4.组合数据类型

一、集合类型及操作

• 集合类型定义
• 集合操作符
• 集合处理方法
• 集合类型应用场景

1.1 集合类型定义

• 集合类型与数学中的集合概念一致

• 集合元素之间无序，每个元素唯一，不存在相同元素

• 集合元素不可更改，不能是可变数据类型

  • 不可变数据类型：数字类型，字符类型，元组。

• 集合用大括号 {} 表示，元素间用逗号分隔

• 建立集合类型用 {} 或 set()

• 建立空集合类型，必须使用set()

>>> A={"python",123,("python",123)}     #使用{}建立集合
{123,'python',('python',123)}

>>> B=set("pypy123")    #使用set()建立集合
{'1', 'p', '2', '3', 'y'}

>>> C={"python",123,"python",123}
{"python",123}

1.2 集合操作符

• 集合间操作

• 集合操作符

• 集合类型的定义

>>> A={"p","y",123}
>>> B=set("pypy123")
>>> A-B
{123}
>>> A&B
{"p","y"}
>>> A^B
{"2","123","3","1"}
>>> B-A
{"3","1","2"}
>>> A|B
{"1","p","2","y","3",123}

1.3 集合处理方法

>>> A = {"p", "y" , 123}
>>> for item in A:
        print(item, end="")
p123y
>>> A
{'p', 123, 'y'}
>>> try:
        while True:
            print(A.pop(), end=""))
    except:
        pass
p123y
>>> A
set()

1.4 集合类型应用场景

• 包含关系比较

>>> "p" in {"p", "y" , 123}
True
>>> {"p", "y"} >= {"p", "y" , 123}
False

• 数据去重：集合类型所有元素无重复

>>> ls = ["p", "p", "y", "y", 123]
>>> s = set(ls)     # 利用了集合无重复元素的特点
{'p', 'y', 123}
>>> lt = list(s)    # 还可以将集合转换为列表
['p', 'y', 123]

二、序列类型及操作

• 序列类型定义
• 序列处理函数及方法
• 元组类型及操作
• 列表类型及操作
• 序列类型应用场景

2.1 序列类型定义

• 序列是具有先后关系的一组元素

  • 序列是一维元素向量，元素类型可以不同
  • 类似数学元素序列： S0 , S1 , … , Sn-1
  • 元素间由序号引导，通过下标访问序列的特定元素

• 序列是一个基类类型

• 序号的定义
  

2.2 序列处理函数及方法

• 序列类型通用操作符

序列类型操作实例

>>> ls = ["python", 123, ".io"]
>>> ls[::-1]
['.io', 123, 'python']
>>> s = "python123.io"
>>> s[::-1]
'oi.321nohtyp'

• 序列类型操作实例

序列类型操作实例

>>> ls = ["python", 123, ".io"]
>>> len(ls)
3
>>> s = "python123.io"
>>> max(s)
'y'

2.3 元组类型及操作

• 元组类型定义

  • 元组是一种序列类型，一旦创建就不能被修改
  • 使用小括号 () 或 tuple() 创建，元素间用逗号 , 分隔
  • 可以使用或不使用小括号

>>> creature = "cat", "dog", "tiger", "human"
>>> creature
('cat', 'dog', 'tiger', 'human')
>>> color = (0x001100, "blue", creature)
>>> color
(4352, 'blue', ('cat', 'dog', 'tiger', 'human'))

• 元组类型操作
  • 元组继承了序列类型的全部通用操作
  • 元组因为创建后不能修改，因此没有特殊操作
  • 使用或不使用小括号

>>> creature = "cat", "dog", "tiger", "human"
>>> creature[::-1]
('human', 'tiger', 'dog', 'cat')
>>> color = (0x001100, "blue", creature)
>>> color[-1][2]
'tiger'

2.4 列表类型及操作

• 列表类型定义
  • 列表是一种序列类型，创建后可以随意被修改
  • 使用方括号 [] 或list() 创建，元素间用逗号 , 分隔
  • 列表中各元素类型可以不同，无长度限制

>>> ls = ["cat", "dog", "tiger", 1024]
>>> ls
['cat', 'dog', 'tiger', 1024]
>>> lt = ls
>>> lt
['cat', 'dog', 'tiger', 1024]

• 列表类型操作函数和方法

>>> ls = ["cat", "dog", "tiger", 1024]
>>> ls[1:2] = [1, 2, 3, 4]
['cat', 1, 2, 3, 4, 'tiger', 1024]
>>> del ls[::3]
[1, 2, 4, 'tiger']
>>> ls*2
[1, 2, 4, 'tiger', 1, 2, 4, 'tiger']

>>> ls = ["cat", "dog", "tiger", 1024]
>>> ls.append(1234)
['cat', 'dog', 'tiger', 1024, 1234]
>>> ls.insert(3, "human")
['cat', 'dog', 'tiger', 'human', 1024, 1234]
>>> ls.reverse()
[1234, 1024, 'human', 'tiger', 'dog', 'cat']

2.5 序列类型应用场景

• 数据表示：元组和列表
  • 元组用于元素不改变的应用场景，更多用于固定搭配场景
  • 列表更加灵活，它是最常用的序列类型
  • 最主要作用：表示一组有序数据，进而操作它们
• 元素遍历

for item in ls :
    <语句块>

for item in tp :
    <语句块>

• 数据保护

>>> ls = ["cat", "dog", "tiger", 1024]
>>> lt = tuple(ls)
>>> lt
('cat', 'dog', 'tiger', 1024)

实例：基本统计值计算

1.问题分析

• 总个数：len()
• 求和：for … in
• 平均值：求和/总个数
• 方差：
  各数据与平均数差的平方的和的平均数
• 中位数：排序，然后…
  奇数找中间1个，偶数找中间2个取平均

2.基本统计值计算

#CalStatisticsV1.py
def getNum():     #获取用户不定长度的输入
    nums = []
    iNumStr = input("请输入数字(回车退出): ")
    while iNumStr != "":
        nums.append(eval(iNumStr))
        iNumStr = input("请输入数字(回车退出): ")
    return nums

def mean(numbers):  #计算平均值
    s = 0.0
    for num in numbers:
        s = s + num
    return s / len(numbers)

def dev(numbers, mean):     #计算方差
    sdev = 0.0
    for num in numbers:
        sdev = sdev + (num - mean)**2
    return pow(sdev / (len(numbers)-1), 0.5)

def median(numbers): #计算中位数
    sorted(numbers)
    size = len(numbers)
    if size % 2 == 0:
        med = (numbers[size//2-1] + numbers[size//2])/2
    else:
        med = numbers[size//2]
    return med

n = getNum()
m = mean(n)
print("平均值:{},方差:{:.2},中位数:{}.".format(m, dev(n,m),median(n)))

3.举一反三

• 获取多个数据：从控制台获取多个不确定数据的方法
• 分隔多个函数：模块化设计方法
• 充分利用函数：充分利用Python提供的内容函数

三、字典类型及操作

• 字典类型定义
• 字典处理函数及方法
• 字典类型应用场景

3.1 字典类型定义

• 定义

  • 键值对：键是数据索引的扩展

  • 字典是键值对的集合，键值对之间无序

  • 采用大括号{}和dict()创建，键值对用冒号: 表示

    {<键1>:<值1>, <键2>:<值2>, … , <键n>:<值n>}

• 用法

  <字典变量> = {<键1>:<值1>, … , <键n>:<值n>}

  <值> = <字典变量>[<键>]

  <字典变量>[<键>] = <值>

  [ ] 用来向字典变量中索引或增加元素

>>> d = { "中国":"北京" , "美国":"华盛顿" , "法国":"巴黎" }
>>> d
{'中国': '北京', '美国': '华盛顿', '法国': '巴黎'}
>>> d["中国"]
'北京'
>>> de = {} ; type(de)
<class 'dict'>

type(x) 返回变量x的类型

3.2 字典处理函数及方法

>>> d = { "中国":"北京" , "美国":"华盛顿" , "法国":"巴黎" }
>>> "中国" in d
True
>>> d.keys()
dict_keys(['中国', '美国', '法国'])
>>> d.values()
dict_values(['北京', '华盛顿', '巴黎'])
>>> d.get( "中国","伊斯兰堡" )
'北京'
>>> d.get( "巴基斯坦","伊斯兰堡" )
'伊斯兰堡'
>>> d.popitem()
('美国', '华盛顿')

3.3 字典类型应用场景

• 元素遍历

for k in d :
    <语句块>

3.4 单元总结

• 映射关系采用键值对表达
• 字典类型使用{}和dict()创建，键值对之间用:分隔
• d[key] 方式既可以索引，也可以赋值
• 字典类型有一批操作方法和函数，最重要的是.get()