元组

一.什么是数据类型？ 什么是数据类型？ 　　我们人类可以很容易的分清数字与字符的区别，但是计算机并不能呀，计算机虽然很强大，但从某种角度上看又很傻，除非你明确的告诉它，1是数字，“汉”是文字，否则它是分不清1和‘汉’的区别的，因此，在每个编程语言里都会有一个叫数据类型的东东，其实就是对常用的各种数据类型进行了明确的划分，你想让计算机进行数值运算，你就传数字给它，你想让他处理文字，就传字符串类型给他。Python中常用的数据类型有多种，如下： 　整数(int) ,字符串(str),布尔值(bool),列表(list),元组(tuple),字典(dict),集合(set). int。数字：主要用于运算。1 ，2,3... bool。判断真假：True, False. str。简单少量的储存数据，并进行相应的操作。name = 'alex', tuple。只读，不能更改。(1,'alex') list：大量有序数据，[1,'ses',True,[1,2,3],{'name':'jinxin'}] dict：大量数据，且是关联性比较强的数据 {'name':'jinxin','age':18,'name_list':['张三'，'李四']} 二.基础数据类型。 2.1数字int。 nt，就是咱们常见的数据类型，主要是用于葛总运算，加减乘数等这里就不给你举例说明了。

2019-09-1907:45:33#1.Dictionary字典'''字典是python中唯一的映射类型，采用键值对（key-value）的形式存储数据。python对key进行哈希函数运算，根据计算的结果决定value的存储地址，所以字典是无序存储的，且key必须是可哈希的。可哈希表示key必须是不可变类型，如：数字、字符串、元组。字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。'''#！！字典增查改 都一样 删除就用del#1.字典是中括号,且内容是无序性的,即无下表dic1={'name':'alex','age':36,'sex':'male','dd':True} #name为键, alex为值,键是唯一的,非变量,只是一种映射关系,如拼音字典,搜索S则找到拼音以S为首的字一样 键指向值#2.不可变类型:整形,字符串,元组 可变类型:列表,字典(值为可变类型,只是键为不可变类型)dic2 = {'sex':'男','number':'10','ip':'5201314'} #就是sex(键)是不可变的,但"男"(值)是可变的，可修改的dic2['sex'] = "女"print(dic2) #{'sex': '女',

#1.Dictionary字典'''字典是python中唯一的映射类型，采用键值对（key-value）的形式存储数据。python对key进行哈希函数运算，根据计算的结果决定value的存储地址，所以字典是无序存储的，且key必须是可哈希的。可哈希表示key必须是不可变类型，如：数字、字符串、元组。字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。'''#！！字典增查改 都一样 删除就用del#1.字典是中括号,且内容是无序性的,即无下表dic1={'name':'alex','age':36,'sex':'male','dd':True} #name为键, alex为值,键是唯一的,非变量,只是一种映射关系,如拼音字典,搜索S则找到拼音以S为首的字一样 键指向值#2.不可变类型:整形,字符串,元组 可变类型:列表,字典(值为可变类型,只是键为不可变类型)dic2 = {'sex':'男','number':'10','ip':'5201314'} #就是sex(键)是不可变的,但"男"(值)是可变的，可修改的dic2['sex'] = "女"print(dic2) #{'sex': '女', 'number': '10', 'ip'

python dict 一、为什么使用dict？ 1. 优点 2. 特点 二、dict的函数使用 1. 构造 2. 基本操作(增,删,查,改) 3. 旋转构造 4. dict持久化 5. defaultdict 一、为什么使用dict？ 1. 优点 1：查找速度快 2：浪费空间 3：key不可以重复，且不可变 4：数据无序排放 2. 特点 1.任何不可变对象都可用作字典的键，如字符串、数字、元组等 2.包含可变对象的列表、字典和元组不能用作键 3.引用不存在的键会引发KeyError异常 4.value可以是字符，数字，列表，元组，字典 二、dict的函数使用 1. 构造 dict {} #空字典 dict={key:value} #经典定义 dict2 = dict(x=1,y=2,z=3) #定义字典另一种方式 // {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} Dict1=dict2 #浅复制，只是引用而已id(dict1)==id(dict2) Dict1=dict2.copy() #深复制，2个不同ID的字典id(dict1)!=id(dict2) Dict=dict.fromkeys(seq,val=None) #创建并返回一个新字典，以 seq 中的元素做该字典的键，val 做该字典中所有键对应的初始值(如果不提供此值，则默认为 None) dict(

目录 python基础--基本数据类型 1 六个标准数据类型 2 根据存储空间大小来划分 3 根据是否有顺序来划分 4 根据内地id是否变化来划分 python基础--基本数据类型 1 六个标准数据类型 数字型 字符串 元组 列表 字典 集合 记忆顺口溜： 舒服猪，烈点鸡 2 根据存储空间大小来划分 # python基础--基本数据类型 按存储空间大小来分类 import sys a1 = 1.0 #浮点 a2 = 0 # 整数 b = True #布尔 a3= complex(0,-1) #复数 c = () #元组 d= '' #字符串 e =[] #列表 f =set() #集合 g={} #字典 print(type(a1), sys.getsizeof(a1)) print(type(a2), sys.getsizeof(a2)) print(type(b), sys.getsizeof(b)) print(type(a3), sys.getsizeof(a3)) print(type(c), sys.getsizeof(c)) print(type(d), sys.getsizeof(d)) print(type(e), sys.getsizeof(e)) print(type(f), sys.getsizeof(f)) print(type(g), sys

SQL: 结构化查询语言（Structured Query Language） SQL 是由 IBM 公司首先开发产生，它是关系型数据库最早出现的商用语言之一。1974年，IBM 公司 San Jose, California 研究实验室的 D.D.Chamberlin 和 R.F. Boyce 研制出一套规范语言 SEQUEL （Structured English Query Language），并在1976年11月的 IBM Journal of R&D 上公布新版本的 SQL （叫 SWQUEL/2）。1980年改名为 SQL。 1986年，美国ANSI采用SQL作为关系数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986），后为国际标准化组织（ISO）采纳为国际标准。 1989年，美国ANSI采纳在ANSI X3.135-1989报告中定义的关系数据库管理系统的SQL标准语言，称为ANSI SQL 89，该标准替代ANSI X3.135-1986版本。 1999年，SQL 继续扩展并划分出核心功能并根据这些功能划分出不同的封装。 2003年，SQL 继续扩展，并可以允许 XML 支持。 2011年，SQL 继续扩展，改善了对临时数据库的支持。 跟关系型数据模型不同的是，关系型数据库主要处理对象的集合，即集合中不能出现有重复的对象；而 SQL 主要处理的是多集，即

机器学习之python基础(一) 综述 这一系列博客是记录我在学习python和机器学习的过程中的一些实践过程和体会，学习python时用到的参考书籍是《python学习手册》 第四版 ，即《learning python》的中文第四版。学习机器学习时所用的主要参考书籍是《机器学习实战》，还参考了CSDN博客平台上博客名为zouxy09的部分博客文章（博客后面附有url链接），实现其中的各种算法所使用的程序语言是python，实验平台是Ubuntu14.04，所使用的python版本是2.7.6。如果有博友想要与我进行交流可以在博客后面留言，或者发邮件到我的邮箱zouchaobin@foxmail.com。 由于python3.0以后的版本与python3.0之前的版本有较大改变，所以为了某些代码的兼容性（如print函数），也为了便于直接使用《python学习手册》中的源代码（这本书的源代码是基于python3.x的），我决定采用以下处理方式： from __future__ import print_function from __future__ import division 在每个代码文件的开头加入以上两行代码，这样的话就可以使用python3.x的print函数和除法运算了，这样便于将这些代码稍加修改就能移植到python3.x的平台上。 python核心数据类型

一，字典： 1.定义方式：{}内用逗号分隔开多个元素，每一个元素都是key：value的形式，value可以是任意数据类型，而key通常应该是字符串类型，但是key必须为不可变类型。否则会报错。 三种方式： # 1.一般使用的字典方式 d1 = {'name':'jason','password':123} # 2.关键字（键值对）方式 d2 = dict(name='jason',password=123,age=18) # 3.列表（for循环） l = [ ['name','jason'], ['age',18], ['hobby','read'] ] d={} for k ,v in l: d[k]=v print(d) # 或者直接强转 print(dict(l)) 2.用途：存多个值，但每一个值都有一个key与之对应，key对值有描述功能。多用于存的值表示的是不同的状态时，例如存的值有姓名、年龄、身高、体重、爱好。 3.特点： 　　　　1） .存一个值or多个值：多个值，值可以是多个类型，key必须是不可变类型，通常应该是不可变类型中的字符串类型 　　　　2） 有序or无序：无序 　　　　3） 可变or不可变：可变数据类型 4.常用操作和内置方法： 1）按key存取值：可存可取 2）长度len 3）成员运算in 或not in 4）删除del(可以删除字典

目录 元组内置方法 元组: 1.作用 2.定义方式 3.使用方法 4.有序无序 5.可变不可变 字典内置方法 字典 1.作用 2.定义方式 3.使用方法 4.有序无序 5.可变不可变 集合内置方法 集合 1.作用 2.定义方式 3.使用方法 有则删除返回值None没有则报错 有没有都返回None,有还会删除 随机删除一个,不能有参数 4.有序无序 5.可变不可变 深浅拷贝 拷贝 浅拷贝 深拷贝 说明 数据类型总结 存值个数 有序无序 可变不可变 深浅拷贝 元组内置方法 元组: 什么是元组tuple:只可取不可更改的列表,元组一被创建就被写死了 1.作用 压缩数据,节省内存 2.定义方式 ()内用逗号隔开多个元素(可以为任意数据类型) i = (1,2,3) j = tuple((1,2)) 只有一个元素时,必须得加逗号并且逗号会打印出来 3.使用方法 ​ 1.索引取值 ​ 2.索引切片 ​ 3.for循环 ​ 4.成员运算 ​ 5.len长度 ​ 6.index获取元素所以 ​ 7.count计数 4.有序无序 有序 5.可变不可变 元组内元素值不可修改,不存在此概念 字典内置方法 字典 字符串/列表/字典 常用,他们三个就足够描述世间万物了 其他数据类型可以被替代--> 列表代替元组,redis数据库替代集合 1.作用 存储多个数据,对每个数据具有描述 2.定义方式 {

元组类型内置方法(tuple) 元组是不可变的列表，即元组的值不可更改，因此元组一般只用于只存不取的需求。 因此元组可以被列表取代掉，所以元组相比较列表使用的很少。 优点(相比列表)：列表的值修改后，列表的结构将会发生改变，而元组只需要存储，因此列表占更多内存。 lt = [1,2,3] lt[0] = 2 # 列表值可更改 1. 作用：元组一创建就被写死了 2. 定义方式：()内用逗号隔开多个元素 lt = list([1,2,3]) tup = tuple((1,2,3)) print(tup,type(tup)) # 如果元组只有一个元素，必须得加逗号 tup1 = (1,) print(tup1,type(tup1)) 3. 使用方法 1. 索引取值 print(tup[0]) 2. 索引切片 print(tup[0:3]) 3. for循环 for i in tup: print(i) 4. 成员运算 print(0 in tup) 5. len长度 print(len(tup)) 6. index获取元素索引 print(tup.index(1)) 7. count 计算 print(tup.count(2)) 字典数据类型内置方法 用途：存多个值，但每一个值都有一个key与之对应，key对值有描述功能。 多用于存的值表示的是不同的状态时。 例如：姓名、年龄、身高、体重