Python 編程B13：組合數據類型（一）

第九章 組合數據類型

在編程世界中，數據從來不是孤立存在的。我們不僅要處理單個數字或字符串，更要管理一組數據，例如學生成績列表、坐標點集、或用戶標簽集合。

在 Python 中，用于存放多個數據的容器被稱為組合數據類型（Compound Data Types）。它們讓我們能夠高效地組織、存取與操作成批數據，從而構建更復雜的程序結構。

學習目標：

（1）理解組合數據類型的概念與作用。

（2）掌握列表、元組與集合的創建、訪問及操作方法。

（3）能區分可變與不可變類型的差異與使用場景。

（4）能利用組合類型進行常見任務，如去重、統計、分組。

（5）掌握映射結構（字典）的結構與應用場景。

9.1 組合數據類型概述

現實問題往往涉及多組相關數據。例如：

“學生成績”是一組分數；

“城市氣溫”是一組溫度；

“AI 模型輸出”是一組預測值。

這時我們需要一種容器，能在一個變量中同時存放多個值。

Python 提供了多種組合數據類型（列表、元組、集合、字典等）來完成這一任務，它們不僅能存儲多元素數據，還能靈活操作這些元素。

9.1.1 可變與不可變

（1）可變類型（Mutable）

內容可被修改，如列表、集合、字典等。

（2）不可變類型（Immutable）

內容固定，如整數、range、字符串、元組、凍結集合等。

例如，列表的內容可以隨時增加或刪除，而元組一旦建立，內部元素就不允許改變。

9.1.2 有序與無序

（1）序列類型

可按位置訪問元素，可迭代、支持索引和切片。如列表、元組、range、字符串、字節類型等。

（2）無序類型

按內容組織數據，元素唯一、不支持索引。如集合、凍結集合等。

9.1.3 映射類型

如字典，鍵值對存儲，鍵必須唯一且。通過鍵而不是索引訪問。

9.2 列表類型

列表是 Python 中最靈活的數據結構之一，它能按順序保存任意數量的元素，并可隨時修改、添加或刪除。

列表非常適合存放序列化的數據，如多張圖片路徑、模型參數序列、實驗結果記錄等。

9.2.1 列表的創建

（list）對象可通過方括號 [] 直接定義，也可使用內置構造函數 從可迭代對象創建。

可以包含任意類型的元素，也支持嵌套。

empty = []                          # 空列表

是一種單行表達式構造列表的方式，簡潔且高效。

print(evens)     # [0, 2, 4, 6, 8]

9.2.2 列表的常用操作

掌握這些常用操作，可以更高效地使用列表。

（1）拼接、重復、成員判斷

print(2 in a)  # True，使用 in 和 not in 判斷元素是否存在

（2）索引與切片

print(nums[1:3])      # 切片：從第 2 到第 3 個元素 [2,3]

提示：

序列類型的索引與切片的語法都類似于。

（3）修改與刪除

print(lst)              # [10, 5]

（4）訪問與解包

print(name, score)   # Alice 95

（5）遍歷

    print(i, f)

（6）使用內置函數

許多內置函數可直接用于列表。

print(sorted(nums))  # [1, 2, 5, 9]，返回新列表，原列表不變

例 9.2.1：列表去重與排序

先轉換為集合再轉換回列表，可達到快速去重的目的。

print("清洗后的數據：", clean_data)

說明：可應用于數據分析中“重復值去除”的場景。

9.2.3 列表方法

除了常見的操作符與內置函數外，Python 還為列表對象提供了豐富的類方法，用于實現更細粒度的操作。

（1）添加與插入

fruits.insert(1, "pear")     # 在索引處插入

（2）刪除與清空

fruits.clear()               # 清空列表

（3）排序與反轉

nums.reverse()               # 反向排列

（4）復制與嵌套

matrix = [[1, 2], [3, 4]]    # 二維列表

Python 提供兩種方式復制對象。

淺拷貝（Shallow Copy）會創建一個新對象，但內部元素（子對象）依然是原對象的引用。深拷貝（Deep Copy）會創建一個新對象，并遞歸地復制內部所有子對象，形成完全獨立的副本。

deep_copy = copy.deepcopy(matrix)

說明：深拷貝會遞歸復制所有層級的對象，適用于嵌套列表等結構。

這些方法幾乎涵蓋了列表對象的全部常用操作，是數據結構中最常使用的接口集合之一。

9.2.4 列表綜合示例與應用

例 9.2.2：計算多張圖片的平均亮度

在圖像處理或機器學習任務中，常需要計算多張圖片的平均亮度，以評估數據集曝光水平或執行歸一化操作。

print(f"平均亮度：{avg:.1f}")

在 AI 圖像預處理中，可使用此方法快速計算樣本集的平均亮度，用于數據標準化或曝光補償。

例 9.2.3：中文文本分詞與詞云可視化

本示例演示了如何使用 庫對中文文本進行分詞，去除停用詞，然后通過 庫生成詞云，幫助我們可視化文本中的重要詞匯。

安裝依賴：

pip install jieba wordcloud matplotlib

示例代碼：

plt.show()

在自然語言處理（NLP）中，中文文本的分詞是基礎任務之一。通過對文本進行分詞，我們可以提取出有意義的詞語，并進一步分析文本中的重要內容。詞云是一種常用的文本數據可視化方法，它通過對詞語頻率的可視化，幫助我們直觀地發現文本中的關鍵詞。

小結

本次課介紹了 Python 中最靈活的容器類型——列表（list），學習了列表的創建方式、常見操作、內置函數與方法調用等，并通過實例理解了列表在數據清洗與 AI 預處理等任務中的應用價值。

在下一課中，我們將繼續學習元組（tuple）與集合（set），它們一個強調“不可變的有序性”，另一個追求“唯一性與集合運算”，共同構成 Python 組合數據結構的核心體系。

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