Python 列表是常用的資料結構，用於儲存一系列元素。列表操作方法豐富，例如 append 可在列表末尾新增元素，extend 將可迭代物件的元素新增到列表，insert 在指定位置插入元素。 count 統計元素出現次數，index 查詢元素索引，clear 清空列表，remove 刪除指定元素，pop 刪除並傳回指定索引元素。此外，reverse 反轉列表，copy 複製列表，sort 對列表排序。理解這些方法對於有效操作列表至關重要。集合則用於儲存唯一元素，提供 add, update, clear, union, intersection, difference 等方法，方便進行集合運算。矩陣則以二維列表表示，可透過索引存取和操作元素。
Python 列表操作方法詳解
在 Python 中，列表（List）是一種非常重要且常用的資料結構，用於儲存多個元素。本文將探討 Python 列表的各種操作方法，包括 append、extend、insert、count、index、clear、remove 和 pop 等函式的使用方法和注意事項。
2.4.1 列表操作方法
2.4.1.1 Append
append 方法用於在列表的末尾新增一個元素。無論傳入的物件是什麼型別，它都會被當作一個整體新增到列表中。
lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)
print(lst) # 輸出：[1, 2, 3, 4]
lst.append([5, 6])
print(lst) # 輸出：[1, 2, 3, 4, [5, 6]]
#### 內容解密：
append方法將傳入的物件直接新增到列表末尾。- 如果傳入的是可迭代物件（如列表），它將被視為單一元素。
2.4.1.2 Extend
extend 方法用於將可迭代物件中的所有元素新增到列表的末尾。如果傳入的物件不是可迭代的，將會引發 TypeError。
lst = []
lst.extend('learning')
print(lst) # 輸出：['l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'i', 'n', 'g']
lst.extend([1, 2, 3])
print(lst) # 輸出：['l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'i', 'n', 'g', 1, 2, 3]
#### 內容解密：
extend方法需要傳入可迭代物件，如字串或列表。- 字串會被拆分成單個字元並逐一新增到列表中。
- 如果要新增整體字串，需使用
append或先將字串放入列表中。
2.4.1.3 Insert
insert 方法用於在指定索引位置插入一個元素。
lst = [1, 8, 9, '8', 7, 6]
lst.insert(-2, 'objj')
print(lst) # 輸出：[1, 8, 9, '8', 'objj', 7, 6]
#### 內容解密：
insert方法的第一個引數是索引位置，第二個引數是要插入的元素。- 如果索引為負數，則從列表末尾開始計算。
2.4.1.4 Count
count 方法用於統計指定元素在列表中出現的次數。
lst = [1, 'data', 8, 9, 7, '8', 'objj', 7, 6]
c = lst.count(7)
print(c) # 輸出：2
#### 內容解密：
count方法傳回指定元素在列表中的出現次數。- 如果元素不存在，傳回
0。
2.4.1.5 Index
index 方法用於查詢指定元素在列表中的索引位置。如果元素不存在，將引發 ValueError。
lst = [1, 'data', 8, 9, 7, 8, 7, 6]
c = lst.index(8)
print(c) # 輸出：2
#### 內容解密：
index方法傳回指定元素第一次出現的索引位置。- 可以指定查詢範圍，如
lst.index(obj, start, end)。
2.4.1.6 Clear
clear 方法用於清空列表中的所有元素。
lst = [1, 'data', 8, 9, 7, '8', 7, 6]
lst.clear()
print(lst) # 輸出：[]
#### 內容解密：
clear方法直接清空列表，無需重新指定。- 也可透過重新指定空列表來達到相同效果，如
lst = []。
2.4.1.7 Remove
remove 方法用於刪除列表中第一次出現的指定元素。如果元素不存在，將引發 ValueError。
lst = [1, 'data', 8, 9, 7, '8', 7, 6]
lst.remove(8)
print(lst) # 輸出：[1, 'data', 9, 7, '8', 7, 6]
#### 內容解密：
remove方法刪除第一次出現的指定元素。- 如果元素不存在，會引發錯誤。
2.4.1.8 Pop
pop 方法用於刪除並傳回指定索引位置的元素。如果未指定索引，預設刪除並傳回最後一個元素。
lst = [1, 'data', 8, 9, 7, '8', 7, 6]
lst.pop(3)
print(lst) # 輸出：[1, 'data', 8, 7, '8', 7, 6]
#### 內容解密：
pop方法刪除並傳回指定索引位置的元素。- 如果索引超出範圍，將引發
IndexError。
Python基礎：List、Array與Matrix的操作與應用
在Python程式設計中，List（串列）是一種非常重要且常用的資料結構。除了基本的List操作外，Array（陣列）與Matrix（矩陣）也是常見的資料表示方式。本篇文章將探討List的各種操作、Array的特性以及Matrix的實作方法。
List的操作
List提供了多種內建方法來進行元素的操作，包括新增、刪除、反轉等。
反轉List：reverse()方法
reverse()方法用於反轉List中的元素順序。該方法不接受任何引數，直接修改原List。
lst = [1, 'data', 8, 9, 7, '8', 7, 6]
lst.reverse()
print(lst)
# 輸出：[6, 7, '8', 7, 9, 8, 'data', 1]
複製List：copy()方法
直接使用指定運算元（如lst2 = lst1）並不會建立一個新的List副本，而是讓兩個變數指向同一個List物件。若要建立List的副本，可以使用copy()方法。
lst1 = [1, 'learn', 8, 9, 7, '8', 7, 6]
lst2 = lst1.copy()
lst1.remove('learn')
print(lst1)
# 輸出：[1, 8, 9, 7, '8', 7, 6]
print(lst2)
# 輸出：[1, 'learn', 8, 9, 7, '8', 7, 6]
List的巢狀結構
巢狀List是指一個List中包含另一個或多個List。存取巢狀List中的元素需要使用多個索引。
nlst = [
[5.69, 8, 4.6],
['x', 'a', 0.88],
[66, 7.7, '8']
]
val = nlst[1]
print(val)
# 輸出：['x', 'a', 0.88]
val = nlst[0][1]
print(val)
# 輸出：8
val = nlst[2][2]
print(val)
# 輸出：'8'
Array的特性與操作
在Python中，雖然沒有專門的Array型別，但可以使用List來模擬Array的行為。Array中的元素必須是相同型別，且存取速度較快。
Array的排序：sort()方法
sort()方法可以對Array中的元素進行排序。該方法接受兩個可選引數：reverse和key。
arr = [3, 86, 5, 7, 2, 9]
arr.sort()
print(arr)
# 輸出：[2, 3, 5, 7, 9, 86]
arr.sort(reverse=True)
print(arr)
# 輸出：[86, 9, 7, 5, 3, 2]
Matrix的實作與操作
Matrix是一種二維資料結構，可以使用巢狀List來表示。每個內部List代表Matrix的一行，且每個行的元素數量必須相同。
mat = [
[5, 8, 4, 6],
[88, 4, 32, 41],
[12, 3, 0, -1]
]
val = mat[1][2]
print(val)
# 輸出：32
綜上所述，Python中的List、Array和Matrix提供了多樣化的資料表示和操作方法。瞭解這些資料結構的特性和操作方法，有助於提升程式設計的效率和可讀性。
Python基礎：矩陣與集合操作深度解析
在Python程式設計中，矩陣與集合是兩種非常重要且常用的資料結構。本文將探討這兩種資料結構的使用方法及其相關操作。
矩陣操作實務
矩陣在Python中通常以二維串列（list）的形式呈現。以下是一個簡單的矩陣範例：
mat = [
[5, 8, 4, 6],
[88, 4, 32, 41],
[66, 3, 19, 4]
]
矩陣元素的存取與運算
我們可以輕鬆地存取矩陣中的元素並進行各種運算。例如：
c = mat[1]
print(c) # 輸出: [88, 4, 32, 41]
c = mat[1][2] + mat[1][0]
print(c) # 輸出: 120 (32 + 88)
內建函式的應用
Python的內建函式同樣適用於矩陣操作。例如，使用count()函式：
c = mat[0].count(mat[0][1])
print(c) # 輸出: 1
內容解密：
mat[1]存取第二行元素，輸出整個串列。mat[1][2] + mat[1][0]對特定元素進行加法運算。mat[0].count(mat[0][1])統計第一行中與第二個元素相同的值的數量。
修改串列元素
串列（list）是可變的資料結構，我們可以隨時修改其中的元素。例如：
arr = [3, 4, 9, 6, 0, 330]
arr[0] = 81
arr[4] = 23
print(arr) # 輸出: [81, 4, 9, 6, 23, 330]
內容解密：
arr[0] = 81將第一個元素修改為81。arr[4] = 23將第五個元素修改為23。
集合（Set）操作詳解
集合是一種儲存唯一元素的無序資料結構，具有以下特性：
- 非索引化：無法透過索引存取元素。
- 不可變更元素：可以新增或刪除元素，但無法直接修改現有元素。
- 自動去除重複元素。
建立集合
使用大括號{}或set()函式可以建立集合：
se = {3, 4, 7, 6, 0, 9, 3, 7}
print(se) # 輸出: {0, 3, 4, 6, 7, 9} (自動去除重複元素)
se = {7, 6, 'learn', 'a', 'b', 'a'}
print(se) # 輸出: {'learn', 6, 7, 'b', 'a'} (注意順序是無序的)
常見集合操作
新增元素：add() 與 update()
se = {0, 3, 4, 21, 6, 7, 9}
se.add(21) # 新增單一元素
se.update([79, 'you']) # 新增多個元素（可迭代物件）
print(se) # 輸出: {0, 3, 4, 6, 7, 9, 21, 'you', 79}
內容解密：
se.add(21)新增單一元素，若元素已存在則無效。se.update([79, 'you'])將可迭代物件中的元素新增至集合。
清空集合：clear()
se = {0, 3, 4, 21, 6, 7, 9}
se.clear()
print(se) # 輸出: set() (空集合)
聯集、交集與差集操作
- 聯集（Union）：
se.union(iter_obj) - 交集（Intersection）：
se.intersection(iter_obj) - 交集更新（Intersection Update）：
se.intersection_update(iter_obj)
se0 = {0, 3, 4, 21, 6, 7, 9}
se1 = {89, 890}
# 聯集操作
se = se0.union(se1)
print(se) # 輸出: {0, 3, 4, 6, 7, 9, 21, 89, 890}
# 交集操作
se0 = {0, 3, 4, 21, 6, 7, 9}
se1 = {89,890}
print(se0.intersection(se1)) # 輸出: set() (空集合，因無共同元素)
# 交集更新操作
se0.intersection_update(se1)
print(se0) # 輸出: set() (因無共同元素，變為空集合)
其他集合操作
discard(elem)：移除指定元素，若不存在則無動作。remove(elem)：移除指定元素，若不存在則引發錯誤。pop()：隨機移除並傳回一個元素。
se = {0, 3, 4, 21}
se.discard(4) # 安全移除，存在則移除，不存在無動作
print(se) # 輸出: {0,3 ,21}
se.remove(21) # 直接移除，存在則移除，不存在引發 KeyError
print(se) # 輸出: {0 ,3}
d = se.pop() # 無預警移除任意一個並回傳該值
print(d) # 可能輸出：0 或是其他值（因順序不固定）
Python基礎：集合與字典操作詳解
集合運算：差集
使用 se.difference(iter_obj) 方法，可以取得 se 中存在但 iter_obj 中不存在的元素。
se0 = {0, 3, 4, 21, 6, 7, 9}
se1 = {7, 8, 3, 19, 4, 'word'}
ls1 = [7, 8, 3, 19, 4, 'word']
se = se0.difference(ls1)
print(se) # 輸出：{0, 21, 6, 9}
se = se1.difference(se0)
print(se) # 輸出：{8, 19, 'word'}
內容解密：
se0.difference(ls1)傳回se0中存在但ls1中不存在的元素，即{0, 21, 6, 9}。se1.difference(se0)傳回se1中存在但se0中不存在的元素，即{8, 19, 'word'}。
此外，也可以使用 - 運算子來計算差集，但它僅適用於集合之間的操作。
se0 = {0, 3, 4, 21, 6, 7, 9}
se1 = {7, 8, 3, 19, 4, 'word'}
se = se0 - se1
print(se) # 輸出：{0, 9, 21, 6}
se = se1 - se0
print(se) # 輸出：{8, 19, 'word'}
# 若嘗試使用列表進行運算，將會引發 TypeError
# se = se0 - ls1
# print(se) # 輸出：TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'set' and 'list'
內容解密：
se0 - se1傳回se0中存在但se1中不存在的元素。se1 - se0傳回se1中存在但se0中不存在的元素。- 當嘗試對集合和列表進行
-操作時，會引發TypeError，因為-操作僅支援集合之間的運算。
複製集合
當直接將一個集合指定給另一個變數時，實際上是參考了同一個集合物件。要建立一個新的集合副本，可以使用 copy() 方法。
se1 = {1, 'learn', 8, 9, 7, '8', 7, 6}
se2 = se1.copy()
se1.discard('learn')
print(se1) # 輸出：{1, '8', 6, 7, 8, 9}
print(se2) # 輸出：{1, 'learn', '8', 6, 7, 8, 9}
內容解密：
- 使用
copy()方法建立se1的副本並指定給se2。 - 對
se1的修改不會影響se2，因為它們是兩個獨立的集合物件。
子集檢查
使用 se.issubset(iter_obj) 方法，可以檢查 se 是否為 iter_obj 的子集。
lst = [1, 'learn', 8, 9, 7, '8', 7, 6]
se2 = {8, 7, 9}
se3 = se2.issubset(lst)
print(se3) # 輸出：True
se1 = {1, 'learn', 8, 9, 7, '8', 7, 6}
se3 = se2.issubset(se1)
print(se3) # 輸出：True
se2 = {8, 7, 9, 11}
se3 = se2.issubset(lst)
print(se3) # 輸出：False
內容解密：
- 當
se2的所有元素都存在於lst或se1中時，issubset()傳回True。 - 若
se2中有元素不在lst中（如元素11），則傳回False。
建構集合
使用 set() 建構函式，可以將任意可迭代物件轉換為集合，從而去除重複元素。
lst = set(['country', 17, 'x', 17])
print(lst) # 輸出：{'country', 'x', 17}
lst = set('learning')
print(lst) # 輸出：{'n', 'i', 'r', 'e', 'l', 'a', 'g'}
lst = set('country')
print(lst) # 輸出：{'n', 'c', 'u', 'r', 't', 'o', 'y'}
lst = set(['country',17])
print(lst) # 輸出：{'country',17}
利用此方法，我們可以輕鬆地從列表或字串中移除重複元素。
