Как получить уникальные элементы списка python

Зачем уметь создавать связный список на Python?

Зачем вообще может понадобиться создавать собственный связный список на Python? Это хороший вопрос. Использование связных списков имеет некоторые преимущества по сравнению с использованием просто списков Python.

Традиционно вопрос звучит как «чем использование связного списка лучше использования массива». Основная идея в том, что массивы в Java и других ООП-языках имеют фиксированный размер, поэтому для добавления элемента приходится создавать новый массив с размером N + 1 и помещать в него все значения из предыдущего массива. Пространственная и временная сложность этой операции — O(N). А вот добавление элемента в конец связного списка имеет постоянную временную сложность (O(1)).

Списки в Python это не настоящие массивы, а скорее реализация динамического массива, что имеет свои преимущества и недостатки. В Википедии есть .

Если вопрос производительности вас не тревожит, тогда да, проще реализовать обычный список Python. Но научиться реализовывать собственный связный список все равно полезно. Это как изучение математики: у нас есть калькуляторы, но основные концепции мы все-таки изучаем.

В сообществе разработчиков постоянно ведутся горячие споры о том, насколько целесообразно давать на технических интервью задания, связанные с алгоритмами и структурами данных. Возможно, в этом и нет никакого смысла, но на собеседовании вас вполне могут попросить реализовать связный список на Python. И теперь вы знаете, как это сделать.

Traversing Python lists

This section will point out three basic ways to traverse a list in Python.

traverse.py

#!/usr/bin/env python

# traverse.py

n = 

for e in n:
    print(e, end=" ")
    
print() 

The first one is the most straightforward way to traverse a list.

n = 

We have a numerical list. There are five integers in the list.

for e in n:
    print(e, end=" ")

Using the loop, we go through the list one by one
and print the current element to the console.

$ ./traverse.py
1 2 3 4 5

This is the output of the script. The integers are printed to the
terminal.

The second example is a bit more verbose.

traverse2.py

#!/usr/bin/env python

# traverse2.py

n = 

i = 0
s = len(n)

while i < s:
    
    print(n, end=" ")
    i = i + 1

print()

We are traversing the list using the loop.

i = 0
l = len(n)

First, we need to define a counter and find out the size of the list.

while i < s:
    
    print(n, end=" ")
    i = i + 1

With the help of these two numbers, we go through the list and
print each element to the terminal.

The built-in function gives us both the
index and the value of a list in a loop.

traverse3.py

#!/usr/bin/env python

# traverse3.py

n = 

print(list(enumerate(n)))

for e, i in enumerate(n):
    print("n = {1}".format(e, i))

In the example, we print the values and
the indexes of the values.

$ ./traverse3.py 

n = 1
n = 2
n = 3
n = 4
n = 5

Running the script.

Работа с отсутствующими данными при сортировке в Pandas ↑

Часто данные реального мира имеют много недостатков. Хотя у pandas есть несколько методов, которые можно использовать для очистки данных перед сортировкой, иногда приятно увидеть, какие данные отсутствуют во время сортировки. Это можно сделать с помощью параметра .

Подмножество данных об экономии топлива, используемое в этом руководстве, не имеет пропущенных значений. Чтобы проиллюстрировать использование , сначала нужно создать некоторые недостающие данные. Следующий фрагмент кода создает новый столбец на основе существующего столбца , сопоставляя , где равно и , где это не так:

>>> df = df.map({"Y": True})
>>> df
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
0       19          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
1        9         12  Regular  ...     Manual 5-spd  1985      NaN
2       23          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
3       10          8  Regular  ...  Automatic 3-spd  1985      NaN
4       17          4  Premium  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
95      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True
96      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
97      15          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
98      15          6  Regular  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
99       9          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN

Теперь у вас есть новый столбец с именем , который содержит значения и . В этом столбце вы увидите, какой эффект дает при использовании двух методов сортировки. Чтобы узнать больше об использовании , вы можете прочитать Pandas Project: Make Gradebook With Python & Pandas.

Значение параметра na_position в .sort_values()   

принимает параметр с именем , который помогает упорядочить недостающие данные в столбце, по которому выполняется сортировка. Если сортируется столбец с отсутствующими данными, то строки с отсутствующими значениями появятся в конце . Это происходит независимо от того, выполнятся ли сортировка по возрастанию или по убыванию.

Вот как выглядит DataFrame при сортировке по столбцу с отсутствующими данными:

>>> df.sort_values(by="mpgData_")
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
0       19          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
55      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
56      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
57      16          6  Premium  ...     Manual 5-spd  1993     True
59      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
94      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
96      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
97      15          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
98      15          6  Regular  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
99       9          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN

Чтобы изменить это поведение и чтобы недостающие данные сначала отображались в DataFrame, надо установить в значение . Параметр принимает только значения , которые являются значениями по умолчанию, или . Вот как использовать в :

>>> df.sort_values(
...     by="mpgData_",
...     na_position="first"
... )
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
1        9         12  Regular  ...     Manual 5-spd  1985      NaN
3       10          8  Regular  ...  Automatic 3-spd  1985      NaN
4       17          4  Premium  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
5       21          4  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993      NaN
11      18          4  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
32      15          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993     True
33      15          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993     True
37      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True
85      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
95      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True

Теперь любые недостающие данные из столбцов, которые использовались для сортировки, будут отображаться в верхней части DataFrame. Это особенно полезно при начале анализа своих данные, когда нет уверенности в том, есть ли пропущенные значения.

Описание параметра na_position в .sort_index()   

также принимает . Обычно, DataFrame не имеет значений как часть индекса, поэтому этот параметр менее полезен в . Однако полезно знать, что если DataFrame действительно имеет в индексе строки или имени столбца, то можно быстро определить это с помощью и .

По умолчанию для этого параметра установлено значение , что помещает значения в конец отсортированного результата. Чтобы изменить это поведение и сначала сохранить недостающие данные в фрейме данных, установите для параметра значение .

Как хранятся списки в памяти?

Во время создания списка в Python происходит резервирование пустой области в памяти. Условно можно сказать, что это некий контейнер, где содержатся ссылки на другие элементы данных. Однако в отличие от таких данных, как строка либо число, содержимое контейнера списка может меняться.

Чтобы лучше представлять вышеописанный процесс, посмотрим на картинку. Мы увидим список, который содержит ссылки на объекты 1 и 2. При этом после выполнения операции a = 3, вторая ссылка станет указывать на объект № 3 (в Питоне элементы списка нумеруются, начиная с нуля).

Создание, удаление и изменение списков, а также работа с его элементами

Создать список в Python можно следующим способом:

>>> a = []
>>> type(a)
<class 'list'>
>>> b = list()
>>> type(b)
<class 'list'>

Кроме того, возможно создание списка с заранее известным набором данных:

>>> a = 1, 2, 3
>>> type(a)
<class 'list'>

Если список уже есть и нужно создать копию, это тоже не проблема:

>>> a = 1, 3, 5, 7
>>> b = list(a)
>>> print(a)
1, 3, 5, 7
>>> print(b)
1, 3, 5, 7

Обратите внимание, что если вы делаете простое присваивание списков друг другу, то переменной (в нашем примере это b) присваивается ссылка на тот же самый элемент данных в памяти, как и в списке a (не на копию списка a). Таким образом, если захотите изменить список a, b тоже будет меняться

>>> a = 1, 3, 5, 7
>>> b = a
>>> print(a)
1, 3, 5, 7
>>> print(b)
1, 3, 5, 7
>>> a1 = 10
>>> print(a)
1, 10, 5, 7
>>> print(b)
1, 10, 5, 7

Если нужно добавить элемент в список, используем метод append():

>>> a = []
>>> a.append(3)
>>> a.append("hello")
>>> print(a)
3, 'hello'

А если требуется удалить элемент из списка в том случае, когда его значение известно, рекомендуется применение метода remove(x), который удалит первую ссылку на этот элемент:

>>> b = 2, 3, 5
>>> print(b)
2, 3, 5
>>> b.remove(3)
>>> print(b)
2, 5

Для удаления элемента по индексу подходит команда del имя_списка:

>>> c = 3, 5, 1, 9, 6
>>> print(c)
3, 5, 1, 9, 6
>>> del c2
>>> print(c)
3, 5, 9, 6

Кроме того, можно изменить элемент списка в Python (его значение), напрямую к нему обратившись. Но для этого надо знать индекс элемента:

>>> d = 2, 4, 9
>>> print(d)
2, 4, 9
>>> d1 = 17
>>> print(d)
2, 17, 9

А что нужно сделать, если требуется очистить список в Python? Для этого можно заново его проинициализировать, как будто вновь его создаёте. А чтобы получить доступ к элементу списка, поместите индекс данного элемента в квадратные скобки:

>>> a = 3, 5, 7, 10, 3, 2, 6, 
>>> a2
7

Можно применять и отрицательные индексы (счёт пойдёт с конца). Например, чтобы получить доступ к последнему элементу списка в Python, используют следующую команду:

>>> a-1

Также может понадобиться найти и получить из списка некоторый подсписок в заданном диапазоне индексов. Чтобы это реализовать, поместите начальный и конечный индексы в квадратные скобки и разделите их двоеточием:

>>> a14
5, 7, 10

Объединить списки в Python тоже несложно. Объединение легко сделать с помощью метода extend:

combo_list = 1
one_list = 4, 5
a = combo_list.extend(one_list)
print(a) # 

Также в Python можно объединить список с другим, просто добавив их вместе. Это довольно простой способ объединения:

my_list = 1, 2, 3
my_list2 = "a", "b", "c"
combo_list = my_list + my_list2
print(combo_list) # 

Как видите, объединить списки достаточно легко.

5. Как в Python работают представления списков?

Представление списков это, в сущности, просто элегантный способ конструирования списков в Python. Особенно этот способ понравится тем, кто любит математику. Судите сами:

Результат:

Итак, что же произошло? Мы взяли все целые числа от 0 до 10 (исключая 10) и каждое число возвели в квадрат.

Согласитесь, не очень сложно. Теперь давайте поднимем планку.

Давайте получим такой же список, но будем брать только четные числа, то есть те, которые нацело делятся на . Это также очень просто сделать при помощи представления списков.

Результат:

Мы просто добавили при помощи инструкции условие в наше первоначальное выражение. Если это условие выполняется, то число возводится в квадрат и добавляется в результирующий список, а если нет, то пропускается. В нашем случае это условие делимости на без остатка.

Итак, в более общем смысле, вы также можете использовать представление списков для преобразования ваших списков в другие списки, что звучит немного сложнее, не так ли?

Рассмотрим следующий пример:

Результат:

В данном примере у нас уже есть список , который мы преобразуем при помощи представления списков. Вы опять можете видеть, что выражение обеспечивает выполнение некоторых операций для всех элементов списка .

Теперь обратите внимание на выражение.  Для простоты, вы должны просто знать, что лямбда-функции — это анонимные функции, которые создаются во время выполнения

Учитывая это, вы можете просто сосредоточиться на выражении .

Отсюда видно, что эта функция просто принимает один элемент и умножает его на самого себя, то есть возводит в квадрат. Это анонимная функция, поэтому вам нужно передать ей свой элемент списка, чтобы убедиться, что лямбда-функция принимает его в качестве входных данных. Поэтому мы видим такое выражение: .

Для лучшего понимания вторую строку кода можно переписать следующим образом:

Здесь мы просто определяем лямбда-функцию заранее.

Стоит отметить, что помимо представления списков существуют также представления словарей и представления множеств.

3. Как преобразовать список в другие структуры данных в Python?

Иногда список это не совсем то, что вам надо. В этих случаях неплохо знать, как преобразовать свой список в более подходящую структуру данных. Ниже мы разберем несколько наиболее распространенных вариантов преобразования списков.

Как преобразовать список в строку

Преобразовать список в строку можно при помощи функции . Данная операция склеит все элементы нашего списка вместе и вернет строку. Более подробно об этом можно прочитать в .

# Преобразование списка строк в строку
listOfStrings = 
strOfStrings = ''.join(listOfStrings)
print(strOfStrings)

# Преобразование списка чисел в строку
listOfNumbers = 
strOfNumbers = ''.join(str(n) for n in listOfNumbers)
print(strOfNumbers)

Обратите внимание, что если ваш список содержит численные значения, то вы должны преобразовать их в строковые значения перед выполнением функции. Это показано во втором примере нашего кода

Для преобразования целого числа в строковое значение мы проходим циклом по всему массиву чисел.

Как преобразовать список в кортеж

Преобразовать список в кортеж можно при помощи функции . Передайте в нее в качестве аргумента ваш список, и на выходе вы получите кортеж.

Помните, что кортежи это неизменяемый тип данных. После преобразования списка в кортеж в нем больше нельзя будет что-либо менять.

Как преобразовать список в множество

Как вы помните, множество — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Таким образом, при преобразовании списка в множество будут потеряны не только возможные дубликаты в списке, но и порядок элементов.

Преобразовать список в множество можно при помощи функции . Просто передайте в нее ваш список, и на выходе получите множество.

Как преобразовать список в словарь

Словари в Python имеют дело с ключами и значениями, поэтому преобразование списка в словарь выглядит не таким явным. Допустим, у нас есть следующий список:

Нам нужно, чтобы пары элементов и , а также и интерпретировались как пары ключ-значение. Чтобы это сделать, разобьем наш список на два одинаковых списка при помощи срезов и передадим эти два списка в функцию .

В результате получим:

Заметьте, что для вывода результата на экран мы обернули функцию в функцию .

Теперь передадим функцию в функцию , которая будет воспринимать элемент как ключ, а элемент как значение. Сходным образом, будет интерпретирован как ключ, а — как значение.

# Преобразуем в словарь
helloWorldDictionary = dict(zip(helloWorld, helloWorld))

# Выводим результат на экран
print(helloWorldDictionary)

В результате получится следующий словарь:

Если у вас список большой, то вероятно лучше будет сделать следующим образом:

a = 

# Создаем итератор списка
i = iter(a)

# Создаем и выводим на экран словарь
print(dict(zip(i, i)))

Результат:

Заметим, что из итерируемого объекта всегда можно получить итератор. Объект итератор, в котором реализован метод , содержит в себе информацию о том, на каком шаге сейчас проходит итерация и каким будет следующий элемент последовательности.

В чем разница между методами append() и extend()?

Давайте возьмемся за этот вопрос, вернувшись к концепции итерируемости, которую мы объяснили в начале нашей статьи.

Не забывайте, что мы называем переменную итерируемой, если программа может производить итерации по ней. Иными словами, итерируемая переменная представляет из себя последовательность элементов. Как вы, вероятно, уже прочли в начале статьи, списки являются последовательностями, а все экземпляры последовательностей в Python являются итерируемыми.

Совет: чтобы проверить, является ли переменная итерируемой, воспользуйтесь методом __iter__. Вот пример такого кода:

# Эта ваш список
list = 
# Проверим, итерируемый он или нет
list.__iter__

Запустите данный код самостоятельно и убедитесь, что списки являются итерируемыми объектами.

Теперь, держа в уме концепцию итерируемости, начнем постигать разницу между этими двумя методами. Метод , с одной стороны, принимает итерируемую переменную (скажем, список, кортеж или множество) и по одному добавляет к исходному списку элементы этой итерируемой последовательности.

Метод , с другой стороны, просто добавляет свой аргумент к концу исходного списка как единичный элемент. То есть, принимая в качестве аргумента итерируемую переменную, метод  обрабатывает ее как единичный объект.

На примере следующего кода очень легко увидеть и понять разницу в работе этих методов:

# Добавляем список  в список `shortList`
shortList.append()
# Используем метод print() для вывода shortList на экран
print(shortList)
# Расширяем `longerList` при помощи списка 
longerList.extend()
# Используем метод print() для вывода longerList на экран
print(longerList)

Результат:

Пузырьковая сортировка

Этот простой алгоритм выполняет итерации по списку, сравнивая элементы попарно и меняя их местами, пока более крупные элементы не «всплывут» в начало списка, а более мелкие не останутся на «дне».

Алгоритм

Сначала сравниваются первые два элемента списка. Если первый элемент больше, они меняются местами. Если они уже в нужном порядке, оставляем их как есть. Затем переходим к следующей паре элементов, сравниваем их значения и меняем местами при необходимости. Этот процесс продолжается до последней пары элементов в списке.

При достижении конца списка процесс повторяется заново для каждого элемента. Это крайне неэффективно, если в массиве нужно сделать, например, только один обмен. Алгоритм повторяется n² раз, даже если список уже отсортирован.

ML Engineer

Piano, Казань, можно удалённо, По итогам собеседования

tproger.ru

Вакансии на tproger.ru

Для оптимизации алгоритма нужно знать, когда его остановить, то есть когда список отсортирован.

Чтобы остановить алгоритм по окончании сортировки, нужно ввести переменную-флаг. Когда значения меняются местами, устанавливаем флаг в значение , чтобы повторить процесс сортировки. Если перестановок не произошло, флаг остаётся и алгоритм останавливается.

Реализация

Алгоритм работает в цикле и прерывается, когда элементы ни разу не меняются местами. Вначале присваиваем значение , чтобы алгоритм запустился хотя бы один раз.

Время сортировки

Если взять самый худший случай (изначально список отсортирован по убыванию), затраты времени будут равны O(n²), где n — количество элементов списка.

Словари

Словарь Python, по большей части, представляет собой хэш-таблицу. В некоторых языках, словари могут упоминаться как ассоциативная память, или ассоциативные массивы. Они индексируются при помощи ключей, которые могут быть любого неизменяемого типа. Например, строка или число могут быть ключом. Вам обязательно стоит запомнить тот факт, что словарь – это неупорядоченный набор пар ключ:значение, и ключи обязательно должны быть уникальными.

Вы можете получить список ключей путем вызова метода keys() в том или ином словаря. Чтобы проверить, присутствует ли ключ в словаре, вы можете использовать ключ in в Python. В некоторых старых версиях Python (с 2.3 и более ранних, если быть точным), вы увидите ключевое слово has_key, которое используется для проверки наличия ключа в словаре. Данный ключ является устаревшим в Python 2.X, и был удален, начиная с версии 3.Х. Давайте попробуем создать наш первый словарь:

Python

my_dict = {}
another_dict = dict()

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}
print(my_other_dict) # {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

1 2 3 4 5

my_dict={} another_dict=dict() my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3} print(my_other_dict)# {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

Первые два примера показывают, как создавать пустой словарь. Все словари находятся в фигурных скобках. Последняя строчка показывает, что мы имеем в виду, когда говорим «неупорядоченный словарь». Теперь настало время узнать, как принимаются значения в словаре.

Python

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

print(my_other_dict) # 1

my_dict = {«name»:»Mike», «address»:»123 Happy Way»}
print(my_dict) # ‘Mike’

1 2 3 4 5 6

my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3} print(my_other_dict»one»)# 1 my_dict={«name»»Mike»,»address»»123 Happy Way»} print(my_dict»name»)# ‘Mike’

В первом примере, мы использовали словарь из предыдущего примере, и вытащили значение, связанное с ключом под названием one. Второй пример демонстрирует, как задавать значение ключу name. Теперь попробуем узнать, находится ли ключ в словаре или нет:

Python

print(«name» in my_dict) # True

print(«state» in my_dict) # False

1 2 3

print(«name»inmy_dict)# True print(«state»inmy_dict)# False

Что-ж, если ключ в словаре, Python выдает нам Boolean True. В противном случае, мы получаем Boolean False. Если вам нужно получить список ключей  в словаре, вам нужно сделать следующее:

Python

print(my_dict.keys()) # dict_keys()

1	print(my_dict.keys())# dict_keys()

В Python 2, метод keys дает нам список. Но в Python 3 он дает объект view. Это дает разработчику возможность обновлять словарь, так что view также обновится

Обратите внимание на то, что когда мы используем ключевое слово in для текста содержимого словаря, лучше будет сделать это в словаре, а не в списке, выдаваемом методом keys. Смотрим ниже:

Python

if «name» in my_dict # Такая конструкция правильная

if «name» in my_dict.keys() # Работает но медленее

1 2 3

if»name»inmy_dict# Такая конструкция правильная if»name»inmy_dict.keys()# Работает но медленее

Пока это, возможно, не говорит вам о многом, во время реальной работы ситуация будет другая и каждая секунда будет важна. При создании тысячи файлов для обработки, эти маленькие хитрости могут уберечь вас от бесполезной траты времени.

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.

Удаление диапазона элементов из списка

Python имеет предоставление извлечения диапазона элементов из списка. Это можно сделать утверждение.

# List of integers
lis = 

# Removing first and second element
del lis

# Printing the list
print(lis)

# Removing last two elements
del lis

# Printing the list
print(lis)

ВЫХОД:

Давайте попробуем понять процесс:

• Чтобы удалить несколько элементов из списка в последовательности, нам нужно обеспечить ряд элементов для утверждение.
• Диапазон элементов принимает начальный индекс и/или окончательный индекс, разделенный колонкой Отказ
• Значения, которые будут удалены, включают начальный индекс, но не значение в окончании индекса.
• В случае, если индекс окончания отсутствует, диапазон включает в себя все элементы до конца списка.

Доступ к элементам

Мы можем получить доступ к элементам списка с помощью index. Значение индекса начинается с 0.

>>> vowels_list = 
>>> vowels_list
'a'
>>> vowels_list
'u'

Если индекс не входит в диапазон, возникает IndexError.

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

Мы также можем передать отрицательное значение индекса. В этом случае элемент возвращается от конца к началу. Допустимый диапазон значений индекса — от -1 до — (длина).

Это полезно, когда нам нужен определенный элемент быстро, например, последний элемент, второй последний элемент и т. д.

>>> vowels_list = 
>>> vowels_list  # last element
'u'
>>> vowels_list  # second last element
'e'
>>> vowels_list
'a'

Функция operator.add() для поиска среднего значения списка

Модуль operator.add() содержит различные функции для эффективного выполнения основных вычислений и операций.

Функцию operator.add() можно использовать для вычисления суммы всех значений данных, присутствующих в списке, с помощью функции reduce().

Синтаксис:

operator.add(value1, value2)

Примечание: среднее значение = (сумма) / (длина или количество элементов)

Пример:

from functools import reduce 
import operator
inp_lst = 

lst_len = len(inp_lst)

lst_avg = reduce(operator.add, inp_lst) /lst_len 
print("Average value of the list:\n") 
print(lst_avg) 
print("Average value of the list with precision upto 3 decimal value:\n")
print(round(lst_avg,3))

Вывод:

Average value of the list:

67.51375
Average value of the list with precision upto 3 decimal value:

67.514

Как изменить или добавить элементы в список?

Список в питоне является изменяемым типом, то есть его элементы могут быть изменены в отличие от строки или кортежа.

Мы можем использовать оператор присваивания (=), чтобы изменить элемент или диапазон элементов.

odd = 

# Изменение первого элемента 
odd = 1
# Результат: 
print(odd)

# Изменение элементов со 2го по 4й
odd =  
# Результат: 
print(odd)

Мы можем добавить один элемент в список с помощью метода append() или несколько элементов с помощью метода extended().

odd = 

odd.append(7)
# Результат: 
print(odd)

odd.extend()
# Результат: 
print(odd)

Мы также можем использовать оператор + для объединения двух списков. Это называется конкатенацией списка.

Оператор * повторяет список заданное количество раз.

odd = 

# Результат: 
print(odd + )

# Результат: 
print( * 3)

Кроме того, мы можем вставить один или несколько элементов в нужное место с помощью метода insert().

odd = 

odd.insert(1,3)
# Результат:  
print(odd)

odd = 
# Результат: 
print(odd)

List Comprehension

List Comprehension это создание списка путем итерации в цикле уже существующего списка (с соблюдением указанных условий). Поначалу такой подход может казаться сложным, но когда разберетесь, вы поймете, насколько это просто и быстро.

Чтобы разобраться в list comprehension, нужно
для начала обратиться к обычной итерации
списка. В следующем простом примере
показано, как вернуть новый список,
состоящий только из четных чисел старого.

# просто любой список чисел
some_list = 

# пустой список, который будет заполняться четными числами из первого списка
even_list = []

for number in some_list:
  if number % 2 == 0:
    even_list.append(number)

print(even_list) # 

Давайте разберем этот пример. Сначала мы создаем список с числами. Затем создаем пустой список, в котором будут сохраняться результаты, полученные в цикле. Дальше идет сам цикл, в котором мы перебираем числа из первого списка и проверяем, являются ли они четными. Если число делится на 2 без остатка, мы добавляем его в список четных чисел. Для получения нужного результата нам потребуется 5 строк кода (без учета комментариев), да еще пробелы.

А теперь давайте посмотрим пример, в
котором мы делаем все то же самое, но с
помощью list comprehension.

# просто любой список чисел
some_list = 

# List Comprehension
even_list = 
print(even_list) # 

Давайте возьмем еще пример. Создадим
список, каждый элемент которого будет
элементом старого списка, умноженным
на 7.

my_starting_list = 
my_new_list = []

for item in my_starting_list:
    my_new_list.append(item * 7)
print(my_new_list)  # 

С помощью list comprehension можно достичь
того же результата:

my_starting_list = 
my_new_list = 

print(my_new_list)  # 

Вообще list comprehension пишется в соответствии
со следующей формулой:

В блоке вы указываете, что конкретно нужно сделать с элементом, который возвращает итерация объекта. В нашем примере это , но операция может быть любой, как очень простой, так и очень сложной.

В блок нужно вставить имя объекта, который вы будете перебирать в цикле. В нашем примере это был список, но мог быть кортеж или диапазон.

List
comprehension добавляет элемент из существующего
списка в новый, если соблюдается какое-то
условие. Этот способ лаконичнее, а в
большинстве случаев еще и намного
быстрее. Иногда применение list comprehension
может ухудшить читаемость кода, поэтому
разработчику нужно действовать по
ситуации.

Примеры использования list comprehension с условиями

Вносим в новый список только четные
числа:

only_even_list = 
print(only_even_list)  # 

Это эквивалентно следующему циклу:

only_even_list = list()
for i in range(13):
  if i%2 == 0:
    only_even_list.append(i)
print(only_even_list)  # 

List
comprehension может также содержать вложенные
if-условия

Обратите внимание на следующий
пример:

divisible = list()
for i in range(50):
  if i % 2 == 0:
    if i % 3 == 0:
      divisible.append(i)
print(divisible)  # 

С применением list comprehension этот код можно
переписать следующим образом:

divisible = 
print(divisible)  # 

С list comprehension также может использоваться if-else. В следующем примере мы берем диапазон чисел от 0 до 10 и добавляем в наш список все четные числа из этого диапазона, а нечетные добавляем после умножения на -1.

list_1 = 
print(list_1)  # 

Подписаться

×