Списки в python: len, pop, index и list comprehension

Содержание:

Exceptions
Python NumPy
Базовое использование
Python NumPy

Exceptions

The module should make all error information available through these
exceptions or subclasses thereof:

Exception raised for important warnings like data truncations
while inserting, etc. It must be a subclass of the Python
StandardError (defined in the module exceptions).

Exception that is the base class of all other error
exceptions. You can use this to catch all errors with one single
except statement. Warnings are not considered errors and thus
should not use this class as base. It must be a subclass of the
Python StandardError (defined in the module exceptions).

Exception raised for errors that are related to the database
interface rather than the database itself. It must be a subclass
of .

Exception raised for errors that are related to the database. It
must be a subclass of .

Exception raised for errors that are due to problems with the
processed data like division by zero, numeric value out of range,
etc. It must be a subclass of .

Exception raised for errors that are related to the database’s
operation and not necessarily under the control of the programmer,
e.g. an unexpected disconnect occurs, the data source name is not
found, a transaction could not be processed, a memory allocation
error occurred during processing, etc. It must be a subclass of
.

Exception raised when the relational integrity of the database is
affected, e.g. a foreign key check fails. It must be a subclass
of .

Exception raised when the database encounters an internal error,
e.g. the cursor is not valid anymore, the transaction is out of
sync, etc. It must be a subclass of .

Exception raised for programming errors, e.g. table not found or
already exists, syntax error in the SQL statement, wrong number of
parameters specified, etc. It must be a subclass of
.

Exception raised in case a method or database API was used which
is not supported by the database, e.g. requesting a
on a connection that does not support transaction
or has transactions turned off. It must be a subclass of
.

This is the exception inheritance layout:

StandardError
|__Warning
|__Error
   |__InterfaceError
   |__DatabaseError
      |__DataError
      |__OperationalError
      |__IntegrityError
      |__InternalError
      |__ProgrammingError
      |__NotSupportedError

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

empty_list = []
print(type(empty_list)) # <class 'list'>
print(len(empty_list)) # 0

Можно создать список, сразу содержащий
какие-то элементы. В этом случае они
перечисляются через запятую и помещаются
в квадратные скобки. Элементы в списках
могут быть гетерогенными (т. е., разных
типов), хотя обычно бывают гомогенными
(одного типа):

homogeneous_list = 
print(homogeneous_list) # 
print(len(homogeneous_list)) # 6

heterogeneous_list = 
print(heterogeneous_list) # 
print(len(heterogeneous_list)) # 2

Для создания списков также может
использоваться конструктор list:

empty_list = list()  # Создаем пустой список
print(empty_list)  # []
new_list = list("Hello, Pythonist!")  # Новый список создается путем перебора заданного итерируемого объекта.
print(new_list)  #

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

my_list = 
print(my_list)  #

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

print(my_list)  # 1
print(my_list)  # 2
print(my_list)  # 9

В Python для обращения к элементам можно
использовать и отрицательные индексы.
При этом последний элемент в списке
будет иметь индекс -1, предпоследний —
-2 и так далее.

print(my_list)  # 25
print(my_list)  # 16
print(my_list)  # 9

Распаковка списков (для python-3). Если
поставить перед именем списка звездочку,
все элементы этого списка будут переданы
функции в качестве отдельных аргументов.

my_list = 
print(my_list)  # 
print(*my_list)  # 1 2 9 16 25

words = 
print(words)  # 
print(*words)  # I love Python I love

Списки мутабельны

Списки — это изменяемые контейнеры.
То есть, вы можете изменять содержимое
списка, добавляя и удаляя элементы.

Элементы списка можно перегруппировать,
используя для индексирования другой
список.

Создадим новый список из элементов списка , а индексы нужных элементов возьмем из списка :

my_list = 
my_index = 
my_new_list =  for i in my_index]
print(my_new_list)  #