我知道 Python 中的列表用方括号 [] 括起来。
我的输出如下所示：
[(451,165,76,-77,[98,42])]
这是一个元组列表吗？我们如何访问这些项目？
谢谢。
【问题讨论】：
numpy 标签，这就是为什么我很好奇它是否那么简单。
numpy和arrays标记？
标签： python arrays list numpy tuples
只需在终端中试一试，一切不言自明：
>>> x = [(451,165,76,-77,[98,42])]
>>> type(x)
<type 'list'>
>>> x[0]
(451, 165, 76, -77, [98, 42])
>>> x[0][1]
165
>>> x[0][4]
[98, 42]
>>> type(x[0][4])
<type 'list'>
>>> x[0][4][1]
42
不管怎样，仅仅因为输出看起来像一个列表，它不需要是一个列表。它可以是更复杂的数据结构（某个用户定义类的对象），通过重载__str__() 或__repr__() 来指定如何打印（详见https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.str）
【讨论】：
这是一个list，其中包含一个tuple，其中前四个元素为integers，最后一个element为list的listintegers。
您可以正确访问indexing 的所有值。以下是一些示例：
>>> l = [(451,165,76,-77,[98,42])]
>>> l[0]
(451, 165, 76, -77, [98, 42])
>>> l[0][0]
451
>>> l[0][1]
165
>>> l[0][3]
-77
>>> l[0][4]
[98, 42]
>>> l[0][4][0]
98
>>> l[0][4][1]
42
【讨论】：
是的，这是一个元组列表。
a = [(451,165,76,-77,[98,42])]
type(a) #> list
type(a[0]) #> tuple
您可以像这样访问元组的第一项：
a[0][0] #> 451
元组的最后一项是一个列表：
a[0][4] #> [98, 42]
要访问该列表的元素，您只需添加另一层括号：
a[0][4][0] #> 98
【讨论】：
这是一个包含一个元组的列表，它本身包含 5 个元素，其中一个是表格。
访问：
a=[(451,165,76,-77,[98,42])]
a[0][0][2]
将返回 76
a[0][0][4][0]
将返回 98
【讨论】：
是的，它是一个包含 一个 元素的列表。而且 - 正如你正确提到的 - 这个元素是一个元组。在这种情况下使用元组，因为它的最后一个元素也是一个列表（元组适合存储异构数据）。
【讨论】：
虽然直接的 Python 描述是一个包含整数和列表的元组的列表，但显示也与 numpy 结构化数组一致。
定义复合数据类型：
In [596]: dt = np.dtype('i,i,i,i,(2)i')
In [597]: dt
Out[597]: dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4'), ('f4', '<i4', (2,))])
使用此列表输入创建一个数组。复合 dtype（结构化数组）的数据采用元组列表的形式。每个元组代表一个记录或数组元素的数据：
In [598]: arr = np.array([(451,165,76,-77,[98,42])], dtype=dt)
In [599]: arr
Out[599]:
array([(451, 165, 76, -77, [98, 42])],
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4'), ('f4', '<i4', (2,))])
这个数组的打印看起来就像问题：
In [600]: print(arr)
[(451, 165, 76, -77, [98, 42])]
这是一个包含 5 个字段的 1 元素数组。最后一个字段的形状为 (2,)，实际上是一个 2 元素数组。
In [601]: arr['f4']
Out[601]: array([[98, 42]], dtype=int32)
In [602]: _.shape
Out[602]: (1, 2)
【讨论】：
numpy。
所以我不久前写了一个类型检查器，它对我很有帮助，因为当被问到作为字符串输出时，我们只能猜测数据的类型。据我们所知，它可能是Person 或Frombulate 类型的对象，他们选择str()。
def type_diver(obj, prefix="", index = ""):
print "%s'%s': %s%s" % (prefix, obj, type(obj), " - Accessible via " + index if index else "")
if not isinstance(obj, str):
try:
for ind, elem in enumerate(obj):
type_diver(elem, " " * len(prefix) + "|---", index + "[%s]" % ind)
except TypeError:
pass # Don't call recursively on non-iterable objects
对于一个基本的 python 对象，根据您的输入：
'[(451, 165, 76, -77, [98, 42])]': <type 'list'>
|---'(451, 165, 76, -77, [98, 42])': <type 'tuple'> - Accessible via [0]
|---'451': <type 'int'> - Accessible via [0][0]
|---'165': <type 'int'> - Accessible via [0][1]
|---'76': <type 'int'> - Accessible via [0][2]
|---'-77': <type 'int'> - Accessible via [0][3]
|---'[98, 42]': <type 'list'> - Accessible via [0][4]
|---'98': <type 'int'> - Accessible via [0][4][0]
|---'42': <type 'int'> - Accessible via [0][4][1]
但我可以编写一个自定义类，str() 的输出看起来像这样。唯一知道的方法就是问。
如果您的数据是 hpaulj suggested [一个 numpy 数组]，您可能会看到如下内容：
'[(451, 165, 76, -77, [98, 42])]': <type 'numpy.ndarray'>
|---'(451, 165, 76, -77, [98, 42])': <type 'numpy.void'> - Accessible via [0]
|---'451': <type 'numpy.int32'> - Accessible via [0][0]
|---'165': <type 'numpy.int32'> - Accessible via [0][1]
|---'76': <type 'numpy.int32'> - Accessible via [0][2]
|---'-77': <type 'numpy.int32'> - Accessible via [0][3]
|---'[98 42]': <type 'numpy.ndarray'> - Accessible via [0][4]
|---'98': <type 'numpy.int32'> - Accessible via [0][4][0]
|---'42': <type 'numpy.int32'> - Accessible via [0][4][1]
鉴于每个人都会有一个他们感兴趣的不同对象，这是一个更通用的解决方案。但是，它确实只研究可迭代对象。
【讨论】：
obj = [None]; obj[0] = obj; type_diver(obj) 失败：P