如何在 Python 中取得列表的元素數量｜從基礎到進階完整解析

By 佐川 直弘 | Naohiro Sagawa (運営者)

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1. 前言

Python 是一種簡潔但功能強大的程式語言，廣泛應用於各種情境中。特別是「列表（List）」作為 Python 中基本的資料結構之一，經常用來管理資料集合。

在 Python 中，取得列表的元素數量是非常常見的操作。例如：當你想確認資料的筆數，或根據條件進行處理時，就需要知道「列表的長度」。

本文將深入介紹與 「Python 列表 元素數量」 相關的各種方法。無論你是初學者還是中階使用者，都可以從基本操作到進階技巧中學習實用知識。讀完這篇文章後，你將掌握以下幾點：

• 使用 len() 函式取得列表元素數的基本方法
• 根據特定條件或元素進行計數的方法
• 處理多維列表時取得元素數的方式

讓我們一起學習如何在 Python 程式中有效率地取得列表的元素數，並將其應用於實際的開發與資料處理中吧！

2. 取得列表元素數的基本方法

在 Python 中，取得列表元素數最常見的方法就是使用 len() 函式。len() 是 Python 內建的函式，可以用來取得列表、字串、元組等各種資料型別的「長度」或「元素數」。

len() 函式的使用方式

len() 函式非常簡單易用，語法如下：

len(列表名稱)

使用此函式時，會回傳列表中所包含元素的數量（整數形式）。

len() 函式的實際範例

請參考以下範例，示範如何使用 len() 函式來取得列表的元素數。

# 定義一個列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 取得元素數
num_elements = len(my_list)

# 顯示結果
print("列表的元素數:", num_elements)

輸出結果:

列表的元素數: 5

這個例子中，my_list 有 5 個元素，因此 len(my_list) 會回傳數值 5。

當列表為空時的處理

若對空的列表使用 len()，會回傳「0」。

# 定義空列表
empty_list = []

# 取得元素數
print("空列表的元素數:", len(empty_list))

輸出結果:

空列表的元素數: 0

len() 可應用於其他資料型別

len() 不僅能用在列表，也可以用在字串、元組、字典等其他資料型別上來取得長度或元素數。

# 字串的長度
text = "Python"
print("字串長度:", len(text))

# 元組的元素數
my_tuple = (1, 2, 3)
print("元組的元素數:", len(my_tuple))

# 字典的鍵值對數量
my_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
print("字典的元素數:", len(my_dict))

輸出結果:

字串長度: 6
元組的元素數: 3
字典的元素數: 3

注意事項

• len() 函式預設接受具有「長度」屬性的物件。若對 None 或沒有長度的物件使用，將會出現錯誤。

# 對 None 使用 len() 會產生錯誤
my_list = None
print(len(my_list))  # TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

因此建議使用 if 判斷式或 is not None 檢查後再使用 len()。

小結

len() 函式是 Python 中最基本、效率也很高的取得元素數的方法。不只語法簡單，還可以廣泛應用於多種資料型別，非常實用。

3. 計算特定元素出現次數的方法

在 Python 中，可以很簡單地計算某個特定元素在列表中出現了幾次。這時可以使用列表物件的 count() 方法。

count() 方法的用法

count() 方法會回傳指定元素在列表中出現的次數。語法如下：

列表名稱.count(元素)

如果指定的元素不在列表中，count() 會回傳 0，而不會報錯。

count() 方法的實例

以下範例會計算特定元素在列表中出現的次數：

# 定義列表
my_list = [1, 2, 3, 2, 4, 2, 5]

# 計算元素 2 出現的次數
count_2 = my_list.count(2)

# 顯示結果
print("元素 '2' 的出現次數:", count_2)

輸出結果:

元素 '2' 的出現次數: 3

這個例子中，數字 2 在列表中出現了三次，因此 my_list.count(2) 的結果是 3。

當元素不存在於列表中時

如果要查找的元素不存在於列表中，count() 會回傳 0，而不會產生錯誤。

# 定義列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 查找不存在的元素（6）
count_6 = my_list.count(6)

# 顯示結果
print("元素 '6' 的出現次數:", count_6)

輸出結果:

元素 '6' 的出現次數: 0

同時計算多個不同元素

若想同時計算多個不同元素的出現次數，可以使用迴圈或列表推導式來實現：

# 定義列表
my_list = [1, 2, 3, 2, 4, 2, 5]

# 要計算的元素
elements = [1, 2, 3]

# 建立計數結果的字典
counts = {element: my_list.count(element) for element in elements}

# 顯示結果
for element, count in counts.items():
    print(f"元素 '{element}' 的出現次數: {count}")

輸出結果:

元素 '1' 的出現次數: 1
元素 '2' 的出現次數: 3
元素 '3' 的出現次數: 1

透過這種方式，能夠一次取得多個元素的出現次數，並以字典形式管理。

注意事項

• count() 方法會遍歷整個列表來統計指定元素，因此如果列表非常大，可能會影響執行效率。如果你需要頻繁執行計數操作，建議使用 collections.Counter 等更高效的方式。

4. 根據條件計算元素數的方法

在 Python 中，可以針對列表中的元素 設定條件，只計算符合條件的元素數量。這對於資料篩選與分析非常實用。

常見的方法有：使用 列表推導式（List Comprehension） 或 filter() 函式。

使用列表推導式的條件式計數

透過列表推導式搭配 len()，可以簡潔地計算符合特定條件的元素數。

語法範例：

len([元素 for 元素 in 列表 if 條件])

範例：計算數值大於等於 10 的元素數

以下範例會計算列表中大於等於 10 的元素數量：

# 定義列表
my_list = [5, 12, 7, 18, 3, 15]

# 計算符合條件的元素（大於等於 10）
count = len([x for x in my_list if x >= 10])

# 顯示結果
print("大於等於 10 的元素數:", count)

輸出結果:

大於等於 10 的元素數: 3

此例中，12、18、15 共三個數字符合條件，因此回傳 3。

使用 filter() 函式的條件式計數

filter() 函式可用來篩選符合條件的元素，並可結合 len() 計算數量。

語法：

len(list(filter(條件函式, 列表)))

範例：計算偶數的數量

以下例子會計算列表中偶數的個數：

# 定義列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 過濾出偶數並計算數量
count = len(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, my_list)))

# 顯示結果
print("偶數的元素數:", count)

輸出結果:

偶數的元素數: 3

當條件較複雜時

若條件較為複雜，可以在列表推導式或 filter() 中使用 and、or 等邏輯運算子。

範例：計算數值大於等於 5 且為偶數的數量

# 定義列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 6, 8, 10, 11]

# 計算符合條件的元素數
count = len([x for x in my_list if x >= 5 and x % 2 == 0])

# 顯示結果
print("大於等於 5 且為偶數的元素數:", count)

輸出結果:

大於等於 5 且為偶數的元素數: 4

注意事項

• 當列表資料量很大時，進行條件判斷的處理可能會比較耗時。
• filter() 函式 使用的是 lazy 評估（產生器），在記憶體效率上會優於建立完整的新列表。

5. 取得多維列表元素數的方法

多維列表（也叫巢狀列表）是指列表中還包含其他列表的資料結構。在 Python 中，使用 len() 函式可以取得最外層（第一層）的元素數量；但若要計算 所有內層的元素數，則需要額外的處理。

本節將介紹針對多維列表取得元素數的基本與進階方法。

使用 len() 函式取得外層元素數

對多維列表使用 len()，會回傳最外層的子列表數量。

範例：

# 定義多維列表
multi_list = [[1, 2], [3, 4, 5], [6]]

# 取得外層列表的元素數
print("外層的元素數:", len(multi_list))

輸出結果:

外層的元素數: 3

此結果表示 multi_list 中有三個子列表。

個別取得每個子列表的元素數

若要取得每個子列表的元素數，可以使用 for 迴圈或列表推導式。

範例：

# 定義多維列表
multi_list = [[1, 2], [3, 4, 5], [6]]

# 逐一取得子列表的元素數
for i, sub_list in enumerate(multi_list):
    print(f"子列表 {i+1} 的元素數:", len(sub_list))

輸出結果:

子列表 1 的元素數: 2
子列表 2 的元素數: 3
子列表 3 的元素數: 1

這樣可以個別取得每層子列表的長度。

計算所有內層元素總數

若要計算多維列表中 所有元素的總數，可以使用列表推導式或迴圈搭配 sum()。

範例：

# 定義多維列表
multi_list = [[1, 2], [3, 4, 5], [6]]

# 計算總元素數
total_count = sum(len(sub_list) for sub_list in multi_list)

# 顯示結果
print("內層所有元素數:", total_count)

輸出結果:

內層所有元素數: 6

• len(sub_list): 取得每個子列表的長度
• sum(): 將所有子列表長度加總

使用遞迴函式取得「完整元素總數」

當多維列表的階層非常深時，可使用遞迴函式來取得所有層級中的元素數。

範例：

# 定義遞迴計數函式
def count_elements(nested_list):
    total = 0
    for element in nested_list:
        if isinstance(element, list):  # 如果是列表就遞迴處理
            total += count_elements(element)
        else:
            total += 1
    return total

# 定義巢狀列表
multi_list = [[1, 2], [3, [4, 5], 6], 7]

# 計算所有元素總數
result = count_elements(multi_list)

# 顯示結果
print("完整元素數:", result)

輸出結果:

完整元素數: 7

這段程式碼透過 count_elements() 函式遞迴處理巢狀結構，計算所有元素的總和。

注意事項

• 處理大型多維列表時，若使用遞迴，可能因呼叫次數過多影響效能。
• 請事先確認資料結構正確，避免造成 無限遞迴 問題。

6. 與列表元素數相關的注意事項與最佳實踐

取得列表元素數雖然是 Python 中的基本操作，但若能理解相關的注意事項與最佳實踐，就能避免錯誤並提升效能。

處理空列表或 None 的情況

當列表為 空 或變數是 None 時，若直接使用 len() 可能會發生錯誤。

範例：對 None 使用 len()

my_list = None

# 直接使用 len() 會產生錯誤
print(len(my_list))  # TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

解法：先進行判斷

建議先使用 if 或 is not None 做檢查。

my_list = None

# 檢查是否為 None
if my_list is not None:
    print("元素數:", len(my_list))
else:
    print("列表為 None")

輸出結果:

列表為 None

處理大型列表時的效率

len() 函式非常快速，但若資料量極大，仍需注意效能。以下是一些建議：

• 避免重複呼叫 len()
  對於大型列表，重複使用 len() 不如先儲存結果再使用更有效率。

範例：

my_list = [i for i in range(1000000)]  # 含百萬筆資料的列表

# 只呼叫 len() 一次
length = len(my_list)
print("列表的元素數:", length)

條件式計數時的效能

使用 filter() 或列表推導式可以方便進行條件式計數，但也要考慮記憶體效率。

• 列表推導式：會建立新的暫時列表，消耗記憶體
• 產生器表達式（Generator Expression）：不建立中間列表，較省記憶體

範例：使用產生器計算條件符合的數量

my_list = [i for i in range(1000000)]

# 使用產生器進行條件計數
count = sum(1 for x in my_list if x % 2 == 0)

print("偶數的數量:", count)

說明:

• 產生器語法（(x for ... if ...)）不會建立中間資料結構，能有效節省記憶體。

遞迴的限制

若使用遞迴函式來處理深層多維列表，可能會觸發 最大遞迴深度 的限制。

範例：查看系統遞迴深度限制

import sys

# 檢查遞迴深度限制
print("最大遞迴深度:", sys.getrecursionlimit())

對策:

• 可以手動調整深度限制，但需小心避免無限遞迴
• 也可以改用 迴圈（stack） 的方式處理資料

維持良好的可讀性

Python 以「可讀性高」為設計理念。即使使用 len() 或列表推導式，也要保持程式簡潔易讀。

好範例：

# 計算正數的數量
count = len([x for x in my_list if x > 0])

不建議的寫法：

# 雖然正確但難以閱讀
count = sum(map(lambda x: 1 if x > 0 else 0, my_list))

7. 總結

本文詳盡介紹了與 「Python 列表 元素數」 相關的各種方法。取得列表的元素數是一項基本但實用的技巧，在實際的程式開發與資料處理中經常被使用。

文章回顧

1. 基本的列表元素數取得方法

• 透過 len() 函式，可以輕鬆取得列表的元素數。

1. 計算特定元素出現次數的方法

• 使用 count() 方法，可以查出某個元素在列表中出現的次數。

1. 條件式計數的方法

• 使用列表推導式或 filter() 函式，可以根據條件計算符合的元素數。

1. 取得多維列表元素數的方法

• 可以使用 len() 函式 取得外層數量，再加總內層，或使用遞迴取得全部元素的總數。

1. 與列表元素數相關的注意事項與最佳實踐

• 處理空列表或 None 的對策
• 大型資料時的效率考量
• 遞迴限制與使用堆疊的替代方案
• 使用產生器提升記憶體效率

操作列表元素數的重要性

正確地處理列表的元素數，不僅能提升 Python 程式的 正確性，還能大幅改善 執行效率。

• 在 資料處理 或 數值分析 中，常需依據列表長度進行統計與邏輯判斷。
• 處理多維資料時，依據巢狀結構選擇適合的方式來計數，可以有效應對複雜情境。

最後補充

Python 提供了簡潔又強大的工具，像是 len() 函式、count() 方法、以及列表推導式，這些都能靈活地應用於列表的元素數操作中。善加活用本文介紹的方法，能幫助你在日常開發或數據分析中提高效率與可讀性。

延伸學習建議

• 想進一步學習列表操作的初學者：建議繼續學習其他列表方法，如 append()、extend() 等。
• 對資料分析有興趣的讀者：可以進一步學習使用 numpy 或 pandas 套件進行更高階的列表操作與資料處理。