python 删除list中的第一个元素

墨蓝 2021-09-07 06:01 786阅读 0赞

**目录**

1.python 删除list中元素三种方式(一般)

1. pop()

2.del

3.remove

2.嵌套数组删除存在的问题

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## 1.python 删除list中元素三种方式(一般) ##

### 1. pop() ###

1.默认删除最后一个元素.pop()中也可以传入参数,为list的索引  
2.pop() 接收的是索引，无参的情况下删除的是最后一个元素（典型的栈的特性）  
3.pop() 存在返回值，返回的是删除的元素值

list=[11,12,13,14,15]

list=[11,12,13,14,15]
    list.pop()
    print(list.pop())
    print(list)
    
    #output
    14
    [11, 12, 13]

### **2.del** ###

list=[11,12,13,14,15]
    del(list[1])
    print(list)
    
    #output
    [11, 13, 14, 15]

### **3.remove** ###

remove() 的参数是具体的元素值，而不是索引，

list=[11,12,13,14,15]
    list.remove(11)
    print(list)
    
    #output
    [12, 13, 14, 15]

## **2.嵌套数组删除存在的问题** ##

存在于嵌套list中, 如果list1中的一个元素发生改变,list0也会变化.  
目的:list0生成后不随list1的改变而改变

if(len(first_images)==12): #获取到了1分钟内的12个图像
    
             grey_images.append(to_grey(first_images))                  
             first_images.clear()
    
             if(len(grey_images)==5): #获得了5分钟的图片
                images.append(grey_images)
    			print("image1前的shape:")
    			arr1 = np.array(images)
    			print(arr1.shape)
    
                del(grey_images[0])
    
    			print("image1之后的shape:")
    			arr1 = np.array(images)
    			print(arr1.shape)

结果:image1前的shape和image1之后的shape并不一样.删除元素后比之前的少了一个元素.因为list存放的是索引,并不是实际的值

**Solution**:

思路:将索引改为实际的值,然后再删除  
具体步骤:  
1.创建一个新的数组  
2.对原数组的元素依次放入新数组中.  
3.对原数组进行元素删除.  
**这样新数组的值并不会发生改变.因为新数组的元素不再是引用,而是实际的值**

if(len(first_images)==12): #获取到了1分钟内的12个图像
    
    	grey_images.append(to_grey(first_images))
    	first_images.clear()
    	
    	if(len(grey_images)==5): #获得了5分钟的图片
    		    grey_images_val=[]
    		    for t in range(5):
    		        grey_images_val.append(grey_images[i])
    		 
    		    images.append(grey_images_val)
    		    print("grey的length:")
    		    print(len(grey_images))
    		
    		    print("image1前的shape:")
    		    arr1 = np.array(images)
    		    print(arr1.shape)
    		
    		    grey_images.pop()
    		    print("image1之后的shape:")
    		    arr1 = np.array(images)
    		    print(arr1.shape)

结果:image1前的shape和image1之后的shape此时相同