python大括号数据结构

Ⅰ 用大括号可以表示哪两个数据结构

如果是python语言的话，可以表示集合和词典两种数据结构。

Ⅱ python3种数据类型

Python3 中有六个标准的数据类型：Number（数字） + String（字符串） + List（列表） + Tuple（元组） + Sets（集合） + Dictionary（字典）。
Number（数字）
数字类型是顾名思义是用来存储数值的，需要记住的是，有点和Java的字符串味道差不多，如果改变了数字数据类型的值，将重新分配内存空间。
可以使用del语句删除一些数字对象的引用：del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]。
Python 支持三种不同的数值类型：
1.整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。
2.浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）
3.复数( (complex)) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。
数字类型转换
1.int(x) 将x转换为一个整数。
2.float(x) 将x转换到一个浮点数。
3.complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
4.complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。
额外说明
和别的语言一样，数字类型支持各种常见的运算，不过python的运算比别的大多数常见语言都更加丰富，此外，还有大量丰富的方法，提供更高效的开发。
String（字符串）
创建字符串
创建字符串可以使用单引号、双引号、三单引号和三双引号，其中三引号可以多行定义字符串，有点类似ES6中的反引号。
Python 不支持单字符类型，单字符也在Python也是作为一个字符串使用。
访问字符串中的值
和ES一样，可以使用方括号来截图字符串，例子如下：
val_str='yelloxing'

print(val_str[0]) #y

print(val_str[1:3]) #el

print(val_str[:3]) #yel

print(val_str[:5]) #yello

字符串运算符
除了上面已经说明的方括号，还有一些别的字符串运算，具体查看文档。
字符串格式化
temp="我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('心叶', 7)

print('['+temp+']') #[我叫 心叶 今年 7 岁!]

如上所示，字符串支持格式化，当然，出来上面用到的%s和%d以外，还有一些别的，具体看文档；是不是感觉有点C语言的味道。
额外说明
所有的字符串都是Unicode字符串（针对python3），有很多有用的方法，真的很有ES和C结合体的味道。
List（列表）
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Python有6个序列的内置类型（列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象）。
列表其实类似数组，具体的一些操作就很像字符串（类似ES中数组和字符串的关系）。
常见运算
下面用一个例子来展示一些常见的运算：
val_arr=['Made','in','China']

del val_arr[1]

print(val_arr) #['Made', 'China']

print(len(val_arr)) #2

val_newarr=val_arr+[':information']

print(val_newarr) #['Made', 'China', ':information']

val_arr=val_arr*2

print(val_arr) #['Made', 'China', 'Made', 'China']

print('in' in val_arr) #False

print('Made' in val_arr) #True

for row in val_newarr:

print(row, end=" - ") #Made - China - :information -

print(val_newarr[-1]) #:information

print(val_newarr[1:]) #['China', ':information']

再来看一个有用的例子：
cols=3

rows=2

list_2d = [[0 for col in range(cols)] for row in range(rows)]

print(list_2d) #[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]

嵌套列表
使用嵌套列表即在列表里创建其它列表，例如：
loop_arr=['yelloxing','心叶']

result_arr=[loop_arr,'同级别']

print(result_arr) #[['yelloxing', '心叶'], '同级别']

列表的嵌套就很灵活，此外随便提一下：和前面说的一样，也有很多方法提供高效的开发。
Tuple（元组）
元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改，元组使用小括号，列表使用方括号。
创建
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号，否则括号会被当作运算符使用
tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000);

tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 );

tup3 = "a", "b", "c", "d";

print(tup1) #('Google', 'Runoob', 1997, 2000)

print(tup2) #(1, 2, 3, 4, 5)

print(tup3) #('a', 'b', 'c', 'd')

基本操作
和列表的操作很相似，下面说一个几天特殊的地方：
1.del可以删除某个元组，不过不可以删除元组的某个条目。
2.不可以修改，或许元组会更快，感觉的，没有实际测试。
3.由于元组不可以修改，虽然同样有一些方法，不过和修改相关的方法就没有了。
Sets（集合）
回想一下数学里面的集合，合、交、差、补等运算是不是一下子回想起来了，这里的集合也有这些方法。
和Java的集合类似，一个无序不重复元素集（与列表和元组不同，集合是无序的，也无法通过数字进行索引）。
更具体的说明，如果必要会在单独说明。
Dictionary（字典）
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中，键必须是唯一的，但值则不必。
和ES中的JSON的差不多，操作也很像，不过区别也很大，内置方法很多，具体还是一样，看文档去。
删除字典元素
可以用del删除一个条目或字典，也可以用clear()方法清空字典（比如现在有字段dict，就是：dict.clear()）。

Ⅲ python数据结构如何实

Python中有许多数据结构是预先实现了的，这是它比C语言更强的地方。

Python中已经实现了一些基本的数据结构：

1. 数，包括int、long、float等

2. 字符串

3. 数组，高级数组

4. 哈希数据结构，包括字典dict和集合set

Python中的一些标准库也有队列、栈、堆之类的数据结构。

如果您想要亲手实现这些数据结构，不妨去看一看C语言是如何编写出Python语言这些新功能的（查看Python的实现源代码），或者去维基网络、网络，您可以在那里找到更多有用的信息。

Ⅳ python 如何表示数据结构

Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推
列表
1、定义列表，取出列表中的值

1

1 names = [] #定义空列表 2 names = ['a','b','c'] #定义一个非空列表 3 4 # 取出列表中的值 5 6 >>> names = ['a','b','c'] 7 >>> names[0] 8 'a' 9 >>> names[1]10 'b'11 >>> names[2]12 'c'13 >>> names[-1]#倒着取最后一个值14 'c'

2、切片

1

1 >>> names = ['a','b','c','d'] # 列表的下标值是从0开始取值的 2 >>> names[1:3] #取1到3之间的元素，包括1，不包括3 3 ['b', 'c'] 4 >>> names[1:-1] #取1到-1之间的元素，包括1，不包括-1 5 ['b', 'c'] 6 >>> names[0:3] 7 ['a', 'b', 'c'] 8 >>> names[:3] #从头开始取，0可以省略，效果等同于names[0:3] 9 ['a', 'b', 'c']10 >>> names[3:] #想取到最后一个值，必须不能写-1，只能这么写11 ['d']12 >>> names[0::2] #后面的2表示：每隔一个元素就取一个13 ['a', 'c']14 >>> names[::2] #从头开始0可以省略，效果跟上一句一样15 ['a', 'c']

切片小结：
①序列始终都是从左向右切片的，不能是从右向左
①列表切片时，起始位的元素是包括的，结束位的元素是不包括（又叫顾头不顾尾），最后一个位置表示步长（names[开始位:结束位:步长]）
②如果从0位置取值，0可以省略
③想取最后一个值时，结束位不能是-1，因为结束位的元素不包括，所以只能留空

Ⅳ python的数据结构

{
u'603993.XSHG': {
'high': array([ 7.05, 6.73]),
'close': array([ 6.89, 6.2 ]),
'low': array([ 6.7, 6.2])
}
}
最外层是一个dict，然后嵌套了一个dict，最后里面dict的key是字符串，value是一个数组。

Ⅵ Python中内置的数据结构都有什么

python中常见的结构有对象（object）、数组、元组、series以及普通变量。衍生包常见对象有numpy中的narray、pandas中的dataframe等。python中没有区分字符串、整形数字、字符、浮点型的变量，统一都可以直接赋值。比如a="skkk",a=1,a=1.2222等；数组为a=[1,2,3,4]；元组也称字典类型为a={1:2,2:3}。

Ⅶ python中的数据结构分析

1.Python数据结构篇

数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论](Introction to Algorithms)
中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构，例
如堆栈、队列、二叉树等等，也有Python内置的数据结构性能的分析，同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文
章都有实现代码，内容比较多，简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程，复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。

**这一部分是下
面算法设计篇的前篇，如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇，遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下，我个人认为直接读算法设计篇比
较好，因为大家时间也都比较宝贵，如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了，后面的算法设计篇中更多的是思想，这里更多的是代码而已，嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

简述顺序查找和二分查找，详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)

(2)[排序](Python Data Structures)

简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现

(3)[数据结构](Python Data Structures)

简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构：栈、队列和二叉堆

(4)[树总结](Python Data Structures)

简述二叉树，详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现

2.Python算法设计篇

算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结，原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introction to Algorithms)，
内容更加细致深入，主要是介绍了各种常用的算法设计思想，以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法，这里有别于前面的数据结构篇，部分算法例如排
序就不会详细介绍它的实现细节，而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块，因为这篇的重点是算法的思想以及实现，所以并
没有去重新实现每个数据结构，但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点，也就意味着该篇比前面都要难不少，但
是我想我的介绍应该还算简单明了，因为我用的都是比较朴实的语言，并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理，主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来
了，嘿嘿，除此之外，里面还有很多关于python开发的内容，精彩真的不容错过！

这里每篇文章都有实现代码，但是代码我一般都不会分
析，更多地是分析算法思想，所以内容都比较多，即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容，因为内容实在太丰富了，所以我只是选择经典的算法实例来介绍算
法核心思想，除此之外，还有不少内容是原书没有的，部分是来自算法导论，部分是来自我自己的感悟，嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜，请一笑而过，对于菜鸟
们来说可能有点难啃，所以最适合的是和我水平差不多的，对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟)，为了节省时间以及保持原着的原滋原味，部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原着英文内容。

**1.
你也许觉得很多内容你都知道嘛，没有看的必要，其实如果是我的话我也会这么想，但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤，那这个总结也就没有意义了，我觉得这
个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的，有哪些需要注意的，如何进行优化的等等，采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解，每篇
文章之后都还有一两道小题练手哟**

**2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么，基本上每个算法都还有详细的证明呢，读算法导论岂
不更好些，当然，你如果想读算法导论的话我不拦着你，读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟，嘻嘻嘻，左一个性质右一个定理实在不适合算法科
普的啦，没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟，呵呵呵**

**3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的，需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的，嘿嘿。温馨提示，前面三节内容都是介绍基础知识，所以精彩内容从第4节开始哟，么么哒 O(∩_∩)O~**

(1)[Python Algorithms - C1 Introction](Python Algorithms)

本节主要是对原书中的内容做些简单介绍，说明算法的重要性以及各章节的内容概要。

(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)

**本节主要介绍了三个内容：算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。**

(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)

原书主要介绍了一些基础数学，例如排列组合以及递归循环等，但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法

(4)[Python Algorithms - C4 Inction and Recursion and Rection](Python Algorithms)

**本节主要介绍算法设计的三个核心知识：Inction(推导)、Recursion(递归)和Rection(规约)，这是原书的重点和难点部分**

(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)

**本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS，以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法**

(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

**本节主要介绍分治法策略，提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法**

(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)

**本节主要通过几个例子来介绍贪心策略，主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等**

(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

**本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式，并对这两种方式进行对比**

(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)

**本节主要介绍图算法中的各种最短路径算法，从不同的角度揭示它们的内核以及它们的异同**

Ⅷ Python数据类型和数据结构。

1.1元组的创建
创建时可不指定元素的个数，相当于不定长的数组，但一旦创建就不能修改元组的长度。

tuple = (元素1, 元素2, ...)

#创建并初始化
tuple = ("apple", "banana","grape", "orange" )

#创建一个空的元组
tuple = ()

Ⅸ python 怎么学习数据结构

在Python中有三种内建的数据结构——列表、元组和字典
1：列表：
列表list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目, 在Python中，你在每个项目之间用逗号分割
列表中的项目应该包括在方括号中，这样Python就知道你是在指明一个列表。如，可以看出来，列表可以有字符串，也可以有数字。即可以包含多种类型。

Ⅹ python中{}[]是什么用法

python中{}[]是无世纪的年份。

%Y会被无世纪的年份所替代。%m会被01到12之间的一个十进制月份数替代，其他依次类推。

（1）%c 整数转成对应的 ASCII 字符；

（2）%d 整数转成十进位；

（3）%f 倍精确度数字转成浮点数；

（4）%o 整数转成八进位。

(10)python大括号数据结构扩展阅读：

由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。

众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如着名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。