文章目录

  • 组合数据类型
    • 集合类型
    • 序列类型
      • 字符串
      • 列表
      • 元组
    • 映射类型
      • 字典
  • 可变序列与不可变序列
    • 可变序列(能进行增删改操作):进行修改后内存地址id()不变。
      • 字典(无序、key不可重复、value可重复)
      • 集合(无序、不可重复)
      • 列表(有序、可重复)
    • 不可变序列:进行修改后id()改变
      • 字符串(有序)
      • 元组(有序、可重复)
      • 数值(int、float)
  • 数据组织维度
    • 一维数据
      • 一维数据表示
      • 一维数据存储方式
      • 一维数据的处理
    • 二维数据
      • 二维数据的表示
      • CSV格式与二维数据存储
      • 二维数据的处理
    • 高维数据

组合数据类型

集合类型

  • 集合中的元素是无序的
  • 集合当中的元素不允许重复
  • 集合生成式
{i*i for i in range(1, 10)}
  • i*i表示集合元素的表达式
  • 将{}修改为[]就是列表生成式
  • 没有元组生成式,由于元组是不可变序列

序列类型

字符串

列表

元组

映射类型

字典

  • 字典特点
  1. 字典中所有元素都是一个key-value对,key不允许重复,value可以重复
  2. 字典中的元素是无序的
  3. 字典中的key必须是不可变对象(不能进行增删改操作)
  4. 字典也可以根据需要动态地伸缩
  5. 字典会浪费较大的内存,是使用空间换时间的数据结构

可变序列与不可变序列

可变序列(能进行增删改操作):进行修改后内存地址id()不变。

字典(无序、key不可重复、value可重复)

集合(无序、不可重复)

列表(有序、可重复)

不可变序列:进行修改后id()改变

字符串(有序)

元组(有序、可重复)

数值(int、float)

数据组织维度

一维数据

  • 一维数据具有线性的特点,采用线性的方式进行数据的组织,可以对应于序列类型,集合类型等的数据。例如:集合、列表、元组等。

一维数据表示

  • 如果数据间有序:使用列表类型
  • 如果数据间无序:使用集合类型

一维数据存储方式

  • 空格分隔
  • 逗号分隔
  • 特殊符号分隔

一维数据的处理

  • 将存储的数据读入程序.split()
  • 将程序表示的数据写入文件.join()

二维数据

  • 二维数据采用二维表格的形式进行组织,对应于数学中的一维矩阵,同时常见的表格也属于二维数据。也可以用列表类型表示。

二维数据的表示

  • 使用二维列表
a = [[1,2,3],[3,4,5],[5,6,7]]

CSV格式与二维数据存储

  • CSV文件每一行是一维数据,可以使用Python中的列表类型表示

  • 整个CSV文件是一个二维数据

  • CSV文件采用纯文本格式,通过单一编码表示字符

  • 二维数据按行存或按列存

二维数据的处理

  • 读入处理:从CSV格式的文件中读入数据
ls=[]
for line in f:line=line.replace("\n"," ")ls.append(line.split(","))
f.close()
  • 写入处理:将数据写入CSV格式的文件
s=[[], [], []]
f=open(fname,"w")
for item in ls:f.write(",".join(item)+"\n")
f.close()
  • 二维数据逐一处理:二层循环
ls=[[1,2],[3,4],[5,6]]
for row in ls:for column in row:print(column)

高维数据

  • 高维数据比较广泛,是由键值对类型的数据构成,采用对象方式组织,可多层嵌套,高维数据表达更为灵活但是也更加复杂。
  • 可以用字典类型表示

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