我！终于！来！更新了！！！这几天一直跟朋友琢磨稿子，导致推迟了几天，再不更新拖延症要犯了hhh!
之前4.1和4.2有讲过列表，使用while循环，for循环，range范围等，这篇会更加仔细得再进行延伸，所以对列表不熟悉的可以先去看第四章哈
1·len函数
使用len（）遍历列表
我们可以使用len（）函数遍历整个列表，将len的结果提供给range函数
例：
colours=['White', 'Red', 'Blue']
for i in range(len(colours)):
print(colours[i])
range（len（colours））=range（3），range（3）的范围是0-2，然后最后一句的打印不是一次性的print，在每次i变化的时候，它都会进行print，所以会导致换行的结果。
2·extend方法
extend将列表作为参数并附加所有元素（列表合并列表）
错误示例1：
t1 = ['a', 'b', 'c']
t2 = ['d', 'e']
print(t1.extend(t2))
错误示例2：
t1 = ['a', 'b', 'c']
t1 = t1.sort()
print(t1)
“.”指调用一个方法
大家可能都会觉得这两个print都会返回[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’]，
事实上并不是这样：
我们可能会疑惑使用extend不是会得到合并两个列表元素的列表嘛？这是因为：
大多数列表方法都是无效的！它们修改列表并返回None（什么也不返回）
示例1中，extend修改t1，但什么也不返回。sort也是如此。
示例2中，用sort方法去给t1的元素排序，并在t1存储调序结果。因为我们把None存储进t1，如果我们要整理t1的元素，直接调用sort方法，函数t1.sort，不用把它存储在变量里，代码中sort已经调整了t1，根据函数功能已经修改了t1，所以t1 = t1.sort（）要改成t1.sort
所以经过修改，代码应该改成这样，方法才会发挥作用：
示例1
t1 = ['a', 'b', 'c']
t2 = ['d', 'e']
t1.extend(t2)
print(t1)
示例2
t1 = ['c', 'b', 'a']
t1.sort()
print(t1)
打印结果：
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
['a', 'b', 'c']
3·减少Reduce，映射Map，过滤Filter
reduce，map，filter是在讨论列表时的通用概念，它们不是指特定的功能和方法，而是指可以对列表执行的可能事情的通用概念
Reduce
当我们将一系列元素组合成单个值时，可以想到这个概念。
myFullList = [1, 2, 3]
reducedList = sum(myFullList)
print(reducedList)
打印结果：
6
取用列表，通过函数功能，让它减少成为一个值，将许多维度变成一个，称为减少reduce
Map
当我们将函数"映射mapping"到序列的所有元素时，我们可以用"map"定义
"""
def capitalise_all_letters(mySequence):
newSequence = []
for s in mySequence:
newSequence.append(s.capitalize())
return newSequence
lowCaps = ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
print(capitalise_all_letters(lowCaps))
打印结果：
['H', 'E', 'L', 'L', 'O']
capitalize表示使用大写的方法
把旧的序列中元素变成大写并返回到新的列表中
代码所示例的方法就是mapping，采用大写的方法，把它应用在列表的每个元素上。列表的每个元素被函数修改和存储到另一个地方，所以map就是将新函数映射到序列的每个元素。
Filter过滤
filter可以看作我们只选用一些元素，筛选其它的元素
在这个例子中，只取大写字母
def only_upper(mySequence):
newSequence = []
for s in mySequence:
if s.isupper():
newSequence.append(s)
return newSequence
mySentence = 'This is a string, but also a sequence!'
print(only_upper(mySentence))
打印结果：
['T']
isupper是检查大小写的函数
因为里面唯一的大写字母是T，所以在only_upper函数中的运算结果，返回的新列表中只有大写T。我们把类似于这样的操作称之为过滤。只筛选出大写字母，过滤掉不是大写字母的其它元素。
4·嵌套列表
当我们在另一个列表中有一个列表时，就会产生嵌套列表
例：
嵌套列表中，列表可以包含其他列表作为其中的元素
5·多维列表
一维列表
二维列表的概念可视化
有横向和纵向
看一下对比，多维列表就是列表不是只走一个方向，可能有第二个方向
Python没有任何默认的数据结构来存储多维序列，但是可以通过列表内部的list来实现。
Python对于多维列表没有特殊的名称，比如元组，列表这些命名所以我们要用嵌入列表（把列表放进另一个列表）来表现多维列表，创造某种网格
list_2d = [[5,2,3], [8,7,1], [4,6,9]]
print(list_2d)
打印结果：
[[5, 2, 3], [8, 7, 1], [4, 6, 9]]
如果我想要大列表的第3个列表的第2个数字6（在嵌入列表中索引号为1）
print(list_2d[2])
打印结果：
[4, 6, 9]
print(list_2d[2][1])
打印结果：
6
可以先用list_2d[2]来选出第三个列表，再用list_2d[2][1]选择第三个列表中的第二个数字6
举一反三：
print(list_2d[0][2])
打印结果：
3
print(list_2d[1][0])
打印结果：
8
再看一个多维列表示例：
def list_2d():
list2d = []
#给空列表增加三个空列表：
list2d.append([])
list2d.append([])
list2d.append([])
#我们已经准备好可以包含三个列表的三个插槽，再建立一个二维网格：
#初始化2d表格，通过for循环来初始化列表
for row in range(3):
for col in range(3):
list2d[row].append(row + col)
#设定了row的范围，list2d[row]中包含0，1，2，接着横向加上col的列表元素0，1，2
for row in range(3):
print(list2d[row])
#函数里定义的数不能在函数外使用，所以要定义row
list_2d()
[0+0 , 0+1 , 0+2]得出第一个列表[0 , 1 , 2]
再到[1+0 , 1+1 , 1+2]得出列表[1，2，3]
然后再重复，得出列表[2，3，4]
每个单个的row运行一次col，最后打印row的每个元素。因为它是一个二维列表，row的每个元素本身就是一个列表，因此，会打印三个单独的列表。
多维列表会有一点点复杂的感觉，所以大家一定要耐心！