一、len()函数获取数组长度
在Python中,获取列表、元组和字符串等序列类型的长度通常使用len()函数。例如:
lst = [1, 2, 3, 4, 5] print(len(lst)) # 输出5
这段代码定义了一个包含5个整数元素的列表lst,然后使用len()函数获取它的长度,最后输出结果为5。
同样地,获取元组的长度也可以使用len()函数:
tp = (1, 2, 3, 4, 5) print(len(tp)) # 输出5
当字符串作为参数时,len()函数可以返回字符串的长度:
s = "hello" print(len(s)) # 输出5
注意:对于无法获取长度的数据类型,如set和dict等,使用len()函数会报错。
二、numpy库获取数组长度
nump是Python中用于科学计算的常用库,通过import numpy引入后,可以使用其提供的array类型,并通过shape属性来获取数组的形状。
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr.shape[0]) # 输出5
这里定义了一个包含5个整数的numpy数组,然后通过shape属性获取数组形状,再取其第一个值就可以获得数组长度。
同样的,对于多维数组也可以使用shape属性获取各维度的长度:
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.shape[0]) # 输出2,表示有2行 print(arr.shape[1]) # 输出3,表示有3列
三、pandas库获取数组长度
pandas是Python中用于数据分析与处理的常用库,其中定义了Series和DataFrame数据结构,其对象操作类似于numpy数组。
在pandas中,获取Series对象的长度可以使用其内置的len()函数:
import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) print(len(s)) # 输出5
而对于DataFrame对象,则可以使用shape属性和len()函数获取其行数和列数:
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}) print(df.shape[0]) # 输出3,表示有3行 print(len(df.columns)) # 输出2,表示有2列
四、结语
以上就是Python获取数组长度的方法,其中len()函数是最为通用的方法,numpy和pandas库则可以更方便地获取多维数组和数据结构对象的长度。不同的应用场景选用不同的获取方法才能提高代码效率和代码可读性。