Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về các cách khác nhau để đếm số phần tử trong danh sách phẳng, danh sách danh sách hoặc danh sách lồng nhau
Đếm các phần tử trong một danh sách phẳng
Giả sử chúng ta có một danh sách tôi. e
# List of strings listOfElems = ['Hello', 'Ok', 'is', 'Ok', 'test', 'this', 'is', 'a', 'test']
Để đếm các phần tử trong danh sách này, chúng ta có nhiều cách khác nhau. Hãy khám phá chúng,
Sử dụng hàm len[] để lấy kích thước của danh sách
Python cung cấp một hàm sẵn có để lấy kích thước của chuỗi i. e
len[s]
Đối số.
- S. Một chuỗi như đối tượng như, danh sách, chuỗi, byte, tuple, v.v.
Nó trả về độ dài của đối tượng i. e. số phần tử trong đối tượng
quảng cáo
Bây giờ, hãy sử dụng hàm len[] này để lấy kích thước của danh sách tôi. e
listOfElems = ['Hello', 'Ok', 'is', 'Ok', 'test', 'this', 'is', 'a', 'test'] # Get size of a list using len[] length = len[listOfElems] print['Number of elements in list : ', length]
Đầu ra.
______3
Hàm len[] hoạt động như thế nào?
Khi hàm len[s] được gọi, nó sẽ gọi bên trong hàm __len__[] của đối tượng được truyền s. Các bộ chứa tuần tự mặc định như danh sách, bộ dữ liệu & chuỗi có triển khai hàm __len__[], trả về số phần tử trong chuỗi đó
Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi đã chuyển đối tượng danh sách cho hàm len[]. Được gọi nội bộ là __len__[] của đối tượng danh sách, để lấy số phần tử trong danh sách
sử dụng danh sách. __len__[] để đếm các phần tử trong danh sách
Chúng ta có thể gọi trực tiếp hàm thành viên __len__[] của danh sách để lấy kích thước của danh sách i. e
listOfElems = ['Hello', 'Ok', 'is', 'Ok', 'test', 'this', 'is', 'a', 'test'] # Get size of a list using list.__len__[] length = listOfElems.__len__[] print['Number of elements in list : ', length]
Đầu ra.
______3
Mặc dù chúng ta có kích thước danh sách bằng cách sử dụng hàm __len__[]. Đây không phải là cách được khuyến nghị, chúng ta luôn ưu tiên sử dụng len[] để lấy kích thước của danh sách.
Đếm phần tử trong danh sách danh sách
Giả sử chúng ta có một danh sách danh sách i. e
# List of lists
listOfElems2D = [ [1,2,3,45,6,7],
[22,33,44,55],
[11,13,14,15] ]Bây giờ chúng ta muốn đếm tất cả các phần tử trong danh sách i. e. tổng số trong danh sách.
Nhưng nếu chúng ta gọi hàm len[] trong danh sách của danh sách i. e
length = len[listOfElems2D] print['Number of lists in list = ', length]
Đầu ra
Number of lists in list = 3
Trong trường hợp danh sách các danh sách, len[] trả về số danh sách . e. 3. Nhưng chúng tôi muốn đếm tổng số phần tử trong danh sách bao gồm cả ba danh sách này. Hãy xem làm thế nào để làm điều đó.
Sử dụng vòng lặp for để đếm phần tử trong danh sách danh sách
Lặp lại danh sách, thêm kích thước của tất cả các danh sách nội bộ bằng cách sử dụng len[] i. e
# List of lists
listOfElems2D = [ [1,2,3,45,6,7],
[22,33,44,55],
[11,13,14,15] ]
# Iterate over the list and add the size of all internal lists
count = 0
for listElem in listOfElems2D:
count += len[listElem]
print['Total Number of elements : ', count]Đầu ra.
______10
Sử dụng hiểu Danh sách để đếm các phần tử trong danh sách danh sách
Lặp lại danh sách các danh sách bằng cách sử dụng Khả năng hiểu danh sách. Xây dựng một danh sách mới về kích thước của danh sách nội bộ. Sau đó chuyển danh sách tới sum[] để lấy tổng số phần tử trong danh sách danh sách i. e
len[s]1
Đầu ra.
______10
Đếm các phần tử trong một danh sách lồng nhau
Giả sử chúng ta có một danh sách lồng nhau i. e. một danh sách chứa các phần tử và các danh sách khác. Ngoài ra, các danh sách nội bộ này có thể chứa các danh sách khác mà tôi. e
len[s]3
Bây giờ làm thế nào để tính tổng số phần tử trong danh sách lồng nhau kiểu này?
Đối với điều này, chúng tôi đã tạo một hàm đệ quy sẽ sử dụng đệ quy để đi vào bên trong danh sách lồng nhau này và tính tổng số phần tử trong đó. e
len[s]4
Bây giờ, hãy sử dụng hàm này để đếm các phần tử trong danh sách lồng nhau i. e.
______15
Đầu ra
len[s]6
Nó sẽ lặp qua các phần tử trong danh sách và cho từng phần tử .
Ví dụ hoàn chỉnh như sau,
len[s]7
Đầu ra.
______18
Hướng dẫn về Pandas -Tìm hiểu Phân tích dữ liệu với Python
- Hướng dẫn Pandas Phần #1 - Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python
- Hướng dẫn Pandas Phần #2 - Khái niệm cơ bản về Pandas Series
- Hướng dẫn Pandas Phần #3 - Nhận & Đặt giá trị Chuỗi
- Pandas Tutorial Part #4 - Thuộc tính & phương thức của Pandas Series
- Hướng dẫn về Pandas Phần #5 - Thêm hoặc xóa các thành phần của Pandas Series
- Hướng dẫn về Pandas Phần #6 - Giới thiệu về DataFrame
- Hướng dẫn về Pandas Phần #7 - DataFrame. loc[] - Chọn Hàng/Cột theo Lập chỉ mục
- Hướng dẫn về Pandas Phần #8 - DataFrame. iloc[] - Chọn Hàng/Cột theo Tên nhãn
- Hướng dẫn về gấu trúc Phần #9 - Lọc các hàng trong khung dữ liệu
- Hướng dẫn Pandas Phần #10 - Thêm/Xóa Hàng & Cột DataFrame
- Hướng dẫn về Pandas Phần #11 - Các thuộc tính & phương thức DataFrame
- Hướng dẫn Pandas Phần #12 - Xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc giá trị NaN
- Hướng dẫn về Pandas Phần #13 - Lặp lại các Hàng & Cột của DataFrame
- Hướng dẫn Pandas Phần #14 - Sắp xếp DataFrame theo Hàng hoặc Cột
- Hướng dẫn về gấu trúc Phần #15 - Hợp nhất hoặc ghép các khung dữ liệu
- Hướng dẫn về Pandas Phần #16 - DataFrame GroupBy được giải thích bằng các ví dụ
Bạn đang muốn tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu với Python?
Khoa học dữ liệu là tương lai và tương lai là ở đây ngay bây giờ. Các nhà khoa học dữ liệu hiện là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi hoặc chuyển đổi nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu, người ta phải sở hữu bộ kỹ năng phù hợp. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python. Các khóa học này sẽ dạy cho bạn các công cụ lập trình cho Khoa học dữ liệu như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và cách sử dụng các thư viện này để triển khai các mô hình Máy học
Kiểm tra Đánh giá chi tiết về Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với PythonHãy nhớ rằng, Khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn, bền bỉ và thực hành. Vì vậy, hãy bắt đầu học ngay hôm nay