Python3.11 Tutorial 2: Basic data types (numbers and strings), combined data types (sets, tuples, lists, dictionaries)

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Python official website , Python 3.11.5 Chinese documentation , MOOC: Python language programming

5. Basic data types

  In Python, data types are used to represent different types of data, such as integers, floating point numbers, strings, etc. Python supports a variety of built-in data types, including but not limited to:

  • Integer (int): represents an integer value, such as: 10, -5, 1000.
  • Floating point number (float): represents a numerical value with a decimal part, such as: 3.14, 0.5, -2.0.
  • String (str): Represents text data, enclosed in single or double quotes, for example: 'Hello', "Python".
  • Boolean: A logical value representing True or False.
  • List: Represents an ordered collection of data that can contain elements of different types.
  • Tuple: Similar to a list, but immutable and the elements are enclosed in parentheses.
  • Dictionary (dict): Represents a collection of key-value pairs, enclosed in curly braces.
  • Set: Represents an unordered and non-repeating collection of elements.

5.1 Integers and floating point numbers

5.1.1 Types of integers and floating point numbers

Integers (int) and floating point numbers (float) are the basic data types in python. The integer storage format and range are:

Format Number of bytes minimum value maximum value
you8 1 -128 127
int16 2 -32,768 32,767
int32 4 -2,147,483,648 2,147,483,647
int64 8 -9,223,372,036,854,775,808 9,223,372,036,854,775,807

The storage format and range of floating point numbers are:

Format Number of bytes non-negative minimum non-negative maximum Decimal places
float16 (half precision) 2 5.96 × 1 0 − 8 5.96 \times 10^{-8} 5.96×10−8 6.55 × 1 0 4 6.55 \times 10^{4} 6.55×104 3-4
float32 (single precision) 4 1.40 × 1 0 − 45 1.40 \times 10^{-45} 1.40×10−45 3.40 × 1 0 38 3.40 \times 10^{38} 3.40×1038 7-8
float64 (double precision) 8 5.00 × 1 0 − 324 5.00 \times 10^{-324} 5.00×10−324 1.80 × 1 0 308 1.80 \times 10^{308} 1.80×10308 15-17

In Python 2, there are two integer types: intand long. However, in Python 3, these two types have been merged into a unified integer type int, so there is no longtype.

  In Python, normally you do not need to explicitly specify the type of an integer or floating point number because the Python interpreter automatically determines the data type based on the size and value of the number. This dynamically typed feature makes Python very flexible and suitable for a variety of programming tasks.

  If you want to see the specific type of a number, you can use the built-in function type()to check. dtypeIf you want to know the number of digits in an integer or floating point number, you can use properties in NumPy to get it.

import numpy as np
a,b = 42,3.14

# 获取整数和浮点数的数据类型
int_type,float_type = type(a) , type(b)
int_dtype,float_dtype = np.array(a).dtype , np.array(b).dtype

# 打印数据类型和位数
print(f'整数 a 的数据类型是 {
      
      int_type}，位数是 {
      
      int_dtype} ')
print(f'浮点数 b 的数据类型是 {
      
      float_type}，位数是 {
      
      float_dtype} 位')

整数 a 的数据类型是 <class 'int'>，位数是 int32 
浮点数 b 的数据类型是 <class 'float'>，位数是 float64 位

If you wish to explicitly specify the type of an integer or floating point number, you can use the following method:

  1. Use numpy.intXX or numpy.floatXX to construct numbers of the specified type
x = np.int16(42)  				# 创建一个16位整数
y = np.float32(3.14)  			# 创建一个32位浮点数
  1. Use the dtype attribute to specify
x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int16)
y = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float32)

5.1.2 Base and base conversion

hexadecimal describe Example
Binary Made up of 0s and 1s, starting with 0bor 0B. 0b1010
Octal It consists of 0 to 7 and starts with 0oor 0O. 0o17
Hexadecimal Consists of 0 to 9 and A to F (uppercase and lowercase), starting with 0xor 0X. 0x1A
Conversion describe Example
Convert to binary Use bin()function. bin(10)return'0b1010'
Convert to octal Use oct()function. oct(17)return'0o21'
Convert to hexadecimal Use hex()function. hex(26)return'0x1a'

5.1.3 round function

round()It is a built-in function in Python that is used to round floating point numbers to a specified number of decimal places. The syntax is as follows:

round(number, ndigits)
  • numberis the floating point number to be rounded.
  • ndigitsis the number of decimal places to retain (optional parameter). If not provided ndigits, defaults to 0, which means that floating point numbers are rounded to the nearest integer.
round(3.14)  # 返回 3
round(3.65)  # 返回 4
round(3.14159265, 2)  # 返回 3.14
round(3.14159265, 4)  # 返回 3.1416

  ndigitsThe argument can also be a negative number, in which case the round()specified number of digits to the left of the decimal point of the floating point number is changed to zero and then rounded off. This feature is useful when dealing with large numbers. For example, Finland has an area of ​​338,424 square kilometers and Greenland has an area of ​​2,166,086 square kilometers. We don’t need to be so precise in our introduction, so we can use the round function:

finland_area = 338424  # 芬兰的面积
greenland_area = 2166086  # 格陵兰岛的面积
print(f'芬兰的面积为{
      
      round(finland_area, -3)}平方公里，格陵兰岛的面积为{
      
      round(greenland_area, -3)}平方公里')

芬兰的面积为338000平方公里，格陵兰岛的面积为2166000平方公里

  If you want more precise rounding or discarding, use the Decimal class from the decimal module.
  In some cases, round() may not work as you expect due to the way floating point numbers are represented. Therefore, handle floating-point numbers with care in applications involving precise calculations.

5.2 Operators

5.2.1 Common operators, operator functions and logical operators

The following are commonly used operators in Python, expressed in Markdown tabular form:

operator describe Example
+ addition x + y
- Subtraction x - y
* multiplication x * y
/ division x / y
% Modulo (remainder) x % y
// Divide by integer x // y
** Exponentiation x ** y
== equal x == y
!= not equal to x != y
< less than x < y
> more than the x > y
<= less than or equal to x <= y
>= greater or equal to x >= y
@ Decorator @decorator
shortcut operator illustrate
+= Addition assignment operator, equivalent to x = x + y
-= Subtraction assignment operator, equivalent to x = x - y
*= Multiplicative assignment operator, equivalent to x = x * y
/= Division assignment operator, equivalent to x = x / y
//= Take the integer division assignment operator, equivalent to x = x // y
%= Modulo assignment operator, equivalent to x = x % y
@= at assignment operator, equivalent to x = x @ y
&= Bitwise AND assignment operator, equivalent to x = x & y
|= Bitwise OR assignment operator, equivalent to x = x
^= Bit XOR assignment operator, equivalent to x = x ^ y
>>= Right shift assignment operator, equivalent to x = x >> y
<<= Left shift assignment operator, equivalent to x = x << y
**= 幂赋值运算符，等同于 x = x ** y
运算符函数 描述
abs(x) 返回 x 的绝对值
pow(x, y) 返回 x 的 y 次幂
sqrt(x) 返回 x 的平方根
round(x, n) 返回 x 的四舍五入值，可指定小数位数 n
max(iterable) 返回可迭代对象中的最大值
min(iterable) 返回可迭代对象中的最小值
sum(iterable) 返回可迭代对象中所有元素的和
divmod(x, y) 返回 (x // y, x % y) 的元组
int(x) 将 x 转换为整数
float(x) 将 x 转换为浮点数
complex(real, imag) 创建一个复数
逻辑运算符 描述 示例
not 逻辑非（取反） not x
and 逻辑与（与） x and y
or 逻辑或（或） x or y
is、is not 判断是否为同一对象，即检查它们是否指向内存中的相同对象 x is y
in、not in 判断一个元素是否存在于一个容器（如列表、元组、字符串、集合等）中 x in y

注意：在使用 is 和 is not 运算符时要谨慎，因为它们检查对象的身份而不是值，有时可能会导致意外的结果。通常情况下，我们更倾向于使用 == 和 != 运算符来比较对象的值是否相等。

5.2.2 位运算符

  位运算是计算机中对二进制位进行操作的一种运算方式。它们用于直接操作二进制表示的数据，通常用于底层编程、位级操作和优化算法中。位运算包括以下常见的操作：

位运算符 描述 示例
& 按位与运算符：对每个位进行与运算，相同位均为 1 时结果位为 1，否则为 0。 x & y
| 按位或运算符：对每个位进行或运算，至少一个位为 1 时结果位为 1。 x | y
^ 按位异或运算符：对每个位进行异或运算，相同位为 0，不同位为 1。 x ^ y
~ 按位取反运算符：对每个位进行取反运算，0 变 1，1 变 0。 ~x
<< 左移运算符：将二进制数左移指定位数。 x << y
>> 右移运算符：将二进制数右移指定位数。 x >> y

下面举一个例子来更详细的说明位运算：

# 函数示例：演示位运算符的用法
def bitwise_operators_example(a, b):
    # 1. 按位与（&）：对应位都为1时结果为1，否则为0
    result_and = a & b

    # 2. 按位或（|）：对应位有一个为1时结果为1，否则为0
    result_or = a | b

    # 3. 按位异或（^）：对应位不相同为1，相同为0
    result_xor = a ^ b

    # 4. 按位取反（~）：每个位上的0变成1，1变成0
    result_not_a = ~a
    result_not_b = ~b

    # 5. 左移位（<<）：将二进制数左移指定位数，低位用0填充
    result_left_shift = a << 2

    # 6. 右移位（>>）：将二进制数右移指定位数，高位用0填充（对于正数）或用1填充（对于负数）
    result_right_shift = a >> 2

    # 输出结果
    print(f"a & b: {
      
      result_and}")
    print(f"a | b: {
      
      result_or}")
    print(f"a ^ b: {
      
      result_xor}")
    print(f"~a: {
      
      result_not_a}")
    print(f"~b: {
      
      result_not_b}")
    print(f"a << 2: {
      
      result_left_shift}")
    print(f"a >> 2: {
      
      result_right_shift}")

# 示例使用
bitwise_operators_example(5, 3)

a & b: 1
a | b: 7
a ^ b: 6
~a: -6
~b: -4
a << 2: 20
a >> 2: 1

  让我们逐个解释这些结果，以更好地理解为什么会得到这些值。 a 的二进制表示是 101， b 的二进制表示是 011。

  1. a & b: 1（按位与）： 对应位都为1的情况下，结果为1，所以 101 & 011 的结果是 001，即十进制的1。
  2. a | b: 7（按位或）：对应位只要有一个为1，结果就为1，所以 101 | 011 的结果是 111，即十进制的7。
  3. a ^ b: 6（按位异或）： 对应位不同为1，相同为0，所以 101 ^ 011 的结果是 110，即十进制的6。
  4. ~a: -6（按位取反，注意负数表示）： ~a 对 a 的每个位取反，得到 010。 由于二进制的最高位是1，表示负数，所以 010 在补码表示中表示的是 -6。
  5. ~b: -4（按位取反，注意负数表示）： ~b 对 b 的每个位取反，得到 100。 由于二进制的最高位是1，表示负数，所以 100 在补码表示中表示的是 -4。
  6. a << 2: 20（左移位）： 左移2位相当于将二进制数向左移动2位并在低位补充0，所以 101 << 2 的结果是 10100，即十进制的20。
  7. a >> 2: 1（右移位）： 右移2位相当于将二进制数向右移动2位，所以 101 >> 2 的结果是 1，即十进制的1。

  位运算的补码是一种用于表示负整数的二进制数表示方法，它在计算机中广泛使用。补码的定义和用法如下：

  1. 原码：原码表示法是最简单的二进制表示法。对于正整数，它的原码和二进制表示一样。例如，十进制的+5表示成原码是 00000101。
  2. 反码：反码表示法是在原码的基础上，对负整数的符号位（最高位）取反。对于正整数，它的反码和原码一样。例如，十进制的+5的反码也是 00000101。
  3. 补码：补码表示法是在反码的基础上，将所有位取反后加1。对于正整数，它的补码和原码一样。例如，十进制的+5的补码也是 00000101。

  但是，补码的真正优势在于表示负整数。例如，要表示十进制的-5，首先找到+5的补码 00000101，然后将所有位取反得到 11111010，最后加1得到 -5 的补码。这意味着在计算机中，加法和减法可以使用相同的硬件逻辑来执行，因为减法可以转换为加法。

5.2.3 运算符的优先级及其进阶使用

  在Python中，运算符具有不同的优先级，这决定了它们在表达式中的计算顺序。如果表达式中包含多个运算符，Python会按照一定的规则确定它们的计算顺序。以下是一些常见运算符的优先级，按照从高到低的顺序：

  1. 幂运算符：**
  2. 正号和负号：+ 和 -（一元运算符）
  3. 算术运算符：*（乘法）、/（除法）、//（整除）、%（取余数）
  4. 加法和减法运算符：+ 和 -（二元运算符）
  5. 位左移和位右移运算符：<< 和 >>
  6. 位与运算符：&
  7. 位异或运算符：^
  8. 位或运算符：|
  9. 比较运算符：<、<=、>、>=、==、!=
  10. 逻辑非运算符：not
  11. 逻辑与运算符：and
  12. 逻辑或运算符：or

  如果需要改变运算顺序，可以使用小括号 () 来明确指定表达式的计算顺序。括号中的表达式会首先被计算。下面是一些进阶知识：

  1. 比较操作支持链式操作：可以在一条表达式中进行多次比较，并且这些比较操作会按照从左到右的顺序依次执行。例如，a < b == c 将首先比较 a 是否小于 b，然后再检查 b 是否等于 c。这个表达式会返回布尔值 True 或 False，表示整个比较表达式的结果。

    a = 3
b = 4
c = 4
result = a < b == c  # 结果为 True，因为 a 小于等于 b，且 b 等于 c

  2. and 、 or和not组合操作：可以使用 and 和 or 运算符来组合多个比较操作或布尔表达式，并根据其真假情况得到最终的布尔结果。最后可以用not 运算符来取反。因此，A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C。

  3. 布尔运算符是短路运算符：这意味着在进行布尔运算时，Python会从左到右逐个检查操作数，并且一旦确定整个表达式的结果，就会停止继续检查，这可以提高性能并防止不必要的计算。

    a = True
b = False
c = True
result = a and b and c  # 结果为 False，因为一旦发现 b 为假，就停止继续检查 c

5.2.4 海象运算符:=

  海象运算符 := 是Python 3.8版本引入的一项特性，也被称为"表达式内部赋值"或"walrus operator"。它的主要用途是在表达式中执行赋值操作，并且返回被赋的值。这个特性在循环判断中很有用。

  在海象运算符之前，您可能会在循环中重复计算一个表达式，并将其值赋给变量，然后再使用该值进行条件判断。使用海象运算符，您可以在表达式中同时进行计算和赋值，从而更加简洁和清晰地表达您的意图。

with open('novel.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
	while chunk := file.read(200):
	   print(chunk)

  上述代码用于读取文件中的数据块（chunk）。使用海象运算符，可以在表达式中将读到的200个字节内容赋值给变量chunk ，同时，这个表达式会将 chunk 的值用于条件判断。如果成功读取了数据（数据块不为空），则 条件表达式为真，循环体继续执行。

如果不使用海象运算符，可以写成：

with open('novel.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    while True:
        chunk = file.read(200)  # 读取200个字符
        if not chunk:
            break  # 如果数据块为空，表示已经到达文件末尾，退出循环
        print(chunk)

5.3 布尔类型

  Python中的布尔类型非常简单，它只有两个值：True和False，分别表示1和0，可以直接参与计算。这两个值也通常用于表示逻辑真和逻辑假。布尔类型通常与条件语句一起使用，广泛用于控制循环、判断条件、过滤数据等等。

True + False						# 结果为1

  Python还提供了一些用于处理布尔类型的内置函数，如 bool() 函数用于将其他数据类型转换为布尔类型，any() 和 all() 用于对迭代对象中的布尔值进行判断。

# bool() 函数
x = bool(5)    # True
y = bool(0)    # False

# any() 和 all() 函数
numbers = [True, False, True]
any_true = any(numbers)  # True，至少有一个True
all_true = all(numbers)  # False，不是所有的都是True

  在Python中，布尔类型 False 只是布尔对象的一种，而其他对象也可以在适当的情况下被视为 False。Python中定义了一个规则，根据这些规则，以下对象被视为 False：

  1. 布尔值：False 是显而易见的，它是布尔值的字面值。
  2. 数字：一些数字也被视为 False。这包括整数0、浮点数0.0，以及其他数值类型中的零值。
  3. 空序列和集合：空的序列（如空列表 []、空元组 ()、空字符串 ""）和空集合（如空集合 set()）也被视为 False。（空格符被视作True）
  4. 特殊对象 None：None 表示空值，也被视为 False。
  5. 自定义类的实例：如果自定义的类中定义了 __bool__() 或 __len__() 方法，并且这些方法返回 False 或者0，那么该类的实例也被视为 False。

你可以使用以下方式测试一个对象是否为 False：

value = 0

if not value:
    print("value 是 False 或者空")
else:
    print("value 是 True 或者非空")

5.4 字符串

  在Python中，字符串是一种用来存储文本数据的数据类型，你可以使用单引号 '、双引号 " 或三重引号 ''' 或 """ 来创建字符串。

single_quoted = '这是一个单引号字符串'
double_quoted = "这是一个双引号字符串"
triple_quoted = '''这是一个
多行字符串'''

5.4.1 字符串的基本操作

  1. 拼接和复制
    你可以使用 + 运算符将两个字符串连接起来，使用 * 运算符将一个字符串复制多次

  2. 合并

    • 相邻的两个或多个 字符串 （引号标注的字符）会自动合并，拼接分隔开的长字符串时，这个功能特别实用。
    • 这项功能只能用于两个字面值，不能用于变量或表达式。合并多个变量，或合并变量与字面值，要用 +
'Py' 'thon'
Python

text = ('Put several strings within parentheses '
        'to have them joined together.')
text

'Put several strings within parentheses to have them joined together.'

prefix = 'Py'
prefix + 'thon'

'Python'
  1. 索引：字符串中的字符可以通过索引来访问，索引从0开始，负索引表示从末尾开始计数
    在这里插入图片描述
  2. 切片： 你可以使用切片来获取字符串的一部分。
    • 如果省略起始索引，将从字符串的开头开始切片。省略结束索引，将切片到字符串的末尾
    • 你可以使用步长来指定切片的间隔。
    • 使用str[::-1]可以反转字符串
text = "Hello, World!"
substring = text[7:]  		     # 获取从索引7到11的子字符串，值为 'World'
substring = text[0::2]			 # 从第一个字符开始，每隔2个取一个，值为'Hlo ol!'
  1. 修改字符串：Python 字符串不能修改，为字符串中某个索引位置直接赋值会报错。
word = 'Python'
word[2:] = 'py'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'str' object does not support item assignment

要生成不同的字符串，应新建一个字符串：

'J' + word[1:]
'Jython'

5.4.2 字符串函数

可参考官方文档《String Methods》

字符串格式函数 描述 示例 结果
str.upper() 转换为大写 'hello'.upper() 'HELLO'
str.lower() 转换为小写 'HeLLo'.lower() 'hello'
str.title() 每个单词首字母大写 'hello world'.title() 'Hello World'
str.capitalize() 只将字符串的首字母大写 'hello world'.capitalize() 'Hello world'
str.swapcase() 将字符串中的大写/小写字母转换为小写/大写字母 'Hello World'.swapcase() 'hELLO wORLD'
str.strip() 去除两侧空格或指定字符 ' hello '.strip() 'hello'
str.split(sep) 分割字符串 'apple,banana,orange'.split(',') ['apple', 'banana', 'orange']
str.join(iterable) 连接可迭代对象元素 ', '.join(['apple', 'banana', 'orange']) 'apple, banana, orange'
字符串查找函数 描述 示例 结果
str.replace(old, new) 替换子串 'Hello, world'.replace('world', 'Python') 'Hello, Python'
str.find(sub) 查找子串第一次出现的索引，不存在则返回-1 'Hello, world'.find('world') 7
str.rfind(sub) 查找子串最后一次出现的索引，不存在则返回-1 'Hello, world'.find('world') 7
str.index(sub) 查找子串第一次出现的索引，不存在报错ValueError 'Hello, world'.index('world') 7
str.rindex(sub) 查找子串最后一次出现的索引，不存在报错ValueError 'Hello, world'.index('world') 7
字符串转换函数 描述 示例 结果
str.replace(old, new) 替换子串 'Hello, world'.replace('world', 'Python') 'Hello, Python'
str(obj) 将对象转换为字符串 str(42) '42'
hex(number) 将整数转换为十六进制字符串 hex(255) '0xff'
chr(i) 将 Unicode 整数转换为字符 chr(65) 'A'
ord(char) 返回字符的 Unicode 整数值 ord('A') 65
字符串统计检查函数 描述 示例 结果
len(str) 返回字符串长度 len('Hello') 5
str.count(sub) 统计子串出现次数 'Hello, world, world'.count('world') 2
str.startswith(prefix) 检查前缀 'Hello, world'.startswith('Hello') True
str.endswith(suffix) 检查后缀 'Hello, world'.endswith('world') False
str.isalpha() 检查是否只包含字母 'Hello'.isalpha() True
str.isdigit() 检查字符串是否只包含数字字符（只包括阿拉伯数字）。 '12345'.isdigit() True
str.isalnum() 检查是否只包含字母和数字 'hello123'.isalnum() True
str.isnumeric() 检查字符串是否由数字组成（包括罗马数字）。 '3.14'.isnumeric() False
str.isdecimal() 检查字符串是否只包含十进制数字字符。 '12345'.isdecimal() True
str.isspace() 检查字符串是否只包含空白字符（空格、制表符、换行符等）。 ' \t\n'.isspace() True
str.isprintable() 检查字符串是否只包含可打印字符（不包括控制字符）。 '\n'.isprintable() False
str.isidentifier() 检查字符串是否是有效的 Python 标识符。 '123var'.isidentifier() False

5.4.3 strip、split和 join 函数详解

  1. strip() 函数用于去除字符串两侧的指定字符，它的语法如下：
str.strip([chars])
  • chars（可选）：指定要去除的字符集合，默认为去除空白字符，如空格、制表符、换行符等。
# 示例 1: 去除空白字符
text = "   Hello, world   "
result = text.strip()
print(result)  # 输出："Hello, world"

# 示例 2: 去除指定字符
text = "**Hello, world**"
result = text.strip('*')
print(result)  # 输出："Hello, world"
  1. split() 函数

split() 函数用于将字符串分割成子串，并返回一个包含子串的列表。它的语法如下：

str.split([sep[, maxsplit]])
  • sep（可选）：指定分隔符，默认为空白字符。
  • maxsplit（可选）：指定最大分割次数，如果提供，则最多分割 maxsplit 次。
# 示例 1: 使用默认分隔符（空白字符）
text = "apple banana orange"
result = text.split()
print(result)  # 输出：['apple', 'banana', 'orange']

# 示例 2: 使用自定义分隔符
text = "apple,banana,orange"
result = text.split(',')
print(result)  # 输出：['apple', 'banana', 'orange']

# 示例 3: 限制分割次数
text = "apple,banana,orange,grape"
result = text.split(',', 2)
print(result)  # 输出：['apple', 'banana', 'orange,grape']
  1. join() 函数

join() 函数用于连接字符串列表中的元素，并返回一个新的字符串。它的语法如下：

str.join(iterable)
  • iterable：要连接的可迭代对象，通常是一个包含字符串的列表或元组。
# 示例 1: 连接元组中的字符串
fruits = ('apple', 'banana', 'orange')
result = ' and '.join(fruits)
print(result) 							    # 输出："apple and banana and orange"

# 示例 2: 连接字符串列表
words = ['apple', 'banana', 'orange']
result = ','.join(words)					# 结果是"apple,banana,orange"
result.split(',')			   			    # 结果是['apple', 'banana', 'orange']

5.4.4 字符串的比较

字符串操作符 描述 示例 结果
+ 字符串连接 'Hello' + ' ' + 'World' 'Hello World'
* 重复字符串 'Python' * 3 'PythonPythonPython'
==、!= 相等比较 'Hello' == 'World' False
<、<=、> 、 >= 字典序比较 "apple" < "banana" True
  1. 如果两个字符串的内容完全相同，==比较符才返回 True，否则返回False。
  2. 字典序比较：您可以使用 <、<=、> 和 >= 操作符来比较两个字符串的字典序，确定它们在字典中的顺序。这些比较基于字符的 Unicode 编码值。
  3. 自定义比较规则：如果需要按照特定规则进行比较，可以编写自定义的比较函数，并使用 sorted() 函数或自定义排序算法来比较字符串。例如：
# 按照字符串长度排序
names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
names.sort(key=len)
print(names)  						   # 输出：['Bob', 'Alice', 'David', 'Charlie']

# 按照字符串的最后一个字符排序
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda x: x[-1])
print(sorted_words)  				# 输出：['banana', 'cherry', 'apple', 'date']

5.5 格式化字符串

详情可参考《格式字符串语法 》、

  在Python中，格式化字符串是一种用来创建可变的、动态的文本输出的方法。格式化字符串允许将变量的值插入到字符串中，从而生成带有数据的文本。这使得输出更加有意义、有用，并且具有更好的可读性。Python提供了几种方式来格式化字符串，下面一一介绍。

5.5.1 使用%进行格式化

更多有关%格式化的内容，请参考《printf 风格的字符串格式化》

  通过在字符串中使用百分号（%），然后在字符串后面跟上格式化元组，可以将变量值插入字符串中。变量值可以是单个值，也可以是元组（或字典）包含的多个值。示例：

name = "Alice"
age = 30
height = 5.8

formatted_str = "Name: %s, Age: %d, Height: %.2f" % (name, age, height)

  在这个示例中，%s 插入了字符串 name，%d 插入了整数 age，%.2f 插入了浮点数 height，并且使用 % 运算符连接了这些占位符和变量值。下面是字符串格式化占位符的说明：

  • %s：用于插入字符串。
  • %d：用于插入整数。
  • %f：用于插入浮点数。
  • %x：用于插入十六进制整数。

  % 格式化不支持格式指定符的高级功能，如对齐、填充字符等，它相对不够灵活。另外还可能导致许多常见错误，例如无法正确显示元组和字典等，通常更推荐使用 f-strings 或 str.format() 方法。

5.5.2 使用format进行格式化

有关此部分的详细内容，可参考官方文档《格式字符串语法》

  Python 3.0以后引入了更现代的字符串格式化方式，使用花括号{}来表示要插入的变量，并使用format()方法进行格式化。示例：

name = "Bob"
age = 30
formatted_string = "My name is {} and I am {} years old.".format(name, age)
print(formatted_string)

  上面代码中，花括号 {} 用作占位符，表示将在字符串中的这些位置插入变量的值。format() 方法用于将实际的值插入这些占位符的位置。以下是更详细的说明：

  1. 参数： 花括号中可以使用位置参数或者关键字参数，也可以混用。例如："Hello, {} and {second}.".format(name1, second=name2)。

  2. 索引：
    可以在花括号 {} 中使用索引，表示要插入的变量的位置。例如："{1} comes before {0}.".format("apple", "banana")。

  3. 格式指定符：
    可以在花括号 {} 中使用冒号 : 来添加格式指定符，控制插入值的格式。例如："Value: {:.2f}".format(3.14159) 将保留两位小数。

  4. 空花括号 {}：
    如果要插入的值与花括号 {} 中的索引不一致，可以在花括号内部留空。例如："Hello, {}!".format(name)。

  5. 转义花括号：
    使用两个花括号 { {}} 来表示字面的花括号。例如："The format is { {}}.".format()。

有关格式指定符的详细说明如下：

  1. 整数格式： 例如"Integer: {:d}, Hex: {:x}, Octal: {:o}".format(42, 42, 42)，其中：

    • d：整数。
    • x：十六进制（小写）。#x 指定十六进制格式带有前缀 0x
    • X：十六进制（大写）。
    • o：八进制。

  2. 浮点数格式： 例如"Value: {:.2f}".format(3.14159)，其中

    • f：浮点数。
    • .nf：浮点数并指定小数位数。

  3. 字符串格式: 例如"Hello, {}!".format("Alice")

  4. 对齐和宽度： 例如"{:<10}".format("Hello")，其中

    • <：左对齐（默认）。
    • >：右对齐。
    • ^：居中对齐。
    • width：设置字段宽度。

  5. 符号和补零： 例如"{:+}".format(42)，其中

    • +：显示正负号。
    • -：仅显示负号（默认）。
    • 0：用零填充字段宽度。

  6. 千位分隔符：：用逗号分隔数字的千位，例如："{:,}".format(1000000)。

  7. 指数记法： e和E分别表示小写和大写的科学计数法，例如"{:.2e}".format(12345.6789)。

  8. 百分号: 将浮点数转换为百分比形式，例如"{:.2%}".format(0.75)。

在这里插入图片描述
最后，在处理长字符串格式化时，最好使用关键字参数而不是位置参数，因为：

  • 可读性更高：通过使用变量名称而不是位置，代码更容易理解和维护，因为您不需要记住每个占位符的位置。
  • 避免错误：如果您在长格式字符串中有多个占位符，依赖位置可能容易出错，特别是当占位符很多时。按名称引用变量可以降低出错的可能性。
  • 更灵活：使用变量名称可以让您更轻松地更改变量的顺序或添加/删除变量，而无需重新排列所有占位符。

  所以推荐的做法是，将变量放入一个字典中，然后在格式化字符串中使用这些变量名称作为键来引用它们，这在处理复杂的格式化字符串时尤其有用，例如：

table = {
    
    'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
print('Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(table))
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678

你也可以写成以下两种形式：

print('Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**table))
print('Jack: {}; Sjoerd: {}; Dcab: {}'.format(table['Jack'],table['Sjoerd'],table['Dcab']))

再举一个生成平方和立方的表例子：

for x in range(1, 11):
    print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))

1   1    1
2   4    8
3   9   27
4  16   64
5  25  125
6  36  216
7  49  343
8  64  512
9  81  729
10 100 1000

你也可以手动设置格式，结果是一样的：

for x in range(1, 11):
    print(str(x).rjust(2), str(x*x).rjust(3), end=' ')
    # Note use of 'end' on previous line
    print(str(x*x*x).rjust(4))

5.5.3 f-string 格式化（Python 3.6+）

  Python 3.6引入了一种更简洁、直观的字符串格式化方式，即f-string。使用f-string，您可以在字符串中直接插入变量，而无需使用.format()。

name = "Eve"
age = 22
formatted_string = f"My name is {
      
      name} and I am {
      
      age} years old."
print(formatted_string)

f-string还有一些其它的用法：

  1. 使用表达式： 您可以在 f-string 中使用表达式，这使得在字符串内部进行计算变得更加方便。

    num1,num2 = 10,20
result = f"The sum of {
        
        num1} and {
        
        num2} is {
        
        num1 + num2}."
print(result)

  2. 调用函数： 你还可以在 f-string 中调用函数，并将结果插入到字符串中。

    def double(x):
    return x * 2

num = 5
formatted_string = f"Double of {
        
        num} is {
        
        double(num)}."
print(formatted_string)

  3. 转义花括号： 同format一样，使用两个花括号 { {}} 来插入字面的花括号。

    name = "Bob"
formatted_string = f"His name is {
        
        name}, and he likes {
       
       {Python}} programming."
print(formatted_string)

  4. 格式指定符：

    • 可以直接使用变量名作为格式化指定符，它将自动选择适当的格式，例如

      age = 25
formatted_age = f"I am {
          
          age} years old, which is {
          
          age:d} in integer format."
print(formatted_age)

    • f-string 也支持格式指定符来控制插入值的格式，并且与format方法中的格式指定符是完全一样的。

      # 浮点数格式化
pi = 3.141592653589793
formatted_pi = f"圆周率: {
          
          pi:.2f}"  							# 使用 :.2f 指定浮点数格式，保留两位小数
print(formatted_pi) 						 				# 输出: 圆周率: 3.14

# 百分比格式化
percentage = 0.75
formatted_percentage = f"百分比: {
          
          percentage:.1%}" 	 		# 使用 :.1% 指定百分比格式，保留一位小数
print(formatted_percentage)  						 		# 输出: 百分比: 75.0%

# 嵌套格式化
width = 10
precision = 4
value = "12.34567"
f"result: {
          
          value:{
          
          width}.{
          
          precision}}"  					# 输出：'result: 12.3      '

# 左对齐格式化
text = "左对齐"
formatted_text = f"文本: {
          
          text:<10}"  						# 使用 :<10 指定宽度为 10，左对齐
print(formatted_text)  										# 输出: 文本: 左对齐

      # 自定义填充符
table = {
        
        'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
		for name, phone in table.items():
		    print(f'{
          
          name:10} ==> {
          
          phone:10d}')    			# 只写{phone:10}也没问题

      Sjoerd     ==>       4127
Jack       ==>       4098
Dcab       ==>       7678

  5. 格式说明符=（Python3.8新特性）：可将一个表达式扩展为表达式文本，将变量的源码和值同时进行输出，快速查看变量，在调试追踪中很有用。例如：

    bugs = 'roaches'
count = 16,075
area = 'living room'
print(f'Debugging {
        
        bugs=} {
        
        count=:,d} {
        
        area=}')	

    Debugging bugs='roaches' count=16,075 area='living room'

    from datetime import datetime
today = datetime(year=2017, month=1, day=27)
f"{
        
        today=:%B %d, %Y}" 

    'today=January 27, 2017'

六、组合数据类型

6.1 集合

集合是Python中的一种数据结构，它类似于列表（List），但有一些重要的区别：

  1. 集合中的元素是无序的，不重复的，即集合中不允许重复的元素；
  2. 集合用花括号 {} 表示，或者可以使用 set() 函数来创建。要注意的是，创建空集合只能用 set()，不能用 {}，因为{} 创建的是空字典；
  3. 集合支持集合运算，如并集、交集、差集等。
  4. 与 列表推导式 类似，集合也支持推导式：
a = {
    
    x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}

下面是常用的集合操作符和函数：

集合操作符 说明
S & T 或S.intersection(T) 交，返回一个新集合，包括同时在集合 S 和 T 中的元素
S | T或S.union(T) 并，返回一个新集合，包括在集合S和T中的所有元素
S - T或 S.difference(T) 差，返回一个新集合，包括在集合 S 但不在 T 中的元素
S ^ T或S.symmetric_difference(T) 补，返回一个新集合，包括集合 S 和 T 中的非相同元素
S <= T 或 S < T 返回 True/False，判断 S 和 T 的子集关系
S >= T 或 S > T 返回 True/False，判断 S 和 T 的包含关系
S.issubset(T) 判断 S 是否是 T 的子集
S.issuperset(T) 判断 S 是否是 T 的超集
S.isdisjoint(T) 判断和 T 是否有交集
S == T、S != T 判断 S 和 T 是否相等
S -= T 差，更新集合 S，包括在集合 S 但不在 T 中的元素
S &= T 交，更新集合 S，包括同时在集合 S 和 T 中的元素
S ^= T 补，更新集合 S，包括集合 S 和 T 中的非相同元素
S -= T、S &= T 、S ^= T、S | =T 快捷运算符，等同于S = S op T

以下是常用的集合函数：

集合函数 说明
set(x) 将其他类型变量 x 转变为集合类型
S.add(x) 如果 x 不在集合 S 中，将 x 增加到 S
S.update(x) 将 x 中的各个元素分别添加到集合中，x 可以是元组、列表、集合
S.discard(x) 移除 S 中元素 x，如果 x 不在集合 S 中，不报错
S.remove(x) 移除 S 中元素 x，如果 x 不在集合 S 中，产生 KeyError 异常
S.clear() 移除 S 中所有元素
S.pop() 随机删除 S 的一个元素，S 为空集则产生 KeyError 异常
S.copy() 返回集合 S 的一个副本
len(S) 返回集合 S 的元素个数
x in S , x not in S 判断 S 中是否含有元素 x，

集合是Python中的基础数据结构，它们在许多应用场景中都很有用，例如：

  1. 去重数据： 集合中的元素是唯一的，因此它们经常用于从重复数据中获取唯一值。你可以将一个列表或其他可迭代对象转换为集合，以轻松去除重复元素。
  2. 成员检查： 你可以使用集合来快速检查某个元素是否存在于集合中。这比在列表或其他数据结构中进行线性搜索更加高效。
  3. 集合运算： 集合支持并集、交集、差集等数学操作，因此它们在处理数学问题时非常有用。例如，查找两个集合的交集以找到共同的元素、排列组合、子集问题等。
  4. 标记和过滤数据： 你可以使用集合来标记或过滤数据。例如，你可以创建一个包含兴趣爱好的集合，然后筛选出符合特定兴趣爱好的人。
  5. 网络和图算法： 集合通常用于图算法中，用于存储节点的邻居或其他特性。

6.2 序列

  在Python中，序列类型是一种数据结构，用于存储一系列有序的元素。在python中，字符串、列表、元组都是序列类型，共享一些通用的特性和操作，包括：

  1. 有序性： 序列中的元素是按照一定的顺序排列的，每个元素都有一个唯一的位置（索引）。

  2. 可迭代性： 你可以使用循环来遍历序列中的每个元素，例如 for 循环。

  3. 索引访问： 你可以使用索引来访问序列中的单个元素，索引从0开始，表示第一个元素。

  4. 切片操作： 你可以使用切片（slice）来获取序列中的子序列。切片允许你指定起始索引、结束索引和步长。

  5. 长度： 你可以使用内置函数 len() 来获取序列的长度，即其中元素的数量。

以下是序列型通用的操作符和函数：

序列操作符 说明
x in s 如果 x 是序列 s 的元素，返回 True，否则返回 False。
x not in s 如果 x 是序列 s 的元素，返回 False，否则返回 True。
s + t 连接两个序列 s 和 t。
s * n 或 n * s 将序列 s 复制 n 次。
s[i] 索引，返回序列 s 中的第 i 个元素，i 是序列的序号。
s[i:j] 或 s[i:j:k] 切片，返回序列 s 中第 i 到 j 以 k 为步长的元素子序列。 
# 创建两个元组
tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5)
tuple2 = (5, 6, 7, 8, 9)

# 使用操作符/函数
result1 = 3 in tuple1  							# 判断元素是否存在于元组中，返回True
concatenated_tuple = tuple1 + tuple2  			# 连接两个元组
repeated_tuple = tuple1 * 3  					# 将元组重复3次
slice_of_tuple = tuple2[1:4]  					# 获取元组中索引1到3的子序列

# 输出结果
print("3 in tuple1:", result1)
print("Concatenated Tuple:", concatenated_tuple)
print("Repeated Tuple:", repeated_tuple)
print("Slice of Tuple2:", slice_of_tuple)

3 in tuple1: True
Concatenated Tuple: (1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9)
Repeated Tuple: (1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
Slice of Tuple2: (6, 7, 8)
序列函数 说明
len() 返回序列的长度（元素个数）
max() 返回序列中的最大元素
min() 返回序列中的最小元素
index() 返回指定元素的索引（第一次出现的位置）
count() 返回指定元素在序列中出现的次数
sorted() 返回一个排序后的序列副本
reversed() 返回一个反向的序列副本

因为sort是对被操作对象进行原地修改，所以不适用于元组和字符串，但是sorted函数可以。

6.2.1 元组

  元组是一种有序的不可变序列，与列表相似，但不可以修改。元组使用圆括号 () 表示，内部的各个值用逗号隔开。元组可以包含不同类型的元素，只有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加逗号来构建。

singleton = 'hello', 
singleton

('hello',)

元组也可以进行索引和解包操作：

t = 1, 2, 3, 4, 5
u = t, (1, "Hello", 3.14)  		 # 结果是((1, 2, 3, 4, 5), (1, 'Hello', 3.14))
x ,y ,z = u[1]
x ,y ,z

(1, 'Hello', 3.14)

  元组（Tuples）是Python中的一种有序、不可变的数据结构，它们在许多应用场景中都非常有用，例如：

  1. 多个返回值： 函数可以返回多个值，这些值可以用元组打包。在调用函数时，可以将元组解包为多个变量，从而轻松获取多个返回值。
  2. 不可变性： 元组的不可变性使它们适合用于表示不应更改的数据，如日期、时间戳或配置参数，这可以确保数据的完整性（通常配置文件用元组来保存参数）。
  3. 不可更改的键： 元组可以用作字典的键，因为它们是不可变的，而列表不行。这使得元组在创建自定义字典或映射数据时很有用。
  4. 函数参数： 在函数定义和调用中，元组可用于传递一组参数。这对于编写可接受不定数量参数的函数非常有用。

6.2.2 列表

6.2.2.1 列表常用函数

  列表是Python中最常用的数据结构之一，它用于存储一组有序的元素。列表是可变的，这意味着你可以在列表创建后添加、删除或修改元素。你使用方括号[]或list()创建列表，列表元素之间用逗号分隔。以下是常用的列表函数和操作（序列函数也适用）：

操作/函数 说明
ls[i]=x 替换列表 ls 中的第 i 个元素为 x。
ls[i:j:k]=lt 用新列表 lt 替换列表 ls 中切片后的相应元素子列表，如果只是新命名，相当于删除元素。
del ls[i] 删除列表 ls 中的第 i 个元素。
del ls[i:j:k] 删除列表 ls 中第 i 到第 j 以步长 k 的元素。
ls+=lt 将列表 lt 的元素添加到列表 ls 中，更新 ls。
ls*=n 重复列表 ls 中的元素 n 次，更新 ls。
ls.append(x) 向列表 ls 的末尾添加元素 x，不创建新对象。
ls.extend(iterable) 将可迭代对象 iterable 的所有元素添加到列表 ls 的末尾，无需创建新对象。
ls.clear() 清空列表 ls 中的所有元素。
ls.copy() 创建一个新的列表，复制列表 ls 中的所有元素。
ls.insert(i, x) 在列表 ls 的第 i 个位置插入元素 x。
ls.pop(i) 删除列表 ls 中第 i 个位置的元素，如果未指定 i，默认删除最后一个元素。不存在报错 ValueError
ls.remove(x) 删除列表 ls 中第一次出现的元素 x。如果没有找到，不报错。
6.2.2.2 列表推导式

  列表推导式可以在一行代码中创建列表，而不需要显式编写循环，所以语法更加的简洁。列表推导式常见的用法，是对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，其一般形式如下：

new_list = [expression for item in iterable if condition]
  • new_list：将生成的新列表的名称。
  • expression：定义如何转换和处理可迭代对象中的每个元素的表达式。
  • item：代表可迭代对象中的每个元素的变量名。
  • iterable：可迭代对象，可以是列表、元组、字符串、集合、字典的键等。
  • condition（可选）：用于筛选元素的条件，只有满足条件的元素才会包含在新列表中。

下面是一些列表推导式的示例，以帮助您更好地理解：

  1. 生成一个数字列表：
numbers = [x for x in range(1, 6)]  		# 生成1到5的数字列表

[1, 2, 3, 4, 5]
  1. 从字符串中提取元音字母：
text = "Hello, World!"
vowels = [char for char in text if char.lower() in 'aeiou']  # 提取元音字母

['e', 'o', 'o', 'o']
  1. 筛选元组：注意，下面代码中，for 和 if 的顺序相同
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]

[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

这等价于：

combs = []
for x in [1,2,3]:
    for y in [3,1,4]:
        if x != y:
            combs.append((x, y))

combs
  1. 使用嵌套函数
from math import pi
[str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]

['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
  1. 嵌套列表推导式： 列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，甚至可以是另一个列表推导式
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flattened = [x for row in matrix for x in row]  # 嵌套列表展开
matrix_T=[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]  # 转置矩阵的行和列

打印出来结果如下：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，zip() 函数更好用：

list(zip(*matrix))

[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

  列表推导式不仅简化了代码，还提高了代码的可读性。但请注意，过度复杂的列表推导式可能会降低代码的可读性，因此在使用时要保持适度。如果列表推导式变得太复杂，可能更适合使用传统的循环结构。

习题：下面是由三重循环写出的矩阵乘法公式，请改写为列表推导式。

import numpy as np
M1 = np.random.rand(2,3)
M2 = np.random.rand(3,4)
res = np.empty((M1.shape[0],M2.shape[1]))
for i in range(M1.shape[0]):
    for j in range(M2.shape[1]):
        item = 0
        for k in range(M1.shape[1]):
            item += M1[i][k] * M2[k][j]
            res[i][j] = item

((M1@M2 - res) < 1e-15).all() # 排除数值误差

#三层for循环就用三层列表，最外层for循环写在列表推导式的最外面
res=[
        [
        sum([
                M1[i][k]*M2[k][j] for k in range(M1.shape[1])
            ])  for j in range(M2.shape[1])
        ] for i in range(M1.shape[0])
    ]
res=np.array(res)
res.shape, ((M1@M2 - res) < 1e-15).all()

6.3 字典

6.3.1 字典基本操作

  字典是Python中非常重要且常用的数据结构之一，它允许您将数据存储为键-值对的集合。你可以使用花括号 {} 或者使用内置的 dict() 函数来创建字典。需要注意的是，字典中的键必须是不可变的，通常是字符串、整数或元组，而值可以是任何类型的数据。

  要添加新的键值对，或者修改现有键的值，只需为字典指定新的键值对即可：

# 使用花括号创建字典
my_dict = {
    
    "name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

# 添加新的键值对
my_dict["email"] = "[email protected]"

# 修改现有键的值
my_dict["age"] = 31

# 删除指定的键值对
del  my_dict["city"]

以下是常见的字典操作：

操作/函数 说明
k in d 判断键 k 是否在字典 d 中，如果存在返回 True，否则返回 False。
d.keys() 返回字典 d 中所有的键信息，返回类型为 dict_keys，可以使用 list() 转换成列表。
d.values() 返回字典 d 中所有的值信息，返回类型为 dict_values，可以使用 list() 转换成列表。
d.items() 返回字典 d 中所有键值对信息，返回类型为 dict_items，可以使用 list() 转换成元组列表。
d.get(k, <default>) 如果键 k 存在于字典中，则返回相应值，否则返回 <default> 值，默认返回 None。
d.pop(k, <default>) 如果键 k 存在于字典中，则取出相应值，否则返回 <default> 值。
d.popitem() 随机从字典 d 中取出一个键值对，以元组形式返回。
del d[k] 删除字典 d 中 k 的键值对。如果键不存在，将引发 KeyError 错误。
d.clear() 删除字典 d 中的所有键值对。
len(d) 返回字典 d 中元素的个数。
sum(d) 默认累加字典 d 的键值（前提是键是数字）。

6.3.2 字典推导式

  字典推导式是一种用于创建字典的紧凑而强大的语法，类似于列表推导式。字典推导式的一般形式如下：

{
    
    key_expression: value_expression for item in iterable}
  • key_expression：用于计算字典键的表达式。
  • value_expression：用于计算字典值的表达式。
  • item：代表可迭代对象中的每个元素的变量名。
  • iterable：可迭代对象，可以是列表、元组、字符串、集合等。

  字典推导式会遍历可迭代对象中的每个元素，为每个元素计算键和值，然后构建一个新的字典。以下是一些字典推导式的示例：

  1. 从列表创建字典：
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruit_lengths = {
    
    fruit: len(fruit) for fruit in fruits}
# 结果：{'apple': 5, 'banana': 6, 'cherry': 6}
  1. 从两个列表创建字典：若两个列表元素数量不一致，以少的那个为基准生成字典
keys = ["a", "b", "c"]
values = [1, 2]
dictionary = {
    
    k: v for k, v in zip(keys, values)}
# 结果：{'a': 1, 'b': 2}
  1. 筛选出偶数并创建字典：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
even_squared = {
    
    n: n**2 for n in numbers if n % 2 == 0}
# 结果：{2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64}
  1. 从字符串创建字典：
text = "hello"
char_to_ord = {
    
    char: ord(char) for char in text}
# 结果：{'h': 104, 'e': 101, 'l': 108, 'o': 111}

6.3.3 统计三国出场人物，生成词云

  • 这个是当初慕课上面Python语言程序设计里的一个示例，印象比较深，所以写一下。三国演义文本文件地址为：https://python123.io/resources/pye/threekingdoms.txt。
  • WordCloud生成中文词云会有乱码，可以在Google Fonts下载中文字体（ttf文件），然后在生成词云时指定字体路径。
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 1. 读取文本文件
with open('threekingdoms.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()
        
# 2. 使用jieba进行分词
words = jieba.cut(text)

# 3. 创建一个字典来统计词频
word_counts = {
    
    }

# 4. 统计词频
for word in words:
    if len(word)==1:
        continue    
	
    elif word in ['诸葛亮','孔明曰']:
        rword='孔明'
    elif word in ['关公','云长']:
        rword='关羽'
    elif word in ['玄德','玄德曰']:
        rword='刘备'
    elif word in ['孟德','丞相']:
        rword='曹操'
    else:
        rword=word
    # get 方法接受一个键作为参数，如果键存在于字典中，则返回与该键关联的值，否则返回指定的默认值
    word_counts[rword] = word_counts.get(rword, 0) + 1

# 5. 过滤非人名的高频词
exclude=['将军','却说','荆州','二人','不可','不能','如此','商议','主公','左右','如何','军士','军马','东吴','大喜',
        '引兵', '次日',  '天下', '于是', '今日', '不敢', '魏兵', '陛下', '一人', '都督',  '人马', 
         '不知', '汉中', '只见', '众将', '后主', '蜀兵', '上马', '大叫']        
for word in exclude:
    del word_counts[word]

# 6. 获取词频最高的前10个人物并打印
top_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
print("词频最高的前10个词:")
for word, count in top_words:
    print('{0:<10}{1:>5}'.format(word,count))
    
# 7. 生成词云并显示
font_path ='MaShanZheng-Regular.ttf'
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white',font_path=font_path).generate_from_frequencies(word_counts)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

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