


Warum führt das Komprimieren von Listen in Python zu einer Liste von Tupeln und nicht zu einer verketteten Liste?
Zippen von Listen in Python: Klärung von Größenkonflikten
Beim Versuch, mehrere Listen zusammen zu komprimieren, kann es zu unerwartetem Verhalten hinsichtlich der resultierenden Listengröße kommen . Dieser Artikel befasst sich mit einem häufigen Missverständnis und bietet ein klares Verständnis der Funktionsweise von zip() in Python.
Zunächst kann ein Programm, das versucht, drei Listen der Größe 20 zu komprimieren, mit einer Ergebnisliste der Größe drei rechnen. Die resultierende Zipall-Liste enthält jedoch stattdessen 20 Elemente. Diese Diskrepanz tritt auf, weil zip() die Listen nicht verkettet; Stattdessen wird eine Liste von Tupeln erstellt, wobei jedes Tupel die entsprechenden Elemente aus den ursprünglichen Listen enthält.
Betrachten Sie das folgende Beispiel:
a = b = c = range(20) zipall = zip(a, b, c)
Die ausgegebene Zipall-Liste enthält jeweils 20 Elemente Element ist ein Tupel der Form (a_element, b_element, c_element):
[(0, 0, 0), (1, 1, 1), ... (17, 17, 17), (18, 18, 18), (19, 19, 19)]
Deshalb wird die Anzahl der Elemente bestimmt Innerhalb jedes Tupels kann man die Länge jedes dieser Elemente untersuchen:
len(zipall[0])
Dies gibt eine Länge von 3 zurück, was angibt, dass jedes Tupel drei Elemente enthält.
Beachten Sie, dass, wenn die Wenn die ursprünglichen Listen leer waren, würde der len(zipall)-Ausdruck 0 zurückgeben, da eine leere Liste keine Elemente zum Komprimieren enthält.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum führt das Komprimieren von Listen in Python zu einer Liste von Tupeln und nicht zu einer verketteten Liste?. 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.
