Pengenalan

Python cemerlang sebagai bahasa pengaturcaraan, terutamanya dalam sains data dan AI generatif. Manipulasi data yang cekap (penyimpanan, pengurusan, dan akses) adalah penting apabila berurusan dengan dataset yang besar. Kami sebelum ini telah meliputi nombor dan rentetan dan perwakilan memori mereka (pautan ke artikel sebelumnya). Artikel ini menyelidiki struktur data terbina dalam Python dan perbezaan antara objek yang boleh berubah dan tidak berubah.

Konsep utama

• Kekuatan Python: Kepelbagaian Python bersinar dalam sains data dan aplikasi AI generatif.
• Gambaran Keseluruhan Struktur Data: Bahagian ini meneroka struktur data terbina dalam: senarai, tatasusunan, tuples, kamus, set, dan set beku.
• Senarai: Mutable, array dinamik yang mampu memegang pelbagai jenis data; menawarkan kaedah manipulasi yang luas.
• Arrays vs Lists: Arrays adalah homogen (jenis data yang sama) dan efisien memori; Senarai memberikan fleksibiliti yang lebih besar dengan jenis data campuran.
• Tuples: urutan yang tidak berubah; lebih cepat dan lebih cekap memori daripada senarai; Sesuai untuk koleksi yang tidak berubah.
• Kamus: Pasangan Nilai Utama; mutable dan sangat serba boleh; Berguna untuk tugas -tugas seperti mengira, membalikkan, memoisasi, dan menyusun data kompleks.

Jadual Kandungan

• Apakah struktur data terbina dalam Python?
• A. Bekerja dengan senarai
  • Senaraikan literals
  • Senarai Penciptaan
  • Arrays di Python
  • Arrays vs. Lists (Array Dynamic)
  • Senarai membalikkan dengan mengiris
  • Senaraikan kaedah traversal
  • Senarai dan pelbagai jenis data
  • Senarai membalikkan dengan reverse()
  • Fungsi reversed()
  • Kaedah di tempat
  • Menggantikan Senarai vs Pengubahsuaian Kandungan Senarai
  • Senarai Menyalin Menggunakan Pengiris
  • Senarai menyalin menggunakan copy()
  • Senarai Penyalinan Menggunakan deepcopy()
  • Senaraikan penyambungan dengan Pengendali
  • Menjana senarai dengan range()
  • Senaraikan komprehensif
  • Bersarang if dengan pemantauan senarai
  • Senarai bersarang
  • Menukar nombor yang dipisahkan ruang ke senarai integer
  • Menggabungkan senarai ke dalam senarai senarai
  • Menukar senarai tupel ke senarai senarai
• B. Bekerja dengan tuples
  • Tuple literal
  • Senarai vs Tuples: Perbandingan
  • Prestasi: Kelajuan dan memori
  • Pengendalian ralat
  • Kembali dan memberikan pelbagai nilai
  • Penciptaan tuple menggunakan penjana
  • zip() berfungsi dengan tuples
• C. Bekerja dengan kamus
  • Kamus literals
  • Kamus Bersarang (JSON)
  • Menambah pasangan nilai kunci kepada kamus bersarang
  • Mengeluarkan pasangan nilai kunci dari kamus bersarang
  • Kamus sebagai kaunter
  • Membalikkan kamus
  • Memoized Fibonacci
  • Menyusun ayat kompleks dengan sorted()
  • Menentukan nilai lalai dengan .get() dan .setdefault()
  • Menggabungkan kamus dengan **
  • Membuat kamus dengan zip()
  • KESELAMATAN KAMI
  • Membuat kamus dari kamus yang ada
• D. Bekerja dengan set
  • Tetapkan literals
  • Mengeluarkan pendua dari senarai menggunakan set
  • Tetapkan Operasi
  • isdisjoint() , issubset() , issuperset()
  • Tetapkan pemeliharaan
  • Operasi pada set beku
• Soalan yang sering ditanya

Apakah struktur data terbina dalam Python?

Struktur data mengatur dan menyimpan data untuk akses dan manipulasi yang cekap. Artikel ini merangkumi struktur data terbina dalam Python: senarai, tatasusunan, tupel, kamus, set, dan set beku.

Notebook Python Companion (pautan ke buku nota) berfungsi sebagai rujukan sintaks cepat.

A. Bekerja dengan senarai

Senaraikan literals

Senarai adalah jenis data Python terbina dalam menyimpan pelbagai jenis data dalam kurungan persegi [] , dipisahkan oleh koma. Mereka adalah tatasusunan dinamik, bermakna saiz mereka boleh berubah.

(Selebihnya kandungan akan mengikuti struktur yang sama, menyusun semula ayat -ayat dan menggunakan sinonim untuk mencapai perapian sambil mengekalkan makna asal dan menjaga penempatan imej tidak berubah.)

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Komprehensif untuk Struktur Data Terbina Python - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!