Списки: срезы и методы

Содержание справочника по Python3:

Определение функций в Python.

Ключевое слово def вводит определение функции . За ним должно следовать имя функции и заключенный в скобки список формальных параметров. Операторы, которые формируют тело функции, начинаются со следующей строки и должны иметь отступ.

Приоритет операций в выражениях в Python.

Выражение — это код, который интерпретатор Python вычисляет для получения значения. Операции с более высоким приоритетом выполняются до выполнения операций с более низким приоритетом.

Строковые и байтовые литералы.

Байтовые литералы всегда начинаются с префикса ‘b’ или ‘B’. Как строковые, так и байтовые литералы могут дополнительно иметь префикс в виде буквы ‘r’ или ‘R’. Такие строки называются необработанными.

Встроенные константы языка Python.

Пространство имен языка Python имеет небольшое количество встроенных констант. Это False, True, None, NotImplemented, __debug__

Инструкция del в Python.

Инструкция `del` не удаляет объекты в буквальном смысле, она лишь открепляет ссылки, разрывая связь между именем и объектом. Удаление объекта произойдет как следствие работы сборщика мусора.

Приемы работы со строками в Python.

Язык программирования Python может манипулировать строками, которые могут быть записаны несколькими способами. Текстовые строки могут быть заключены в одинарные кавычки (‘…’) или двойные кавычки («…»), что в результате будет одно и то же.

Использование регулярных выражений в Python.

Регулярные выражения — это шаблоны соответствия текста, описанные в формальном синтаксисе и могут включать в себя буквальное сопоставление текста, повторение, ветвление и другие сложные правила. Регулярные выражения обычно используются в приложениях, которые требуют тонкую обработку текста.

Использование списков list в Python.

Язык программирования Python имеет несколько составных типов данных, используемых для группировки значений. Наиболее универсальным является список, который можно записать в виде списка значений (элементов), разделенных запятыми, в квадратных скобках.

Использование кортежей tuple в Python.

Кортежи являются неизменяемыми и обычно содержат гетерогенную последовательность элементов, доступ к которым осуществляется через распаковку или индексацию, или даже по атрибуту в случае `collections.namedtuple()`.

Использование словарей dict в Python.

Основные использование словаря — это хранение значения с некоторым ключом и извлечение значения из словаря, заданного ключом. Лучше всего рассматривать словарь как набор пар «ключ-значение» с требованием, чтобы ключи были уникальными в пределах одног

Использование множеств set в Python.

Основные виды использования множеств включают вхождение/наличие элемента и устранение дубликатов записей.

Итераторы в Python.

Функция возвращает объект итератора, который определяет метод __next__(), который, в свою очередь обращается к элементам в контейнере по одному за раз. Когда нет больше элементов, __next__() возбуждает исключение StopIteration

Функция генератора в Python.

Генераторы используют оператор yield всякий раз, когда они хотят вернуть данные. Каждый раз, когда вызывается встроенная функция next(), генератор возобновляет работу с того места, где он остановился.

Работа с файлами в Python.

При доступе к файлу в операционной системе требуется указать путь к файлу. Путь к файлу — это строка, которая представляет местоположение файла.

Система импорта в Python.

При первом импорте модуля Python выполняет поиск модуля и, если он найден, создает объект модуля, инициализируя его. Если именованный модуль не может быть найден, то вызывается исключение ModuleNotFoundError.

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

List Methods

Python has a set of built-in methods that you can use on lists.

❮ Previous
Next ❯

List Methods

[]

1
3

1
2
0

Best Practices

Последние абзацы статьи будут посвящены лучшим решениям практических задач, с которыми так или иначе сталкивается Python-разработчик.

Как перевести список в другой формат?

Иногда требуется перевести список в строку, в словарь или в JSON. Для этого нужно будет вывести список без скобок.

Перевод списка в строку осуществляется с помощью функции join(). На примере это выглядит так:

В данном случае в качестве разделителя используется запятая.

Словарь в Python – это такая же встроенная структура данных, наряду со списком. Преобразование списка в словарь — задача тоже несложная. Для этого потребуется воспользоваться функцией . Вот пример преобразования:

JSON – это JavaScript Object Notation. В Python находится встроенный модуль для кодирования и декодирования данных JSON. С применением метода можно запросто преобразовать список в строку JSON.

Как узнать индекс элемента в списке?

Узнать позицию элемента в последовательности списка бывает необходимым, когда элементов много, вручную их не сосчитать, и нужно обращение по индексу. Для того, чтобы узнать индекс элемента, используют функцию .

В качестве аргумента передаем значение, а на выходе получаем его индекс.

Как посчитать количество уникальных элементов в списке?

Самый простой способ – приведение списка к (множеству). После этого останутся только уникальные элементы, которые мы посчитаем функцией

Как создать список числовых элементов с шагом

Создание списка числовых элементов с шагом может понадобиться не так и часто, но мы рассмотрим пример построения такого списка.

Шагом называется переход от одного элемента к другому. Если шаг отрицательный, произойдёт реверс массива, то есть отсчёт пойдёт справа налево. Вот так выглядит список с шагом.

Еще один вариант – воспользоваться генератором списков:

При разработке на языке Python, списки встречаются довольно часто. Знание основ работы со списками поможет быстро и качественно писать программный код .

Производительность

Вы можете задаться вопросом, что является более производительным, поскольку append можно использовать для достижения того же результата, что и extension. Следующие функции делают то же самое:

Итак, давайте их время:

Обращение к комментарию о времени

Комментатор сказал:

Делай семантически правильную вещь. Если вы хотите добавить все элементы в итерацию, используйте . Если вы просто добавляете один элемент, используйте .

Хорошо, давайте создадим эксперимент, чтобы увидеть, как это работает во времени:

И мы видим, что выход из нашего пути создания итерируемого только для использования расширения — это (незначительная) тратавремя:

Из этого мы узнаем, что ничего не получится от использования , когда у нас есть только один элемент для добавления .

Кроме того, эти сроки не так важны. Я просто показываю им, что в Python выполнение семантически правильной вещи — это выполнение Right Way .

Вполне возможно, что вы можете протестировать время двух сопоставимых операций и получить неоднозначный или обратный результат. Просто сосредоточьтесь на том, чтобы делать семантически правильные вещи.

Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса . Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo
# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную . Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа , а не .

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например,  или , в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка !

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)
# А теперь -2
zebra = biggerZoo
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)
# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список  начиная с его элемента , который имеет индекс . Иными словами, мы начинаем с индекса  и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс  и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов, и . В данном случае мы стартуем с индекса  и доходим до индекса  (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент .

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a
# элементы берутся начиная со start и до конца
a    
# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение . При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 
# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод  из той же библиотеки .

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 
# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))
# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

Совет: обратите внимание на библиотеку , она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python

The Syntax

newlist =

The return value is a new list, leaving the old list unchanged.

Example

Only accept items that are not «apple»:

newlist =

The condition
if x != «apple»
 will return for all elements other
than «apple», making the new list contain all fruits except «apple».

The condition is optional and can be omitted:

Example

With no statement:

newlist =

Example

You can use the function to create an iterable:

newlist =

Same example, but with a condition:

Example

Accept only numbers lower than 5:

newlist =

Expression

The expression is the current item in the iteration, but it is also the
outcome, which you can manipulate before it ends up like a list item in the new
list:

Example

Set the values in the new list to upper case:

newlist =

You can set the outcome to whatever you like:

Example

Set all values in the new list to ‘hello’:

newlist =

The expression can also contain conditions, not like a filter, but as a
way to manipulate the outcome:

Example

Return «orange» instead of «banana»:

newlist =

The expression in the example above says:

«Return the item if is not banana, if it is banana return orange».

❮ Previous
Next ❯

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Методы списков

len()

Метод возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).

принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).

list1 =   # список
print(len(list1)) # в списке 3 элемента, в выводе команды будет "3"

str1 = 'basketball'  # строка
print(len(str1))  # в строке 9 букв, в выводе команды будет "9"

tuple1 = (2, 3, 4, 5)  # кортеж
print(len(tuple1))  # в кортеже 4 элемента, в выводе команды будет "4"

dict1 = {'name': 'John', 'age': 4, 'score': 45} # словарь
print(len(dict1))  # в словаре 3 пары ключ-значение, в выводе команды будет "3"

index()

возвращает индекс элемента. Сам элемент передается методу в качестве аргумента. Возвращается индекс первого вхождения этого элемента (т. е., если в списке два одинаковых элемента, вернется индекс первого).

numbers = 
words = 

print(numbers.index(9)) # 4
print(numbers.index(2)) # 1
print(words.index("I")) # 0
print(words.index("JavaScript")) # возвращает ValueError, поскольку 'JavaScript' в списке 'words' нет

Первый результат очевиден. Второй и
третий output демонстрируют возврат индекса
именно первого вхождения.

Цифра «2» встречается в списке дважды,
первое ее вхождение имеет индекс 1,
второе — 2. Метод index() возвращает индекс
1.

Аналогично возвращается индекс 0 для элемента «I».

Если элемент, переданный в качестве аргумента, вообще не встречается в списке, вернется ValueError. Так получилось с попыткой выяснить индекс «JavaScript» в списке .

Опциональные аргументы

Чтобы ограничить поиск элемента
конкретной подпоследовательностью,
можно использовать опциональные
аргументы.

words = 
print(words.index("am", 2, 5)) # 4

Метод index() будет искать элемент «am» в диапазоне от элемента с индексом 2 (включительно) до элемента с индексом 5 (этот последний элемент не входит в диапазон).

При этом возвращаемый индекс — индекс
элемента в целом списке, а не в указанном
диапазоне.

pop()

Метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Этому методу можно передавать в качестве параметра индекс элемента, который вы хотите удалить (это опционально). Если конкретный индекс не указан, метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Если в списке нет указанного вами индекса, метод выбросит exception .

cities = 

print "City popped is: ", cities.pop() # City popped is: San Francisco
print "City at index 2 is  : ", cities.pop(2) # City at index 2 is: San Antonio

Базовый функционал стека

Для реализации базового функционала
стека в программах на Python часто
используется связка метода pop() и метода
append():

stack = []

for i in range(5):
    stack.append(i)

while len(stack):
    print(stack.pop())

The __init__() Function

The examples above are classes and objects in their simplest form, and are
not really useful in real life applications.

To understand the meaning of classes we have to understand the built-in __init__()
function.

All classes have a function called __init__(), which is always executed when
the class is being initiated.

Use the __init__() function to assign values to object properties, or other
operations that are necessary to do when the object
is being created:

Example

Create a class named Person, use the __init__() function to assign values
for name and age:

class Person:  def __init__(self, name, age):   
self.name = name    self.age = agep1 = Person(«John»,
36)print(p1.name)print(p1.age)

Note: The function is called automatically every time the class is being used to create a new object.

Как производить математические вычисления при помощи списков Python

Зачастую мы используем списки только для хранения в них информации, но мы также можем и производить с их помощью математические вычисления. В данном разделе мы постараемся ответить на наиболее распространенные вопросы на эту тему.

Как вычислить средневзвешенное значение списка

Средневзвешенное значение весьма похоже на среднее значение, но все же не совсем. Средневзвешенное значение зависит не только от значений переменных, но и от их весов.

Данное определение может показаться несколько туманным, поэтому его лучше разобрать на конкретном примере. Допустим, у нас есть два списка.

Тогда мы при помощи следующего кода можем легко вычислить средневзвешенное значение:

for c in range(len(cost)):
   cost = (cost * cases / sum(cases))
cost = sum(cost)
print(cost)

Результат:

Но есть и другие способы это сделать. Например, следующий:

sum(cost * cases / sum(cases) for c in range(len(cost)))

Или вот такой вариант:

sum(cost * cases for c in range(len(cost))) / sum(cases)

И наконец, мы можем вычислить средневзвешенное значение с помощью функции .

Для этого мы сначала создадим переменную  , в которую сохраним результат выполнения функции zip(), аргументами которой будут списки  и . В результате мы увидим список, состоящий только из кортежей. Первое значение каждого из кортежей будет из списка , что соответствует цене, а второе — из списка , что обозначает количество покупок по данной цене.

# Вот что функция `zip()` делает со списками
print(list(zip(cost, cases)))
# Вычисляем средневзвешенное значение
print(sum() / sum(cases))

Не забыли, что функция  делает с вашими списками? Она буквально поэлементно связывает их вместе в один список, состоящий из кортежей. Например, выражение  даст следующий результат:

Как посчитать квантиль

Квантили, наряду с максимумами и минимумами, используются для составления сводного анализа данных. Также выделяют 25%, 50% и 75% квантили (процентили), их еще называют 1, 2 и 3 квартиль соответственно.

Таким образом, вам необходимо вычислить минимум пять чисел, чтобы составить краткую справку по вашим данным. А именно: минимум, максимум, медиана и два квартиля.

Минимум и максимум найти несложно, но что насчет квартилей?

Это также просто. Допустим, у нас есть набор данных, состоящий из 25 наблюдений, отсортированный от минимума к максимуму.

• 25% процентиль или, иначе говоря, первый квартиль, вычисляется посредством умножения  на . В результате получаем , при округлении в большую сторону . Это дает нам номер нашего наблюдения, который и будет искомым квартилем.
• Тритий квартиль, он же 75% процентиль мы вычисляем, умножая  на . В результате получаем , что при округлении дает . Таким образом, мы получаем 19 элемент нашего списка, который и будет искомой величиной.
• Медианное значение вычисляется при помощи умножения  на . После округления им будет 13 элемент нашего списка.

Но как это оформить в виде программы?

Самый простой способ — использовать NumPy. Вот пример вычисления медианного значения (он же 50% процентиль или второй квартиль):

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np
# Создаем массив
a = np.array()
# Вычисляем 50% процентиль нашего NumPy-массива
p = np.percentile(a, 50)
# Выводим результат
print(p)

Результат:

Как поэлементно суммировать списки

Допустим, у нас есть два списка:

И мы хотим получить в результате список, состоящий из сумм соответствующих элементов этих списков. Есть несколько способов это сделать.

При помощи базового Python

from operator import add
list(map(add, list1, list2))

В результате получаем следующий список: .

Или мы можем использовать представление списков вместе с функцией .

При помощи NumPy

Предыдущие примеры отлично работают с небольшими списками, но когда вы работаете с большими данными, лучше использовать NumPy.

Вам нужно будет импортировать библиотеку NumPy и конвертировать ваши списки в массивы NumPy.

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np
# Преобразуем списки в массивы NumPy 
vector1 = np.array()
vector2 = np.array()
# Поэлементно их суммируем
sum_vector = vector1 + vector2 
# Выводим результат
print(sum_vector)

Методы списков

Давайте теперь
предположим, что у нас имеется список из чисел:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 

и мы хотим в
конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:

a.append(100)

И обратите
внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет
сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому
писать здесь конструкцию типа

a = a.append(100)

категорически не
следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков
отличаются от методов строк, когда мы записывали:

string="Hello"
string = string.upper()

Здесь метод upper возвращает
измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не
возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет
смысла, тем более, что все работает и так:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
a.append(100)

Причем, мы в методе
append можем записать
не только число, но и другой тип данных, например, строку:

a.append("hello")

тогда в конец
списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое  значение:

a.append(True)

Или еще один
список:

a.append(1,2,3)

И так далее. Главное,
чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:

a.append(1,2)

Если нам нужно
вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод

a.insert(3, -1000)

Здесь мы
указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.

Следующий метод remove удаляет элемент
по значению:

a.remove(True)
a.remove('hello')

Он находит
первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же
указывается несуществующий элемент:

a.remove('hello2')

то возникает
ошибка. Еще один метод для удаления

a.pop()

выполняет
удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом
списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно
сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:

end = a.pop()

Также в этом
методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:

a.pop(3)

Если нам нужно
очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:

a.clear()

Получим пустой
список. Следующий метод

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
c = a.copy()

возвращает копию
списка. Это эквивалентно конструкции:

c = list(a)

В этом можно
убедиться так:

c1 = 1

и список c будет отличаться
от списка a.

Следующий метод count позволяет найти
число элементов с указанным значением:

c.count(1)
c.count(-45)

Если же нам
нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:

c.index(-45)
c.index(1)

возвратит 0,
т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем
указать стартовое значение для поиска:

c.index(1, 1)

Здесь поиск
будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:

c.index(23, 1, 5)

Ищем число 23 с
1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится

c.index(23, 1, 3)

то метод
приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале
проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:

23 in c1:3

и при значении True далее уже
определять индекс этого элемента.

Следующий метод

c.reverse()

меняет порядок
следования элементов на обратный.

Последний метод,
который мы рассмотрим, это

c.sort()

выполняет
сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует
этот метод записать так:

c.sort(reverse=True)

Причем, этот
метод работает и со строками:

lst = "Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань"
lst.sort()

Здесь
используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда
рассматривали строки.

Это все основные
методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую
таблицу: