


Wie kann ich in Python effizient prüfen, ob einige oder alle Listenelemente eine bestimmte Bedingung erfüllen?
Effiziente Prüfung, ob ein Element einer Liste einer Bedingung entspricht
Ihr Codeausschnitt enthält eine While-Schleife, die eine Liste durchläuft, um zu prüfen, ob eines ihrer Elemente eine erfüllt spezifische Bedingung, insbesondere wenn das letzte Element jeder Unterliste 0 ist. Um die Effizienz und Lesbarkeit zu verbessern, sollten Sie erwägen, die in Python integrierten Funktionen all() und any() zu verwenden, um solche Bedingungen zu verarbeiten prüft.
Verwendung von all()
Die Funktion all() gibt „True“ zurück, wenn alle Elemente in einer Liste bei Anwendung mit einer bestimmten Bedingung „True“ ergeben. Um in Ihrem Fall zu überprüfen, ob alle Elemente einen Flag-Wert von 0 haben, können Sie Folgendes verwenden:
all(item[2] == 0 for item in list_)
Dieser Ausdruck gibt True zurück, wenn alle Unterlisten einen Flag-Wert von 0 haben, andernfalls False.
Any() verwenden
Andererseits gibt die Funktion „any()“ „True“ zurück, wenn ein Element in einer Liste bei Anwendung mit einer bestimmten Bedingung „True“ ergibt. So überprüfen Sie, ob mindestens eine Unterliste einen Flag-Wert von 0 hat:
any(item[2] == 0 for item in list_)
Dieser Ausdruck gibt True zurück, wenn eine der Unterlisten einen Flag-Wert von 0 hat, andernfalls False.
Beispielverwendung
my_list = [[1, 2, 0], [2, 3, 1], [4, 5, 0]] if all(item[2] == 0 for item in my_list): print("All flags are 0") else: print("At least one flag is not 0") if any(item[2] == 0 for item in my_list): print("At least one flag is 0") else: print("No flags are 0")
In diesem Beispiel wäre die Ausgabe:
At least one flag is not 0 At least one flag is 0
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Python effizient prüfen, ob einige oder alle Listenelemente eine bestimmte Bedingung erfüllen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
