&nbsp>&nbsp
&nbsp>&nbsp
&nbsp>&nbsp
Python删除list中的元素
摘要：```li=[1,2,3,4,5,6]#1.使用del删除对应下标的元素delli[2]#li=[1,2,4,5,6]#2.使用.pop()删除最后一个元素li.pop()#li=[1,2,4,5]#3.删除指定值的元素li.remove(4)#li=[1,2,5]li=[1,2,3,4,5,6]defdelete(li,index):li=li[:index]+li[index+1:]delete(li,3)printli#-&&[1,2,3,4,5,6]```
li = [1,2,3,4,5,6]
# 1.使用del删除对应下标的元素
# li = [1,2,4,5,6]
# 2.使用.pop()删除最后一个元素
# li = [1,2,4,5]
#3.删除指定值的元素
li.remove(4)
# li = [1,2,5]
li = [1,2,3,4,5,6]
def delete(li, index):
li = li[:index] + li[index+1:]
delete(li, 3)
# -&& [1,2,3,4,5,6]
以上是的内容，更多
的内容，请您使用右上方搜索功能获取相关信息。
若你要投稿、删除文章请联系邮箱：zixun-group@service.aliyun.com,工作人员会在五个工作日内给你回复。
云服务器 ECS
可弹性伸缩、安全稳定、简单易用
&40.8元/月起
预测未发生的攻击
&24元/月起
为您提供0门槛上云实践机会
你可能还喜欢
你可能感兴趣
阿里云教程中心为您免费提供
Python删除list中的元素相关信息，包括
的信息，所有Python删除list中的元素相关内容均不代表阿里云的意见！投稿删除文章请联系邮箱：zixun-group@service.aliyun.com，工作人员会在五个工作日内答复
售前咨询热线
服务与支持
资源和社区
关注阿里云
International博客访问： 1842337
博文数量： 289
博客积分： 6659
博客等级： 准将
技术积分： 3200
注册时间：
IT168企业级官微
微信号：IT168qiye
系统架构师大会
微信号：SACC2013
分类： Python/Ruby 23:29:39
主要记录下这种用法： &columnsList = [column.strip() for column in columnsList]
同样 采用此方式 可以做 replace 等类似的操作
##在CSDN 上 看到一位企鹅同学分享的PPT《编写“高性能”python 代码》 同以上类似的list 处理 ； 这里做个记录
l = range(10000)
def function1():
& & result = []
& & for i in l:
&&&&& & if i % 2 == 0:
&&&&&&&&& & result.append(i)
&&&&& & return result
def function2():
& & return [i for i in l if i %2 == 0]
function2 的处理速率是 1 的 &1.36倍
同样 采用此方式 可以做 replace 等类似的操作
##在CSDN 上 看到一位企鹅同学分享的PPT《编写“高性能”python 代码》 同以上类似的list 处理 ； 这里做个记录
l = range(10000)
def function1():
& & result = []
& & for i in l:
&&&&& & if i % 2 == 0:
&&&&&&&&& & result.append(i)
&&&&& & return result
def function2():
& & return [i for i in l if i %2 == 0]
function2 的处理速率是 1 的 &1.36倍
#以下为在 数据格式化用到的部分
# 12:21:26 lv3:MS:rolelogin:userId=2:roleId=1006:account=xxxxxx:lev=1:platform=506:mac=:os=2:totalcash=0:hint=0:gate=1:line=4:peer=210.19.x.:from=29101
columnsStr = " &userId , roleId,account,lev,platform,mac,os,totalcash,hint,gate,line,peer,from"
columnsList = columnsStr.split(',') &#默认,分割
columnsList = [column.strip() for column in columnsList] &#对列表中每个元素去空格； &strip : 对字段录入时 疏忽导致而加入空格情况处理
处理后结果：
['userId', 'roleId', 'account', 'lev', 'platform', 'mac', 'os', 'totalcash', 'hint', 'gate', 'line', 'peer', 'from']
19:08:44 lv3:MS:rolelogin:userId=2:roleId=1002:account=8100785:lev=1:platform=506:mac=:os=2:totalcash=0:hint=0:gate=1:line=4:peer=210.19.254.191:from=29101
19:08:44 & & 2 & & & 1002 & & & & & 506 & & & & & & 2 & & & 0 & & & 0 & & & 1 & & & 4 & & & 210.19.254.191 &29101
阅读(3566) | 评论(0) | 转发(0) |
给主人留下些什么吧！~~
请登录后评论。71.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素71.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素冰彦乐居百家号71.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素 @Tom_junsong，http://www.cnblogs.com/tom-gao/p/6645859.html1,使用set函数，set(list)2，使用字典函数，&&&a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]&&& b={}&&&b=b.fromkeys(a)&&&c=list(b.keys())&&& c72.编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断 a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]@Tom_junsong，http://www.cnblogs.com/tom-gao/p/6645859.htmla.sort()last=a[-1]for i inrange(len(a)-2,-1,-1):if last==a[i]:del a[i]else:last=a[i]print(a)73.Python里面如何生成随机数？ @Tom_junsong，http://www.cnblogs.com/tom-gao/p/6645859.htmlrandom模块随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,arandom.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。更多Python笔试面试题请看：http://python.jobbole.com/85231/74.说说常见的损失函数对于给定的输入X，由f(X)给出相应的输出Y，这个输出的预测值f(X)与真实值Y可能一致也可能不一致（要知道，有时损失或误差是不可避免的），用一个损失函数来度量预测错误的程度。损失函数记为L(Y, f(X))。常用的损失函数有以下几种（基本引用自《统计学习方法》）：如此，SVM有第二种理解，即最优化+损失最小，或如@夏粉_百度所说“可从损失函数和优化算法角度看SVM，boosting，LR等算法，可能会有不同收获”。关于SVM的更多理解请参考：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/762483775.简单介绍下logistics回归Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。假设函数其中x是n维特征向量，函数g就是logistic函数。而的图像是可以看到，将无穷映射到了(0,1)。而假设函数就是特征属于y=1的概率。从而，当我们要判别一个新来的特征属于哪个类时，只需求即可，若大于0.5就是y=1的类，反之属于y=0类。此外，只和有关，&0，那么，而g(z)只是用来映射，真实的类别决定权还是在于。再者，当时，=1，反之=0。如果我们只从出发，希望模型达到的目标就是让训练数据中y=1的特征，而是y=0的特征。Logistic回归就是要学习得到，使得正例的特征远大于0，负例的特征远小于0，而且要在全部训练实例上达到这个目标。接下来，尝试把logistic回归做个变形。首先，将使用的结果标签y = 0和y = 1替换为y = -1,y = 1，然后将（）中的替换为b，最后将后面的替换为（即）。如此，则有了。也就是说除了y由y=0变为y=-1外，线性分类函数跟logistic回归的形式化表示没区别。进一步，可以将假设函数中的g(z)做一个简化，将其简单映射到y=-1和y=1上。映射关系如下：本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。冰彦乐居百家号最近更新：简介:本人有丰富的综合领域写作经验。作者最新文章相关文章Access denied | python-china.org used Cloudflare to restrict access
Please enable cookies.
What happened?
The owner of this website (python-china.org) has banned your access based on your browser's signature (9992b-ua98).