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)
```
###
