Как создать список с определенным размером на Python
Предварительное выделение хранилища для списков или массивов — типичный шаблон среди программистов.
когда они заранее знают количество элементов.
В отличие от C++ и Java, в Python, вы должны инициализировать все ваше предварительно распределенное хранилище некоторыми значениями.
Обычно разработчики используют для этого ложные значения, такие как None , «» , False и 0 .
Python предлагает несколько способов создания списка фиксированного размера, каждый из которых включает в себя
различные эксплуатационные характеристики.
Для сравнения характеристик различных подходов мы будем использовать стандарт Python
модуль timeit .
Он предоставляет удобный способ измерения времени выполнения небольших фрагментов кода Python.
Предварительное размещение хранилища для списков
Первый и самый быстрый способ использования оператора * , который повторяет список указанных
несколько раз.
Миллион итераций (значение итераций по умолчанию в timeit ) занимает приблизительно
117 мс.
Другой подход — использование встроенной функции range с пониманием списка.
Она почти в шесть раз медленнее и занимает 612 мс в секунду на миллион итераций.
Список (list) в Python
Списки в Python используются для одновременного хранения множества данных. Список создается путем размещения элементов внутри квадратных скобок [] , разделенных запятыми. Список может содержать любое количество элементов, и они могут быть разных типов (int, float, string и др.).
Создание списка в Python
Список создается путем размещения элементов внутри [] , разделенных запятыми. Например:
Здесь мы создали список с именем numbers , содержащий 3 целочисленных элемента.
Список может содержать любое количество элементов, и они могут быть разных типов (int, float, string и т.д.). Например:
Доступ к элементам списка в Python
В Python каждый элемент списка ассоциируется с индексом. Мы можем получить доступ к элементам массива, используя номер индекса (0, 1, 2,…). Например:
Здесь мы видим, что каждый элемент списка связан с номером индекса. И мы использовали индекс для доступа к элементам.
Примечание: Отсчет элементов в списке всегда начинается с индекса 0. Отсюда следует, что первый элемент списка находится под индексом 0, а не 1.
Отрицательная индексация в Python
Python позволяет использовать отрицательный индекс для своих последовательностей. Индекс -1 относится к последнему элементу, -2 относится к предпоследнему элементу и так далее. Например:
Примечание: Если указанный индекс не существует в списке, то Python выдаст ошибку IndexError .
Срез списка в Python
В Python с помощью оператора среза : можно получить доступ сразу к группе элементов (а не только к одному). Например:
Примечание: При выполнении среза в списках, первый индекс является включающим, а конечный — исключающим.
Добавление элементов в список в Python
В Python есть сразу несколько методов для добавления элементов в список.
1. Использование метода append()
Метод append() добавляет элемент в конец списка. Например:
Before Append: [21, 34, 54, 12]
After Append: [21, 34, 54, 12, 32]
Мы создали список с именем numbers . Обратите внимание на строку:
Здесь функция append() добавляет 32 в конец массива.
2. Использование метода extend()
Метод extend() используется для добавления всех элементов одного списка в другой. Например:
List1: [2, 3, 5]
List2: [4, 6, 8]
List after append: [2, 3, 5, 4, 6, 8]
У нас есть два списка с именами prime_numbers и even_numbers . Обратите внимание на стейтмент:
Здесь мы добавили все элементы even_numbers к prime_numbers .
Изменения значений элементов списка
Списки в Python являются изменяемыми. Это означает, что мы можем изменять элементы списка, присваивая им новые значения с помощью оператора = . Например:
Удаление элементов из списка
1. Использование оператора del
В Python мы можем использовать оператор del для удаления одного или нескольких элементов из списка. Например:
2. Использование метода remove()
Мы также можем использовать метод remove() для удаления элементов из списка. Например:
Методы для работы со списками в Python
Рассмотрим наиболее часто используемые методы для работы со списками в Python.
| Метод | Описание |
| append() | Добавляет элемент в конец списка. |
| extend() | Добавляет элементы из списка в конец другого списка. |
| insert() | Вставляет элемент по указанному индексу. |
| remove() | Удаляет элемент по указанному индексу. |
| pop() | Возвращает и удаляет элемент, присутствующий по указанному индексу. |
| clear() | Удаляет все элементы из списка. |
| index() | Возвращает индекс указанного элемента. |
| count() | Возвращает количество указанных элементов в списке. |
| sort() | Сортирует список в порядке возрастания/убывания. |
| reverse() | Возвращает список в обратном порядке («разворачивает» последовательность). |
| copy() | Возвращает *поверхностную копию списка. |
*Примечание: Поверхностная копия создает новый составной объект, и затем (по мере возможности) вставляет в него ссылки на объекты, находящиеся в оригинале. Глубокая копия создает новый составной объект, и затем рекурсивно вставляет в него копии объектов, находящихся в оригинале.
Итерация по списку в Python
Мы можем использовать цикл for для перебора элементов списка. Например:
Как задать длину листа python
Длина списка в Python представляет количество элементов в списке.
Чтобы получить длину списка в Python, вызовите глобальную функцию len() со списком, переданным в качестве аргумента.
Вы также можете использовать циклические операторы, такие как цикл for или while, чтобы найти количество элементов в списке. Но это стало бы неэффективным, поскольку у нас есть встроенная функция.
Синтаксис
Синтаксис функции len() для определения длины списка показан ниже.
Функция возвращает целое число, которое представляет количество элементов, присутствующих в списке.
Пример 1: длина списка
В следующем примере мы создадим список, а затем воспользуемся командой len(), чтобы найти количество элементов в нем.
В списке четыре элемента, поэтому его длина равна 4.
Пример 2: с обновлениями списка
В следующем примере мы создадим список, а затем добавим или удалим некоторые элементы из списка и найдем результирующую длину.
Изначально в списке четыре элемента. Позже мы добавили к элементам с помощью list append(). Таким образом, окончательная длина списка составила шесть.
Заключение
В этом руководстве примеров мы узнали, как определить длину списка в Python.
Как в питоне объявить список фиксированной длины, но не заполнять его?
Вызове ошибку MemoryError , потому, что список в добавок к объявлению заполняется числами от 0 до 999999999.
Список фиксированной длины — это скорее всего МАССИВ. Тогда так:
только он будет заполнен «остаточным мусором», а не «Ничем». Ничем вам показали в другом ответе )
Реализация массива в numpy намного более экономна по расходованию памяти, чем стандартный список, но не позволяет хранить объекты разных типов и добавлять или удалять элементы массива.
Кстати — если тип не указывать, то будет массив float
Список в Питоне содержит ссылки на объекты. Нельзя создать список, заданного размера, не заполнив его. Даже если все ссылки указывают на None:
необходимо место под сами ссылки и рано или поздно вы получите MemoryError (мне не известны реализации Питона, где списки лениво создаются). См. Размер списка в Python и объём оперативной памяти
В качестве альтернативы, вы можете пустой список создать:
и добавлять к нему элементы к нему по мере необходимости ( L.append(<>) ). Это не спасёт от MemoryError при достаточно большом количестве элементов.
Если вы хотите создать массив чисел, то для экономии памяти можно использовать array модуль, который может более компактное представление иметь. К примеру, что создать массив с миллиардом нулей:
Это меньше памяти чем обычный список может занимать, но от MemoryError при достаточно больших размерах это не спасёт (также как и numpy.empty(10**9) ). Reserve memory for list in Python?
Чтобы память не требовать, можно использовать ленивые последовательности, к примеру, в Питоне 3:
Нужные элементы на лету могут создаваться. Большие размеры, такие как range(10**21) , не приводят к MemoryError в этом случае. Можно также свои классы создавать, к примеру, размер GmtimeOverflowTable практически не ограничен.
Списки в Python: Len, Pop, Index и List Comprehension
Списки Python похожи на массивы в JavaScript. Это один из встроенных типов данных, использующийся для хранения наборов данных.
Базовое использование
Как создать список
Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:
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):
Для создания списков также может использоваться конструктор list:
Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.
Обращение к элементам списка
Вывод всего списка:
Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).
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.
Распаковка списков (для python-3). Если поставить перед именем списка звездочку, все элементы этого списка будут переданы функции в качестве отдельных аргументов.
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 my_list , а индексы нужных элементов возьмем из списка my_index :
Методы списков
Метод len() возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).
len() принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).
index()
index() возвращает индекс элемента. Сам элемент передается методу в качестве аргумента. Возвращается индекс первого вхождения этого элемента (т. е., если в списке два одинаковых элемента, вернется индекс первого).
Первый результат очевиден. Второй и третий output демонстрируют возврат индекса именно первого вхождения.
Цифра «2» встречается в списке дважды, первое ее вхождение имеет индекс 1, второе — 2. Метод index() возвращает индекс 1.
Аналогично возвращается индекс 0 для элемента «I».
Если элемент, переданный в качестве аргумента, вообще не встречается в списке, вернется ValueError. Так получилось с попыткой выяснить индекс «JavaScript» в списке words .
Опциональные аргументы
Чтобы ограничить поиск элемента конкретной подпоследовательностью, можно использовать опциональные аргументы.
Метод index() будет искать элемент «am» в диапазоне от элемента с индексом 2 (включительно) до элемента с индексом 5 (этот последний элемент не входит в диапазон).
При этом возвращаемый индекс — индекс элемента в целом списке, а не в указанном диапазоне.
Метод pop() удаляет и возвращает последний элемент списка.
Этому методу можно передавать в качестве параметра индекс элемента, который вы хотите удалить (это опционально). Если конкретный индекс не указан, метод pop() удаляет и возвращает последний элемент списка.
Если в списке нет указанного вами индекса, метод выбросит exception IndexError: pop index out of range .
Базовый функционал стека
Для реализации базового функционала стека в программах на Python часто используется связка метода pop() и метода append():
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.
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.
Давайте возьмем еще пример. Создадим список, каждый элемент которого будет элементом старого списка, умноженным на 7.
С помощью list comprehension можно достичь того же результата:
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 n * 7 , но операция может быть любой, как очень простой, так и очень сложной.
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:
Это эквивалентно следующему циклу:
List comprehension может также содержать вложенные if-условия. Обратите внимание на следующий пример:
С применением list comprehension этот код можно переписать следующим образом:
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.
Английский для программистов
Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас
Как задать длину листа python
К элементам в списке мы можем обращаться по-разному. Не только с помощью циклов. Например, если мы знаем порядковый номер элемента в списке, то есть его индекс, то можем по нему обратиться к элементу. Например, мы знаем, что в нашем my_list = [1, 1.4, ‘line’, [1, 2, 3], 1.4] элемент «line» третий по счету, но если считать по-питоновски, то есть от 0, то получается, что второй. То есть индекс элемента «line» — 2. Поэтому обратиться к этому элементу мы можем вот так — my_list[2] — сначала название списка, а затем в квадратных скобках нужно указать индекс.
Но когда элементов в списке очень много и просто глазами определить индекс каждого элемента не получается, можно узнать его с помощью команды .index(). Сначала нужно указать название списка, потому команду, а в скобках сам элемент, индекс которого вы хотите определить, — my_list.index(1.4). В ответ мы получим 1.
Только учтите, если у вас есть несколько одинаковых элементов в списке, то это команда вернет вам индекс того, что стоит первым в списке.
Пока что я вручную создавала списки и добавляла в них элементы, но так во взрослой жизни не делается. Для того, чтобы добавить элемент в список используется специальная команда .append(). И указанный в скобках элемент добавляется в конец списка.
Команда .insert() тоже добавляет элементы в список, но в определенное место. Первым параметром вы вводите индекс, по которому нужно разместить элемент, а вторым параметром — сам элемент. В output можно увидеть, что элемент встраивается в список ровно на то место, которое мы указали, а все остальные элементы смещаются вправо от него.
Также есть и специальная команда для удаления элементов из списка — .remove(), где в скобочках нужно указать, какой именно элемент должен быть удален из списка. Но если таких элементов в списке несколько, удалится только самый первый. Если вы попросите удалить элемент, которого нет в списке, то вы получите ошибку. Давайте удалим элемент 100 из списка.
Также списки можно сортировать с помощью функции sorted(). Давайте создадим новый список в числами number_list = [3, 49, 1, 16]. И применим к нему sorted(). Мы увидим, в output отсортированный от меньшего к большему список.
Здесь важно понимать, что после применения sorted() исходный number_list на самом деле никак не изменило. Для того, чтобы сохранить список в отсортированном виде, нужно сохранить sorted(number_list) в переменную.
Сортировать можно, кстати, не только числа в списках, но и строки.
Давайте теперь попрактикуемся и попробуем написать небольшую программу. Она будет 5 раз просить пользователя ввести число и каждое из этих чисел добавлять в список. А потом распечатает нам список из этих 5 чисел. Если вы знаете, как решить эту задачку, то попробуйте сначала сами написать код, а потом сверьтесь с моей версией.
Для начала нужно создать пустой список, куда будут собираться числа, которые ввел пользователь. А дальше с помощью цикла for i in range(5) мы обозначим, что хотим пять раз совершить какую-то операцию. Для начала пять раз с помощью input(«Введите число») попросим пользователя ввести число. А затем введенное число сохраним в наш список. И распечатаем наш список.
Теперь давайте усложним задачу. Теперь программа должна просить пользователя 5 раз ввести четное число, проверять, действительно ли оно четное. Если да, то добавлять в список, если нет, то выводить пользователю на экране *введенное пользователем число* не делится на 2 без остатка.
Для того, чтобы проверять четное число или нет можно использовать деление через %, которое возвращает остаток от деления. Если вы напишете 4%2, то в output будет 0, потому что остатка нет.
Или еще пример. Иногда бывает так, что у вас есть какие-то данные, но в них есть грязь, которую лучше бы вычистить прежде чем приступать к анализу. Например, у нас есть вот такой список — my_list = [‘2%’, «45 %», ‘6%’, “11”, ‘15 %’] . Давайте очистим каждый элемент от лишнего знака %.
Я думаю, вы уже поняли, почему в самом начале урока я сказала, что мы очень часто сталкиваемся со списками по работе. Потому что такой список, это не что иное как просто строчка в таблице. А таблица — это просто список списков. Давайте разберем на другом очень жизненном примере.
Допустим у вас есть данные о количестве преступников в каких-то населенных пунктах — crimes = [30000, 10000, 200]. И мы хотим узнать, в каком из этих населенных пунктах самая криминогенная обстановка. И вы мне скажете: «Так давай используем функцию max(crimes) и она вернет нам это самое большое значение из списка crimes и мы разойдемся.» Технически это будет правильный ответ. Но не все так просто. Показатели типа количества преступников, детей сирот, людей с алкогольной зависимость и так далее обязательно нужно нормировать на количество всех людей проживающих в этом населенном пункте. Иначе всегда бы оказывалось, что Москва самый опасный город в России просто потому, что в Москве живет больше всего людей. Поэтому нам пригодится еще одна строчка в таблице, то есть еще один список — population = [100000, 50000, 1000]. И дальше нам нужно будет по формуле количество преступников/население * 1000 рассчитать число преступников на 1000 человек.
Давайте создадим пустой список norm_crimes = [], в который будем собирать нормированный показатель.
В итоге если мы объединим все три списка в один, то по сути получим обычную таблицу.
Если бы мы сохранили этот наш список списков в xls или csv и открыли бы этот файл в табличном редакторе, то он выглядел бы как обычная таблица.
Можем еще добить нашу табличку, посчитав сумму всех преступников, сумму населения для всех населенных пунктов и общий нормированный показатель для всех населенных пунктов. Чтобы узнать сумму всех чисел в списке, нам не нужно ходить циклом по списку и прибавлять один элемент за другим. Можно использовать sum().
И с помощью команды .append() давайте добавим эти показатели в соответсвующие им списки.
Теперь полученные данные мы могли бы использовать для материала или дальнейшего анализа!)
В этом уроке я рассказала об основных методах и функциях списков, но не обо всех. Как и для чего применяются другие функции можете посмотреть вот здесь. Тетрадку Jupyter Notebook с этим уроком можно найти в нашем GitHub здесь. А если хотите порешать задачки для тренировки, то мы собрали их здесь.