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大家好，我是营长，上期营长分享了“List和 tuple的13个经典使用案列”的一部分，这期营长接着为大家分享。

本期分享内容：List和 tuple的13个经典使用案列(完结篇)

这期分享营长邀请的是zglg （某大厂算法工程师）和Alicia （美国顶尖学府 AI 博士后）两位为我们分享Python全栈精通之路。

作者有话说

很多人问为什么要写这个专栏？因为我也有过那段“自学” Python 的迷茫时期，所以深知一个好的系统学习规划和老师讲解，是能够达到事半功倍省下我们程序员更多青春的关键。

别的老师在介绍知识点时都会说“这东西是什么”，但我不想这样做。

我觉得“为什么这东西是这样”或者“在什么场景适应什么需求有什么好处才会用这东西”，反而更能让你们对知识本身会有更深刻的理解。

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List和tuple的13个基本案列 (完结篇)

昨日分享了13个案例的前六点，今日营长继续为大家分享剩下的7点。

昨日漏学的小伙伴可戳这查看详情哦——List和 tuple的13个经典使用案列”

7. 求表头

返回列表的第一个元素，注意列表为空时，返回 None。

通过此例，学会使用 if 和 else 的这种简洁表达。

In [18]: def head(lst):

...:     return lst[0] if len(lst) > 0 else None

调用 head：

In [19]: print(head([]))

...: print(head([3, 4, 1]))

None

3

8. 求表尾

求列表的最后一个元素，同样列表为空时，返回 None。

In [20]: def tail(lst):

...:     return lst[-1] if len(lst) > 0 else None

调用 tail：

In [21]: print(tail([]))

‍    ...: print(tail([3, 4, 1]))

None

1

9. 打印乘法表

外层循环一次，print()，换行；内层循环一次，打印一个等式。

In [26]: def mul_table():

...:     for i in range(1, 10):

...:         for j in range(1, i + 1):

...:             print(str(j) + str("*") + str(i)+"=" + str(i*j), end="\t")

...:         print() # 打印一个换行

调用 mul_table：

In [27]: mul_table()

1*1=1

1*2=2   2*2=4

1*3=3   2*3=6   3*3=9

1*4=4   2*4=8   3*4=12  4*4=16

1*5=5   2*5=10  3*5=15  4*5=20  5*5=25

1*6=6   2*6=12  3*6=18  4*6=24  5*6=30  6*6=36

1*7=7   2*7=14  3*7=21  4*7=28  5*7=35  6*7=42  7*7=49

1*8=8   2*8=16  3*8=24  4*8=32  5*8=40  6*8=48  7*8=56  8*8=64

1*9=9   2*9=18  3*9=27  4*9=36  5*9=45  6*9=54  7*9=63  8*9=72  9*9=81

10. 元素对

· t[:-1]：原列表切掉最后一个元素；

· t[1:]：原列表切掉第一个元素；

· zip(iter1, iter2)：实现 iter1 和 iter2 的对应索引处的元素拼接。

In [32]: list(zip([1,2],[2,3]))

Out[32]: [(1, 2), (2, 3)]

理解上面，元素组对的实现就不难理解：

In [28]: def pair(t):

...:     return list(zip(t[:-1],t[1:])) # 生成相邻元素对

调用 pair：

In [29]: pair([1,2,3])

Out[29]: [(1, 2), (2, 3)]

In [30]: pair(range(10))

Out[30]: [(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9)]

11. 样本抽样

内置 random 模块中，有一个 sample 函数，实现“抽样”功能。

下面例子从 100 个样本中，随机抽样 10 个。

· 首先，使用列表生成式，创建长度为 100 的列表 lst；

· 然后，sample 抽样 10 个样本。

In [33]: from random import randint,sample

...: lst = [randint(0,50) for _ in range(100)] # randint 生成随机整数；

...: print(lst[:5])

...: lst_sample = sample(lst,10) # sample 从 lst 中抽样 10 个元素

...: print(lst_sample)

[0, 38, 31, 33, 43]

[9, 43, 31, 22, 31, 30, 14, 47, 14, 1]

12. 重洗数据集

内置 random 中的 shuffle 函数，能冲洗数据。

值得注意，shuffle 是对输入列表就地（in place）洗牌，节省存储空间。

In [34]: from random import shuffle

...: lst = [randint(0,50) for _ in range(100)]

...: shuffle(lst) # 重洗数据

...: print(lst[:5])

[22, 49, 34, 9, 38]

13. 生成满足均匀分布的坐标点

random 模块，uniform(a,b) 生成 [a,b) 内的一个随机数。

如下，借助列表生成式，生成 100 个均匀分布的坐标点。

from random import uniform

x, y = [i for i in range(100)], [

round(uniform(0, 10), 2) for _ in range(100)]

print(y)

[3.09, 9.02, 1.87, 1.43, 4.25, 9.66, 9.11, 0.12, 3.3, 2.35, 0.15, 0.34, 6.47, 9.47, 8.63, 8.41, 6.02, 2.87, 5.93, 2.29, 8.61, 4.71, 6.87, 7.42, 0.53, 3.04, 6.02, 7.51, 0.3, 0.27, 6.6, 7.48, 9.96, 8.05, 0.09, 1.07, 6.77, 6.98, 5.96, 2.1, 0.32, 9.12, 2.11, 0.45, 9.74, 3.33, 9.72, 8.4, 0.77, 9.75, 4.61, 5.37, 1.59, 7.8, 0.88, 1.2, 8.21, 8.06, 8.97, 2.02, 8.32, 8.56, 5.74, 5.03, 0.65, 5.84, 3.67, 5.38, 8.13, 2.0, 0.75, 1.92, 5.27, 0.65, 8.29, 9.28, 3.28, 3.6, 1.76, 4.44, 1.15, 9.89, 1.65, 6.75, 0.62, 4.97, 7.03, 6.48, 8.14, 1.8, 7.41, 7.06, 3.73, 5.37, 7.17, 6.94, 3.13, 0.29, 4.36, 6.17]

使用 PyEcharts 绘图，版本 1.6.2。

注意，运行以下代码至少保证版本要在 1.0 以上：

from pyecharts.charts import Scatter

import pyecharts.options as opts

from random import uniform

def draw_uniform_points():

x, y = [i for i in range(100)], [

round(uniform(0, 10), 2) for _ in range(100)]

print(y)

c = (

Scatter()

.add_xaxis(x)

.add_yaxis('y', y)

)

c.render()

draw_uniform_points()

得到结果如下，变量 y 取值满足均匀分布。

执行程序，会在 py 文件所在目录生成一个 HTML 文件，打开会查看到下图。

小结

今天与大家一起学习 13 个使用列表和元组的案例。

涉及到切片操作、key 函数、zip 连接等 Python 中最常用的知识点。

希望大家手动敲敲代码，找找 Python 编码的乐趣，为后面的学习打下坚实的基础。

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今日内容有get吗，欢迎各位留言讨论！

下期预告：dict 和 set 基本操作、字典视图等 6 个方面详解总结

以上专栏均来自CSDN GitChat专栏《Python全栈60天精通之路》，

作者zglg、Alicia，专栏详情可识别下方二维码查看哦

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