Курс Python → Создание новых списков в Python

Синтаксис представления списков в Python предоставляет удобный способ создания новых списков на основе уже существующих. Он позволяет применить выражение к каждому элементу списка и сгенерировать новый список на основе результатов.

Для создания списка, в котором каждый элемент старого списка будет умножен на 3, можно использовать синтаксис представления списков. Например, если у нас есть список чисел [1, 2, 3, 4, 5], мы можем создать новый список, в котором каждый элемент будет умножен на 3 следующим образом:

old_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = [x * 3 for x in old_list]
print(new_list)  # Выведет: [3, 6, 9, 12, 15]

В данном примере мы используем синтаксис [x * 3 for x in old_list], где x * 3 — это выражение, которое умножает каждый элемент списка на 3, а for x in old_list означает, что мы применяем это выражение к каждому элементу списка old_list.

Синтаксис представления списков также позволяет добавлять условия для фильтрации элементов. Например, если мы хотим создать список, содержащий только четные числа из списка old_list, мы можем использовать следующий код:

even_list = [x for x in old_list if x % 2 == 0]
print(even_list)  # Выведет: [2, 4]

В этом примере мы используем условие if x % 2 == 0 для фильтрации только четных чисел из списка old_list. Таким образом, мы можем легко и элегантно создавать новые списки на основе уже существующих с помощью синтаксиса представления списков в Python.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Конкатенация строк с join() в Python
  2. Декодирование байтов в строку
  3. Вывод переменной и строки в Python
  4. Установка виртуального окружения Python
  5. Переопределение оператора % для объектов
  6. Преобразование строк в числа в Python
  7. Итераторы с потерямиZIP
  8. Игра Виселица на Python
  9. Установка и использование emoji
  10. Работа со случайными элементами
  11. Оптимизация памяти с __slots__
  12. Magic Commands — улучшение работы с Python
  13. Метод getitem для доступа к элементам последовательности
  14. Проверка типов с помощью isinstance
  15. Справка по импортированным модулям
  16. Работа с файлами и директориями в Python.
  17. Поиск шаблона в начале строки
  18. Генераторы в Python
  19. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  20. Выход из профиля в Django
  21. Работа с NumPy массивами
  22. Представление бесконечности в Python
  23. Создание словаря через dict comprehension
  24. Структура данных deque в Python
  25. Метод ipow для возведения в степень
  26. Форматирование объектов с модулем pprint
  27. Метод lt для сортировки объектов
  28. Сортировка и разворот списка
  29. Хэш-функции в Python
  30. Измерение времени выполнения кода
  31. Наиболее частотные элементы с помощью Counter
  32. Оператор Walrus: правильное использование
  33. Списки в Python
  34. Перевод эмодзи и эмотиконов.
  35. Проверка переменных окружения в Python
  36. Работа с функцией next() в Python
  37. Перемещение и удаление файлов в Python
  38. Аннотации типов в Python
  39. Преобразование данных в Python
  40. Визуализация пропусков данных
  41. Реализация операции -= для пользовательского класса
  42. Оператор «or» в Python
  43. Быстрый поиск кода
  44. Метод join для наборов
  45. JSON-esque в Python
  46. Модуль future Python
  47. Векторизация в Python с NumPy.
  48. Блок try-except-else

Marketello читают маркетологи из крутых компаний