Python中的数据结构有哪些

Python是一门高级编程语言，已经成为了数据科学和机器学习的主要语言之一。Python通过一些内置的数据结构使得开发者可以方便地对数据进行操作。在本文中，我们将探讨Python中的数据结构类型以及各种数据结构类型的特点和用途。

### 列表

- 特点：顺序、可变、重复元素、任意类型

- 用途：存储多个元素，动态增删改查

- 示例：

```

# 创建列表

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]

# 显示列表

print(list1)

# 修改元素

list1[0] = "a"

print(list1)

# 列表末尾添加元素

list1.append(6)

print(list1)

# 列表中元素的数量

print(len(list1))

# 列表中元素的数值和

print(sum(list1))

# 按照元素大小排序

list1.sort()

print(list1)

```

### 元组

- 特点：顺序、不可变、重复元素、任意类型

- 用途：存储多个元素，不可更改

- 示例：

```

# 创建元组

tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5)

# 显示元组

print(tuple1)

# 修改元组元素

# tup[0] = "a" 错误展示：“'tuple' object does not support item assignment”

# 元组中元素的数量

print(len(tuple1))

# 元组中元素的最大值

print(max(tuple1))

# 元组中元素的最小值

print(min(tuple1))

```

### 集合

- 特点：无序、可变、不重复元素、任意类型

- 用途：存储标识的元素，支持集合运算

- 示例：

```

# 创建集合

set1 = {1, 2, 3, 4, 5}

# 显示集合

print(set1)

# 添加元素

set1.add(6)

print(set1)

# 移除元素

set1.remove(6)

print(set1)

# 删除所有元素

set1.clear()

print(set1)

```

### 字典

- 特点：无序、可变、键值对、键不重复且不可变、值任意类型

- 用途：存储和使用标识的元素

- 示例：

```

# 创建字典

dict1 = {"apple": 1, "banana": 2, "orange": 3}

# 显示字典

print(dict1)

# 获取字典中的值

print(dict1["apple"])

# 修改键对应的值

dict1["banana"] = 4

print(dict1)

# 删除元素

del dict1["orange"]

print(dict1)

# 判断键是否存在

print("apple" in dict1)

# 获取所有键

print(dict1.keys())

# 获取所有值

print(dict1.values())

```

### 数组

- 特点：有序、可变、同一类型的元素

- 用途：存储和操作数值数据（如高维数组）

- 示例：

```

# 导入包

import numpy as np

# 创建数组

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 显示数组

print(arr1)

# 修改数组元素

arr1[0] = 10

print(arr1)

# 数组中元素的数量

print(len(arr1))

# 数组中元素的最大值

print(np.max(arr1))

# 数组中元素的最小值

print(np.min(arr1))

# 数组中元素的平均值

print(np.mean(arr1))

# 数组的形状

print(arr1.shape)

```

###