Python Academy · पाठ

नेस्टेड सूचियाँ और पुनरावृत्ति

नेस्टेड सूचियों के साथ काम करें और for लूप से कुशलतापूर्वक पुनरावृत्ति करें।

पाठ 4, कुल 4 में से14 चरण

नेस्टेड सूचियाँ और पुनरावृत्ति, CoddyKit पर Python Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 4वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह Python Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। Python Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

परिचय

सूचियों में अन्य सूचियाँ रखी जा सकती हैं, जिससे बहुआयामी संरचनाएँ बनती हैं। ग्रिड और मैट्रिक्स के लिए नेस्टेड पुनरावृत्ति में निपुण होना आवश्यक है।

नेस्टेड सूची की संरचना

matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] एक 3x3 ग्रिड है। matrix[1][2] पंक्ति 1 और स्तंभ 2 तक पहुँचता है—जिसका मान 6 है।
matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(matrix[1][2])

पंक्तियों पर पुनरावृत्ति

for row in matrix: print(row) प्रत्येक उप-सूची को प्रिंट करता है। row स्वयं एक ऐसी सूची है जिसका अनुक्रमण किया जा सकता है।
matrix = [[1,2],[3,4]]
for row in matrix:
    print(row)

नेस्टेड for लूप

for row in matrix: for val in row: print(val) प्रत्येक अलग-अलग तत्व को प्रिंट करता है।
matrix = [[1,2],[3,4]]
for row in matrix:
    for val in row:
        print(val, end=' ')

नेस्टेड सूची को समतल करना

[x for row in matrix for x in row] एक स्तर तक सूची को समतल करता है। यह नेस्टेड सूची कॉम्प्रिहेंशन है।
matrix = [[1,2],[3,4]]
flat = [x for row in matrix for x in row]
print(flat)

ग्रिड बनाना

N×M ग्रिड बनाएँ: grid = [[0]*M for _ in range(N)] सूची कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करें, NOT [[0]*M]*N का, क्योंकि इससे एक ही संदर्भ वाली पंक्तियाँ बनती हैं।
grid = [[0]*3 for _ in range(3)]
grid[0][0] = 1
print(grid)

एक ही संदर्भ वाली पंक्ति का जाल

grid = [[0]*3]*3 एक ही पंक्ति के तीन संदर्भ बनाता है। एक को बदलने पर सभी बदल जाती हैं। हमेशा कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करें।
bad = [[0]*3]*3
bad[0][0] = 9
print(bad)  # all rows changed!

समानांतर पुनरावृत्ति के लिए zip()

for a, b in zip(list1, list2) दो सूचियों पर समानांतर रूप से पुनरावृत्ति करता है। zip() छोटी सूची के समाप्त होते ही रुक जाता है।
names = ['Alice', 'Bob']
scores = [90, 85]
for n, s in zip(names, scores):
    print(n, s)

नेस्टेड सूचियों के साथ enumerate()

for i, row in enumerate(matrix): for j, val in enumerate(row): आपको दोनों अनुक्रमणिकाएँ और मान देता है।
matrix = [[1,2],[3,4]]
for i, row in enumerate(matrix):
    for j, val in enumerate(row):
        print(f'[{i}][{j}]={val}')

सूचियों की सूची को क्रमबद्ध करना

sorted(data, key=lambda x: x[1]) प्रत्येक उप-सूची के दूसरे तत्व के आधार पर क्रमबद्ध करता है।
data = [['Bob',85],['Alice',90],['Charlie',78]]
data.sort(key=lambda x: x[1])
print(data)

मैट्रिक्स का स्थानांतरण

transposed = list(zip(*matrix)) पंक्तियों को स्तंभों में बदलता है। * बाहरी सूची को zip के तर्कों के रूप में खोलता है।
matrix = [[1,2,3],[4,5,6]]
print(list(zip(*matrix)))

त्वरित जाँच

एक ही संदर्भ वाली पंक्ति के जाल से बचने के लिए शून्यों से भरा 3x3 ग्रिड बनाने का सही तरीका क्या है?

पुनरावलोकन

नेस्टेड सूचियों में [row][col] से पहुँचें और नेस्टेड for लूप से पुनरावृत्ति करें। ग्रिड बनाने के लिए कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करें। समानांतर पुनरावृत्ति के लिए zip() और स्थानांतरण के लिए zip(*matrix) का उपयोग करें।

आगे बढ़ते रहें

बहुत अच्छा काम! अपने कौशल को आगे विकसित करने के लिए अगले पाठ पर जाएँ।
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पाठ्यक्रम
76
पाठ
320

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “नेस्टेड सूचियाँ और पुनरावृत्ति” पाठ निःशुल्क है?

हाँ—“नेस्टेड सूचियाँ और पुनरावृत्ति” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और Python Academy पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। Python Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“नेस्टेड सूचियाँ और पुनरावृत्ति” में मैं क्या सीखूँगा?

नेस्टेड सूचियों के साथ काम करें और for लूप से कुशलतापूर्वक पुनरावृत्ति करें। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ Python Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या Python Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर Python Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 4वाँ पाठ है।

“नेस्टेड सूचियाँ और पुनरावृत्ति” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस Python Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर Python Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ

  1. सूचियाँ बनाना और उन तक पहुँचना
  2. सूचियों में बदलाव करना
  3. टपल और अपरिवर्तनीयता
  4. नेस्टेड सूचियाँ और पुनरावृत्ति
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