一维数据
由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织
3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376
对应列表、数组和集合等概念-
二维数据
由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式
image.png
表格是典型的二维数据，其中，表头是二维数据的一部分
image.png -
数据的操作周期
存储 <-> 表示 <-> 操作
image.png数据的存储
（数据在磁盘中的存储状态，我们关心数据存储所使用的格式 比如一行代表一个操作？数据整数用逗号隔开？utf-8？）
数据表示
（程序表达数据的方式 我们关心数据类型 list还是set 还是 tuple？）不同的市局类型适合与不同的数据操作
数据操作
（相关操作 和 算法的体现） 不同的数据操作我们选择不同的 数据表示。- 一维数据的表示
如果数据间有序：使用列表类型
列表类型可以表达一维有序数据；
如果数据间无序：使用集合类型
集合类型可以表达一维无序数据 - 一维数据的存储
存储方式 特点 缺点 空格分隔 使用一个或多个空格分隔进行存储，不换行 数据中不能存在空格 逗号分隔 使用英文半角逗号分隔数据进行存储，不换行 数据中不能有英文逗号 特殊符号分隔 使用其他符号或符号组合分隔，建议采用特殊符号 需要根据数据特点定义，通用性较差 -
一维数据的处理
image.png
- 一维数据的表示
-
一维数据的读入处理
split()方法 根据间隔符 分开 字符串，变为list
如：从空格分隔的文件中读入数据
中国 美国 日本 德国 法国 英国 意大利txt = open(fname).read() ls = txt.split() f.close() >>> ls ['中国', '美国', '日本', '德国', '法国', '英国', '意大利']如：从特殊符号分隔的文件中读入数据
中国$美国$日本$德国$法国$英国$意大利txt = open(fname).read() ls = txt.split("$") f.close() >>> ls ['中国', '美国', '日本', '德国', '法国', '英国', '意大利'] -
一维数据的写入处理
join() 方法，将分隔符 加入到 列表的每一项，形成一个字符串
如：采用空格分隔方式将数据写入文件ls = ['中国','美国','日本'] f = open(fname, 'w') f.write(' '.join(ls)) f.close()如：采用特殊分隔方式将数据写入文件
ls = ['中国','美国','日本'] f = open(fname, 'w') f.write('$'.join(ls)) f.close()
Python 一维数据的格式化 和 处理
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