


Wie füllt man die Ergebnisse von Pythons zip() auf die Länge der längsten Eingabe auf?
Wie man in Python auf die längste Länge komprimiert und auffüllt
In Python wird die Funktion zip() verwendet, um Elemente aus zwei Elementen zu kombinieren oder mehr iterierbare Objekte. Allerdings berücksichtigt zip() nur die Länge der kürzesten Eingabe. Was ist, wenn Sie die Ergebnisse auf die Länge der längsten Eingabe auffüllen möchten?
itertools.zip_longest
In Python 3 bietet die Funktion itertools.zip_longest() dies Funktionalität. Es benötigt mehrere Iterables und gibt einen Iterator zurück, der Tupel mit Elementen aus den Iterables liefert, wobei None-Werte die kürzeren Iterables auffüllen.
import itertools a = ['a1'] b = ['b1', 'b2', 'b3'] c = ['c1', 'c2'] result = list(itertools.zip_longest(a, b, c)) print(result) # Output: [('a1', 'b1', 'c1'), (None, 'b2', 'c2'), (None, 'b3', None)]
fillvalue-Parameter
Das können Sie Geben Sie einen Füllwertparameter an, der anstelle von „None“ verwendet werden soll padding.
result = list(itertools.zip_longest(a, b, c, fillvalue='foo')) print(result) # Output: [('a1', 'b1', 'c1'), ('foo', 'b2', 'c2'), ('foo', 'b3', 'foo')]
Python 2-Alternativen
Für Python 2 haben Sie zwei Optionen:
- map(None , ...): Diese Python 2-spezifische Funktion von Map kann das gleiche Ergebnis erzielen wie zip_longest().
result = map(None, a, b, c) print(list(result)) # Output: [('a1', 'b1', 'c1'), (None, 'b2', 'c2'), (None, 'b3', None)]
- itertools.izip_longest: Diese Funktion wurde in Python 2.6 eingeführt und bietet die gleiche Funktionalität wie zip_longest().
from itertools import izip_longest result = list(izip_longest(a, b, c)) print(result) # Output: [('a1', 'b1', 'c1'), (None, 'b2', 'c2'), (None, 'b3', None)]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füllt man die Ergebnisse von Pythons zip() auf die Länge der längsten Eingabe auf?. 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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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.
