange

Списки в Python являются изме­няемым типом данных. Мы можем изменять содер­жимое каждой из ячеек:

fruits =

fruits[] = ‘Watermelon’

fruits = ‘Lemon’
print(fruits)

>>>

Индексирование работает и в обратную сторону. Как такое возможно? Всё просто, мы обра­щаемся к элементу списка по отрица­тельному индексу. Индекс с номе­ром -1 дает нам доступ к после­днему элементу, -2 к предпоследнему и так далее.

fruits =
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)

>>> Orange
>>> Banan
>>> Peach
>>> Grape

Список — это упорядоченная последовательность

Список является упорядоченной последовательностью в том смысле, что все его объекты упорядочены по своему местоположению, а доступ к ним выполняется с помощью целочисленных индексов, которые и определяют местоположение элементов.

Выше мы уже видели, что механизм индексации списков аналогичен индексации строк с помощью оператора . Но из-за того, что список может содержать внутри себя абсолютно любые объекты, включая другие последовательности, то возникает необходимость в более сложных методах индексации:

Например, если необходимо получить доступ к символу , то его местоположение придется указывать с помощью трех операторов :

Несмотря на количество вложенных списков, получить доступ можно к абсолютно любому элементу, хотя с непривычки все-таки можно «заблудиться в трех соснах».

Метод collection.counter()

Метод collection.counter() может использоваться для сравнения списков. Функция counter() подсчитывает частоту элементов в списке и сохраняет данные в виде словаря, представленного в формате <значение>: <частота>. Если два списка имеют одинаковый выходной словарь, то они одинаковы.

Примечание: порядок элементов списка не влияет на результат работы метода counter().

Пример

import collections 

l1 = 
l2 = 
l3 = 

if collections.Counter(l1) == collections.Counter(l2):
	print ("Списки l1 и l2 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l2 неодинаковые")

if collections.Counter(l1) == collections.Counter(l3):
	print ("Списки l1 и l3 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l3 неодинаковые")

Вывод

Списки l1 и l2 неодинаковые
Списки l1 и l3 одинаковые

Итерация по Списку в Python С Помощью Метода Enumerate

Четвертый способ в нашем списке-это итерация с использованием метода enumerate. Если вы не знаете, что именно enumerate делает в python, то позвольте мне объяснить вам.Метод enumerate() добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его. И что бы ни возвращал метод enumerate, это будет объект enumerate.

Основное преимущество использования метода enumerate заключается в том, что вы можете преобразовать объекты enumerate в list и tuple с помощью методов list() и tuple() соответственно.

Синтаксис

Метод enumerate() принимает два параметра:

• iterable – последовательность, итератор или объект.
• start (необязательно) – начинает отсчет с этого числа. Если start опущен, то 0 принимается за start.

Объяснение

Здесь, таким образом, для итерации списка мы использовали метод enumerate. Сначала мы инициализировали и создали список. Список содержит семь элементов. После создания списка мы используем цикл for здесь для циклического перебора каждого элемента списка. Переменная ‘i’ здесь используется для подсчета количества раз, когда выполняется цикл for. Функция enumerate(list) здесь будет перебирать каждый элемент в списке, а также выводить число, включающее индекс каждого элемента.

Дайте мне список, и я переверну мир

Так (или примерно так) говорил ещё Архимед, а кто мы такие, чтоб с ним спорить. Список — простой, понятный и надёжный инструмент: в любой непонятной ситуации попробуйте сначала применить список, и даже если он не подойдёт, то подскажет, как и чем решать задачу дальше. Обязательно посмотрите другие методы списков из официальной документации Python, чтобы они не оказались для вас сюрпризом на собеседовании.

Конечно, Python — это не только списки, и изучать его лучше на родном языке в компании единомышленников. Приходите на наш курс «Профессия Python-разработчик». Под руководством опытных наставников вы станете настоящим укротителем питонов повелителем списков, массивов и словарей, а заодно получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.

Использование фрейма данных pandas.

В этом методе мы будем импортировать панд в качестве псевдонима pd. мы будем принимать входные данные в кадре данных панд.

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({ 
'Marks' : }, 
	

Names = ) 
 
n = len(pd.unique(df)) 

print("No.of.unique values :",n)

Выход:

No.of.unique values : 5

Объяснение:

Здесь, во-первых, мы импортировали модуль панд с псевдонимом pd. Во – вторых, мы создали фрейм данных с вводом меток и имен. В-третьих, мы создали переменную n, в которой будем хранить значение. Мы применили уникальную функцию в метках в панд, а затем вычислили ее длину с помощью функции длины и сохранили ее в переменной n. Наконец-то мы напечатали результат.

Python Подсчитывает Уникальные Значения В Списке С Помощью Функции pandas dict + zip

В этом методе мы будем использовать словарь с комбинацией функций zip для поиска уникальных значений строки путем преобразования их в список.

#input as a string

str="latracalsolutions"
unique = dict(zip(list(str),))
print("Dictionary : ",unique)
print("count : ",len(unique))

Выход:

Dictionary :  {'l': 3, 'a': 3, 't': 2, 'r': 1, 'c': 1, 's': 2, 'o': 2, 'u': 1, 'i': 1, 'n': 1}
count :  10

Объяснение:

Здесь во-первых, мы взяли строку как. Во-вторых, мы применили функцию dict внутри того, что мы применили функцию zip, и внутри нее мы преобразовали строку в список и подсчитали ключи и значения, пройдя по списку. В-третьих, мы взяли переменную unique, в которой мы хранили ключи и значения словаря. Наконец, мы напечатали длину словаря с помощью функции length в python.

List Methods

[]

1
3

1
2
0

Как создаются списки в Python

Существует несколько способов создания списков в Python. Чтобы лучше понять компромиссы связанные с использованием list comprehension, давайте сначала рассмотрим способы создания списков с помощью этих подходов.

Использование цикла for

Наиболее распространенным типом цикла является цикл for. Использование цикла for можно разбить на три этапа:

1. Создание пустого списка.
2. Цикл по итерируемому объекту или диапазону элементов range.
3. Добавляем каждый элемент в конец списка.

Допустим на надо создать список squares, то эти шаги будут в трех строках кода:

>>> squares = []
>>> for i in range(10):
...     squares.append(i * i)
>>> squares

Здесь мы создаем пустой список squares. Затем используем цикл for для перебора range(10). Наконец умножаем каждое число отдельно и добавляете результат в конец списка.

Использование объектов map()

map() предоставляет альтернативный подход, основанный на функциональном программировании. Мы передаем функцию и итерируемый объект (iterable), а map() создаст объект. Этот объект содержит выходные данные, которые мы получаем при запуске каждого итерируемого элемента через предоставленную функцию.

Немного запутано, поэтому в качестве примера рассмотрим ситуацию, в которой необходимо рассчитать цену после вычета налога для списка транзакций:

>>> txns = 
>>> TAX_RATE = .08

>>> def get_price_with_tax(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)

>>> final_prices = map(get_price_with_tax, txns)
>>> list(final_prices)

Здесь у вас есть итерируемый объект txns (в нашем случае простой список) и функция get_price_with_tax(). Мы передаем оба этих аргумента в map() и сохраняем полученный объект в final_prices. Мы можем легко преобразовать этот объект map в список, используя list().

Использование List Comprehensions

List comprehensions — это третий способ составления списков. При таком элегантном подходе мы можем переписать цикл for из первого примера всего в одну строку кода:

>>> squares = 
>>> squares

Вместо того, чтобы создавать пустой список и добавлять каждый элемент в конец, мы просто определяем список и его содержимое одновременно, следуя этому формату:

new_list = 

Каждое представление списков в Python включает три элемента:

1.  какое либо вычисление, вызов метода или любое другое допустимое выражение, которое возвращает значение. В приведенном выше примере выражение i * i является квадратом значения члена.
2.  является объектом или значением в списке или итерируемым объекте (iterable). В приведенном выше примере значением элемента является i.
3.  список, множество, последовательность, генератор или любой другой объект, который может возвращать свои элементы по одному. В приведенном выше примере iterable является range(10).

Поскольку требования к expression (выражению) настолько гибки, представление списков хорошо работает во многих местах, где вы будете использовать map(). Вы так же можем переписать пример ценообразования:

>>> txns = 
>>> TAX_RATE = .08

>>> def get_price_with_tax(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)

>>> final_prices = 
>>> final_prices

Единственное различие между этой реализацией и map() состоит в том, что list comprehension возвращает список, а не объект map.

Преимущества использования представления списков

Представление списков часто описываются как более Pythonic, чем циклы или map(). Но вместо того, чтобы слепо принимать эту оценку, стоит понять преимущества использования list comprehension по сравнению с альтернативами. Позже вы узнаете о нескольких сценариях, в которых альтернативы являются лучшим выбором.

Одним из основных преимуществ использования является то, что это единственный инструмент, который вы можете использовать в самых разных ситуациях. В дополнение к созданию стандартного списка, списки могут также использоваться для отображения и фильтрации. Вам не нужно использовать разные подходы для каждого сценария.

Это основная причина, почему list comprehension считаются Pythonic, поскольку Python включает в себя простые и мощные инструменты, которые вы можете использовать в самых разных ситуациях. Дополнительным преимуществом является то, что всякий раз, когда вы используете представления списков, вам не нужно запоминать правильный порядок аргументов, как при вызове map().

List comprehensions также более декларативны, чем циклы, что означает, что их легче читать и понимать. Циклы требуют, чтобы вы сосредоточились на создание списока. Вы должны вручную создать пустой список, зациклить элементы и добавить каждый из них в конец списка. Используя представления списков, вы можете вместо этого сосредоточиться на том, что хотите добавить в список, и положиться, на то что Python позаботится о том, как происходит построение списка.

Removing elements from Python list

Previously we have added items to a list. Now we will be removing them
from a list.

removing.py

#!/usr/bin/env python

# removing.py

langs = 
print(langs)

lang = langs.pop(3)
print("{0} was removed".format(lang))

lang = langs.pop()
print("{0} was removed".format(lang))

print(langs)

langs.remove("Ruby")
print(langs)

The method removes and returns an element with a specified index
or the last element if the index number is not given.
The method removes a particular item from a list.

lang = langs.pop(3)
print("{0} was removed".format(lang))

We take away the element which has index 3. The method
returns the name of the removed element; it is printed to the console.

lang = langs.pop()
print("{0} was removed".format(lang))

The last element from the list, namely string, is removed
from the list.

langs.remove("Ruby")

This line removes a string from the list.

Lua was removed
JavaScript was removed

From the ouput of the script we can see the effects of the described methods.

A keyword can be used to delete list elements as well.

removing2.py

#!/usr/bin/env python

# removing2.py

langs = 
print(langs)

del langs
print(langs)

#del langs

del langs
print(langs)

We have a list of strings. We use the keyword to delete
list elements.

del langs

We remove the second string from the list. It is the string.

#del langs

We can delete only existing elements. If we uncomment the code line, we will
receive an message.

del langs

Here we remove all the remaining elements from the list. The
characters refer to all items of a list.

$ ./removing2.py


[]

This is the example output.

Delete/Remove List Elements

We can delete one or more items from a list using the keyword . It can even delete the list entirely.

Output

Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 18, in <module>
NameError: name 'my_list' is not defined

We can use method to remove the given item or method to remove an item at the given index.

The method removes and returns the last item if the index is not provided. This helps us implement lists as stacks (first in, last out data structure).

We can also use the method to empty a list.

Output

o

m

[]

Finally, we can also delete items in a list by assigning an empty list to a slice of elements.

Решение задач

1. Создайте список из 10 четных чисел и выведите его с помощью цикла for

2. Создайте список из 5 элементов. Сделайте срез от второго индекса до четвертого

3. Создайте пустой список и добавьте в него 10 случайных чисел и выведите их. В данной задаче нужно использовать функцию randint.

from random import randint

n = randint(1, 10) # Случайное число от 1 до 10

4. Удалите все элементы из списка, созданного в задании 3

5. Создайте список из введенной пользователем строки и удалите из него символы ‘a’, ‘e’, ‘o’

6. Даны два списка, удалите все элементы первого списка из второго

a =

b =
# Вывод
>>>

7. Создайте список из случайных чисел и найдите наибольший элемент в нем.

8. Найдите наименьший элемент в списке из задания 7

9. Найдите сумму элементов списка из задания 7

10.Найдите среднее арифметическое элементов списка из задания 7

Доступ к элементам списка

На элемент списка можно ссылаться по его индексу. Индексы являются целыми числами и начинаются от до где — количество элементов:

В Python индексы заключаются в квадратные скобки:

Например, для доступа ко второму элементу списка вы должны использовать:

Если вы ссылаетесь на несуществующий индекс, исключение :

Для доступа к элементам во вложенном списке используйте несколько индексов:

Python также позволяет вам получать доступ к элементам списка, используя отрицательные индексы. Последний элемент обозначается как , второй последний элемент — как и так далее:

Например, чтобы получить доступ ко второму элементу с конца, вы должны использовать:

Метод sort() и оператор ==

Для сравнения двух списков можно использовать метод sort() вместе с оператором ==. Метод sort() используется для сортировки таким образом, чтобы элементы в двух списках находились на одинаковых позициях.

Примечание: порядок элементов не влияет на результат, поскольку мы будем сортировать списки перед сравнением.

Оператор == используется для сравнения списков элемент за элементом.

Пример

import collections

l1 = 
l2 = 
l3 = 

l1.sort()
l2.sort()
l3.sort()

if l1 == l3:
	print ("Списки l1 и l3 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l3 неодинаковые")
if l1 == l2:
	print ("Списки l1 и l2 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l2 неодинаковые")

Вывод

Списки l1 и l3 одинаковые
Списки l1 и l2 неодинаковые

Выполните Итерацию списка в Python С помощью итераторов – Iter() и Next()

Для итерации списка с помощью итераторов в python мы будем использовать методы __iter()__ и __next ()__. В Python __iter__() и __next__() совместно известны как протокол итератора.

Итераторы обычно реализуются в циклах, постижениях, генераторах и т. Д. Это просто объект, который может быть повторен (по одному элементу за раз). Внутренне цикл for создает объект iterator, iter_obj, вызывая iter() для iterable.

Синтаксис

Синтаксис функции __iter ()__

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Функция iter() (которая вызывает метод __iter__()) возвращает итератор.

Синтаксис функции __next ()__

Next(Iter_obj) – это то же самое, что obj.next(). Здесь iter_obj может быть любым итеративным объектом, созданным функцией iter ().

Пример

iterable = (iterable)

while True:
    try:
       (iter_obj)
        print(element)
    except StopIteration:
        break

Объяснение

В приведенном выше примере сначала мы создали итеративный (список) с элементами . Затем мы получаем итератор с помощью функции iter() и сохраняем его в переменной iter_obj. После этого мы инициализировали бесконечный цикл while и использовали функцию next() для перебора всех элементов итератора. Когда мы дойдем до конца и больше не будем возвращать данные, это вызовет исключение StopIteration.

Внутренне цикл for создает объект итератора iter_obj, вызывая iter() на итераторе. Но на практике цикл for на самом деле является бесконечным циклом while.

Функция list()

Еще один способ создания списков заключается в том чтобы использовать встроенную функцию . Если вызвать данную функцию без аргументов, то будет возвращен пустой список:

Если передать функции любой итерируемый объект, то он так же будет преобразован в список, например, вот так список может быть получен из строки:

Помимо строк, аргументом может быть любой итератор, например :

В общем, любая последовательность не спискового типа данных, будет преобразована к списковому типу, что бывает очень полезно, для реализации многих алгоритмов обработки данных. Например, кортеж, который является неизменяемой версией списков, может быть преобразован в список вот так:

Словарь, который хранит данные в виде пар ключ — значение, так же может быть преобразован в список, но в результирующий список попадут только имена ключей:

Множества, которые хранят только уникальные объекты, так же могут быть преобразованы в списки:

Даже строки байтов могут быть преобразованы в список:

Ну а если функции передать список, то он будет возвращен как бы без изменений, но на самом деле будет возвращена его поверхностная копия:

Python copying lists

There are several ways how we can copy a list in Python.
We will mention a few of them.

copying.py

#!/usr/bin/env python

# copying.py

import copy

w = 

c1 = w
c2 = list(w)
c3 = copy.copy(w)
c4 = copy.deepcopy(w)
c5 = 

c6 = []

for e in w:
    c6.append(e)
    
c7 = []
c7.extend(w)

print(c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7)

We have a list of three strings. We make a copy of the list
seven times.

import copy

We import the module which has two methods for copying.

c1 = w

A list is copied using the slice syntax.

c2 = list(w)

The function creates a copy of a list when it takes
a list as a parameter.

c3 = copy.copy(w)
c4 = copy.deepcopy(w)

The method produces a shallow copy of a list. The
produces a deep copy of a list.

c5 = 

A copy of a string is created using list comprehension.

c6 = []

for e in w:
    c6.append(e)

A copy created by a loop.

c7 = []
c7.extend(w)

The method can be used to create a copy
too.

$ ./copying.py
   
   

Seven copies of a string list were created using different techniques.

Поведение списков при изменении

Список как тип данных относится к категории изменяемых структур данных. Слово «изменяемый» означает, что вы можете вносить любые изменения в структуру данных даже после ее определения. Итак, какие изменения вы можете произвести по отношению к списку? Вы можете обновить, добавить новый и удалить любой элемент.

Позвольте продемонстрировать.

Изменение элементов списка

>>> list1

>>> list1 = 2
>>> list1

Удаление элементов списка

>>> list1

>>> list1.remove(5) #remove element 5
>>> list1

Обновлять и удалять элементы легко и просто. Что касается добавления элемента в список, существует много разных способов сделать это. Все зависит от того, куда и как вы хотите добавить элемент. Одним из этих способов является использование функции .

Вставка элемента

принимает 2 аргумента. Первый — это индекс, по которому вы хотите добавить элемент, а второй — сам элемент или его значение.

>>> list1

>>> list1.insert(4,89)
>>> list1
 #inserting 89 at 4th index.

Что будет, если вы передадите индекс, который намного больше, чем размер списка? Ну, в этом случае список добавит элемент в конец.

>>> list1

>>> list1.insert(100000,100)
>>> list1

Помимо вставки, вы можете использовать , чтобы добавить элемент в конец списка.

>>> list1 = 
>>> list1.append(67)
>>> list1

Python simple list

List elements can be accessed by their index. The first element has index 0, the
last one has index -1.

simple.py

#!/usr/bin/env python

# simple.py

nums = 

print(nums)
print(nums)
print(nums)

This is a simple list having five elements. The list is delimited by
square brackets . The elements of a list are separated
by a comma character. The contents of a list are printed to the console.

nums = 

The right side of the assignment is a Python list literal. It creates a list
containing five elements.

$ ./simple.py
1
5

This is the output of the example.

Lists can contain elements of various data types.

various_types.py

#!/usr/bin/env python

# various_types.py

class Being:
    pass

objects = , "Python", (2, 3), Being(), {}]
print(objects)

In the example, we create an objects list. It contains numbers, a boolean value,
another list, a string, a tuple, a custom object, and a dictionary.

$ ./various_types.py 
, 'Python', (2, 3), 
    <__main__.Being instance at 0x7f653577f6c8>, {}]

This is the output.

list.append() и цикл for

Чтобы найти уникальные элементы, мы можем применить цикл Python for вместе с функцией list.append(), чтобы добиться того же:

• Сначала мы создаем новый (пустой) список, т.е. res_list.
• После этого, используя цикл for, мы проверяем наличие определенного элемента в новом созданном списке (res_list). Если элемент отсутствует, он добавляется в новый список с помощью метода append().

Синтаксис:

list.append(value)

В случае, если при обходе мы сталкиваемся с элементом, который уже существует в новом списке, то есть повторяющимся элементом, в этом случае он игнорируется циклом for. Мы будем использовать оператор if, чтобы проверить, является ли этот элемент уникальным или повторяющимся.

Пример:

list_inp =  

res_list = []

for item in list_inp: 
    if item not in res_list: 
        res_list.append(item) 

print("Unique elements of the list using append():\n")    
for item in res_list: 
    print(item) 
      

Вывод:

Unique elements of the list using append():

100
75
20
12
25

Access List Elements

There are various ways in which we can access the elements of a list.

List Index

We can use the index operator to access an item in a list. In Python, indices start at 0. So, a list having 5 elements will have an index from 0 to 4.

Trying to access indexes other than these will raise an . The index must be an integer. We can’t use float or other types, this will result in .

Nested lists are accessed using nested indexing.

Output

p
o
e
a
5
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 21, in <module>
TypeError: list indices must be integers or slices, not float

Negative indexing

Python allows negative indexing for its sequences. The index of -1 refers to the last item, -2 to the second last item and so on.

When we run the above program, we will get the following output:

e
p

List indexing in Python

Итерация по Списку в Python с Помощью цикла For

Выполнение итерации в списке с использованием цикла for-это самый простой и основной способ достижения нашей цели. Как вы можете обнаружить в этой статье, используя какую-то поисковую систему, находя способ перебора списка в Python. Поэтому я предполагаю, что у вас уже есть базовые знания о петлях. Поэтому я не демонстрирую здесь циклы for.

Пример

# Program to iterate through list using for loop 
list =  

# For Loop to iterate through list
for i in list: 
	print(i)

Объяснение

В приведенном выше примере программы мы сначала инициализировали и создали список с именем list. Список содержит шесть элементов, которые являются соответственно. А затем мы инициализировали простой цикл for в списке, который будет повторяться до конца списка и в конечном итоге печатать все элементы один за другим. Для печати в python мы просто используем функцию print (), как вы уже знаете.

Доступ к элементам

Python назначает индекс каждому из элементов списка, нумерация идет с нуля. Итак, если вы хотите получить доступ к определенному элементу в списке, вы можете обратиться к нему по его индексу. Для этого вы должны знать индекс элемента. Впрочем, даже если вы этого не знаете, не беспокойтесь, для этого есть одно решение. Но пока давайте попробуем получить доступ к элементам по их индексу.

>>> list1

>>> print(list1)
1
>>> print(list1)
3
>>> print(list1)
2

Python выбросит , если вы передадите индекс, который не связан со списком, или если этот индекс не ссылается на объект.

>>> list1

>>> print(list1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
>>>

Бывают ситуации, когда вы знаете, к какому элементу вы хотите получить доступ, но не знаете его индекс. В таких ситуациях вы можете найти этот элемент в соответствующем списке, а функция поиска (функция в случае списков) возвращает индекс этого элемента.

>>> list1

>>> list1.index(2)
1 // index of 2

Python sequence functions

Sequence functions can be used on any sequence types, including lists.

sequence_funs.py

#!/usr/bin/env python

# sequence_funs.py

n = 

print("There are {0} items".format(len(n)))
print("Maximum is {0}".format(max(n)))
print("Minimum is {0}".format(min(n)))
print("The sum of values is {0}".format(sum(n)))

In the example above, we have four functions: , ,
, and .

print("There are {0} items".format(len(n)))

The function returns the size of the list. The number of
elements of the list.

print("Maximum is {0}".format(max(n)))
print("Minimum is {0}".format(min(n)))

The and functions return the maximum
and the minimum of the list.

print("The sum of values is {0}".format(sum(n)))

The function calculates the sum of the numbers
of the list.

$ ./sequence_funs.py
There are 8 items
Maximum is 8
Minimum is 1
The sum of values is 36

This is the output.

List Methods

[]

1
3

1
2
0