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从0开始学Python(2)

  • 2026-09-02 16:16:25
从0开始学Python(2)
我们继续第二课。今天只学一个核心概念：列表list。它非常重要，因为科研数据里你经常不是处理“一个人的年龄”，而是处理“一组人的年龄”。
假设我们有 5 名被试：
age1=21
age2=23
age3=25
age4=22
age5=24
这样写当然可以，但如果有 100 个被试，就会非常麻烦。Python 提供了一个东西，可以把多个数据装在一起：
ages= [21, 23, 25, 22, 24]
这里的：
[]
就是列表最明显的标志。
你可以把列表理解成一个盒子，里面按照顺序放了很多东西：
ages
↓
[21, 23, 25, 22, 24]

第二课：列表 list

先运行：
ages= [21, 23, 25, 22, 24]
print(ages)
结果：
[21, 23, 25, 22, 24]
也就是说，整个列表本身也是一个变量。
以前我们写：
age=21
现在变成：
ages= [21, 23, 25, 22, 24]
注意我故意用了：
age
ages
age 表示一个年龄。
ages 表示多个年龄。
这不是 Python 强制要求，只是一种非常好的命名习惯。

1. 列表里面不仅能放数字

可以放文字：
names= ["张三", "李四", "王五"]
输出：
print(names)
结果：
['张三', '李四', '王五']
也可以存分组：
groups= ["患者组", "患者组", "对照组", "对照组"]
甚至可以：
subjects= ["sub-001", "sub-002", "sub-003"]
数据处理中，这种东西会特别常见。

2. 如何取出列表中的某一个数据？

例如：
ages= [21, 23, 25, 22, 24]
我们想取第一个年龄。
你可能自然会写：
ages[1]
但这是错误的理解。
Python 中一个非常重要的规则是：

Python 从 0 开始数。

因此：
数据：    21    23    25    22    24
位置：     0     1     2     3     4
所以：
print(ages[0])
得到：
21
而：
print(ages[1])
得到：
23
再比如：
print(ages[2])
得到：
25
这个位置在编程里叫：
索引 index
现在不必死记术语，你只需要记：
ages[0]
就是取第一个。

3. 为什么一定从0开始？

你现在不用深入理解底层原理，只需要形成习惯：
人类说：第1个
Python说：0
人类说：第2个
Python说：1
人类说：第3个
Python说：2
以后看到：
data[0]
脑子里自动翻译成：

第一个数据。

这是学习 Python 非常关键的一关。

4. 最后一个数据怎么取？

例如：
ages= [21, 23, 25, 22, 24]
最后一个是：
ages[4]
但如果列表有 1000 个数字，你不可能每次都数。
Python 有一个很方便的写法：
ages[-1]
表示：

最后一个。

所以：
print(ages[-1])
结果：
24
同理：
ages[-2]
就是倒数第二个：
22
可以这样理解：
正着数：
0    1    2    3    4
↓    ↓    ↓    ↓    ↓
21   23   25   22   24
倒着数：
-5   -4   -3   -2   -1
↓    ↓    ↓    ↓    ↓
21   23   25   22   24

5. 修改列表里面的数据

比如：
ages= [21, 23, 25, 22, 24]
发现第三个被试不是25岁，而是26岁。
因为第三个数据对应索引2：
ages[2] =26
再打印：
print(ages)
得到：
[21, 23, 26, 22, 24]
这个思想其实和之前：
x=10
x=20
是一样的。
只不过这里修改的是列表中的某一个位置。

6. 给列表增加数据

假设：
subjects= ["sub-001", "sub-002", "sub-003"]
现在新增一个被试：
sub-004
可以：
subjects.append("sub-004")
然后：
print(subjects)
得到：
['sub-001', 'sub-002', 'sub-003', 'sub-004']
这里：
append()
就是：

在列表最后增加一个东西。

这一点非常重要。
例如你以后写数据处理程序：
error_subjects= []
这是一个空列表。
程序发现哪个被试有问题，就：
error_subjects.append("sub-003")
发现另一个：
error_subjects.append("sub-017")
最后：
print(error_subjects)
可能得到：
['sub-003', 'sub-017']
这就是自动记录异常被试的基本原理。

7. 什么是空列表？

就是：
data= []
里面什么都没有。
这看起来没什么用，但实际编程里非常常见。
例如：
bmi_results= []
以后算出来一个 BMI：
bmi_results.append(21.5)
再算一个：
bmi_results.append(24.8)
再算一个：
bmi_results.append(20.3)
最后：
print(bmi_results)
得到：
[21.5, 24.8, 20.3]
所以你可以把：
[]
理解成：

先准备一个空盒子，后面慢慢往里面装东西。

8. 一个列表有多少个数据？

使用：
len()
例如：
ages= [21, 23, 25, 22, 24]
print(len(ages))
结果：
5
所以：
len()
可以理解成：

看里面有几个东西。

例如：
subjects= ["sub-001", "sub-002", "sub-003"]
print(len(subjects))
结果：
3
这在科研数据处理中非常常见。
比如以后你可能写：
print("总被试数：", len(subjects))
输出：
总被试数： 30

9. 删除列表中的数据

假设：
subjects= ["sub-001", "sub-002", "sub-003", "sub-004"]
要删除：
sub-003
可以写：
subjects.remove("sub-003")
然后：
print(subjects)
结果：
['sub-001', 'sub-002', 'sub-004']
也可以按照位置删除：
delsubjects[1]
表示删除第二个。

10. 切片：一次拿多个数据

这是列表中非常重要的东西。
假设：
ages= [21, 23, 25, 22, 24]
如果我们想取：
21
23
25
也就是前三个。
写：
ages[0:3]
结果：
[21, 23, 25]
这里很容易困惑：
0:3
为什么结果没有索引3？
因为 Python 的规则是：

包括左边，不包括右边。

所以：
ages[0:3]
表示：
取 0
取 1
取 2
到3停止
因此得到：
[21, 23, 25]
你也可以写：
ages[:3]
意思完全一样：
从开头取到索引3之前
结果：
[21, 23, 25]

11. 从某个位置一直取到最后

例如：
ages[2:]
表示：

从索引2开始，一直到最后。

结果：
[25, 22, 24]
所以以后看到：
data[:10]
可以理解成：

前10个。

而：
data[-10:]
就是：

最后10个。

这个以后查看大数据的时候极其常用。

12. 列表可以做一些简单统计

例如：
scores= [80, 90, 75, 88, 92]
求和：
print(sum(scores))
得到：
425
求数量：
print(len(scores))
得到：
5
于是均值可以自己算：
mean_score=sum(scores) /len(scores)
print(mean_score)
得到：
85.0
你其实已经开始做描述性统计了。

13. 最大值和最小值

scores= [80, 90, 75, 88, 92]
最大值：
max(scores)
结果：
92
最小值：
min(scores)
结果：
75
所以可以写：
print("平均分：", sum(scores) /len(scores))
print("最高分：", max(scores))
print("最低分：", min(scores))
输出：
平均分： 85.0
最高分： 92
最低分： 75
已经很像一个简单的数据分析脚本了。

14. 一个科研风格的小例子

现在假设有5名被试的年龄：
ages= [65, 72, 58, 61, 69]
我们希望得到：
样本量
平均年龄
最小年龄
最大年龄
代码：
ages= [65, 72, 58, 61, 69]
n=len(ages)
mean_age=sum(ages) /n
min_age=min(ages)
max_age=max(ages)
print("样本量：", n)
print("平均年龄：", round(mean_age, 2))
print("最小年龄：", min_age)
print("最大年龄：", max_age)
结果：
样本量： 5
平均年龄： 65.0
最小年龄： 58
最大年龄： 72
你现在已经可以读懂这一整段代码了。

15. 两组数据怎么表示？

比如患者组年龄：
patient_age= [65, 72, 68, 70, 62]
对照组：
control_age= [63, 69, 66, 71, 64]
分别算平均值：
patient_mean=sum(patient_age) /len(patient_age)
control_mean=sum(control_age) /len(control_age)
print("患者组平均年龄：", patient_mean)
print("对照组平均年龄：", control_mean)
这已经开始接近真实科研代码了。
以后我们用 pandas 后，不会这么手工计算，但这个阶段理解原理非常重要。

16. 一个特别容易出现的错误

看看：
ages= [21, 23, 25]
如果写：
ages[3]
会报错：
IndexError: list index out of range
原因是列表虽然有3个数据，但索引只有：
0
1
2
没有：
3
所以以后看到：
IndexError
第一反应应该是：

我是不是取了一个根本不存在的位置？

17. 再认识一下 type()

Python 可以告诉你一个变量是什么类型。
例如：
age=25
print(type(age))
可能得到：<class 'int'>
表示整数。
再看：
name="张三"
print(type(name))
得到：<class 'str'>
字符串。
列表：
ages= [21, 23, 25]
print(type(ages))
得到：<class 'list'>
所以：
int     整数
str     文字
list    列表
先认识它们即可。

18. 为什么列表如此重要？

因为现实中的数据往往都是：
一个人 → 一个值
很多人 → 一列值
比如：
ages= [65, 72, 58, 61]
可以理解为 Excel 中的一列：
年龄
65
72
58
61
而：
groups= ["患者", "患者", "对照", "对照"]
就是另一列：
分组
患者
患者
对照
对照
所以你现在已经开始从“变量”进入“数据集”的思维方式了。

今天最需要记住的内容

你不用把所有命令背下来，主要掌握这些：

#创建列表

ages= [21, 23, 25]

#第一个

ages[0]

#最后一个

ages[-1]

#前两个

ages[:2]

#数量

len(ages)

#添加

ages.append(30)

#删除

ages.remove(23)

#求和

sum(ages)

#最大值

max(ages)

#最小值

min(ages)
其中最重要的是：
[]
代表列表，以及：

Python从0开始计数。

第二课练习

你可以直接复制下面这段，但建议先自己猜结果，再运行：
scores= [78, 85, 92, 66, 88]
print("全部成绩：", scores)
print("第一个人的成绩：", scores[0])
print("最后一个人的成绩：", scores[-1])
print("被试人数：", len(scores))
print("平均成绩：", sum(scores) /len(scores))
print("最高成绩：", max(scores))
print("最低成绩：", min(scores))
然后再自己加一个被试：
scores.append(95)
看看：
print(scores)
变成什么。
下一课我们就进入 Python 第一个真正有“编程感”的东西：for循环。
学完 for 以后，你就可以让电脑从：
sub-001
sub-002
sub-003
……
sub-100
一个一个自动处理，而不是自己重复写100遍代码。这个概念也正是以后批量整理 MRI、EEG、Excel 和行为数据的基础。
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