


Wie helfen die „any'- und „all'-Funktionen von Python, Unterschiede in iterierbaren Elementen zu ermitteln?
Die Any-and-All-Funktionen von Python verstehen
Die Any-and-All-Funktionen von Python sind wesentliche Werkzeuge zur Analyse der Wahrhaftigkeit iterierbarer Elemente.
beliebige Funktion
beliebige (iterierbare) gibt True zurück, wenn ein Element in der Iterable True ist (nicht False, None, 0, ''). Wenn alle Elemente False sind, wird False zurückgegeben. Es verhält sich ähnlich wie eine logische ODER-Operation.
all-Funktion
all(iterable) gibt True zurück, wenn alle Elemente im iterable True sind. Wenn auch nur ein Element False ist, wird False zurückgegeben. Es ähnelt einer logischen UND-Operation.
Anwendung auf Tupel
In Ihrem speziellen Fall haben Sie eine Liste von Tupeln:
d['Drd2'] = [[1, 5, 0], [1, 6, 0]]
Sie Komprimieren Sie diese Tupel, um eine Liste von Tupeln entsprechender Elemente zu erstellen:
list(zip(*d['Drd2'])) = [(1, 1), (5, 6), (0, 0)]
Für jedes dieser Elemente Für Tupel verwenden Sie den Ausdruck:
any(x) and not all(x)
Damit wird überprüft, ob mindestens ein Wert im Tupel unterschiedlich ist (mit „any“), während nicht alle Werte gleich sind (mit „not all“). In Ihrem Beispiel sind jedoch alle entsprechenden Werte in jedem Tupel gleich, sodass der Ausdruck für alle Tupel als „Falsch“ ausgewertet wird, was zu [Falsch, Falsch, Falsch] führt.
Korrektur der erwarteten Ausgabe
Um zu überprüfen, ob beide Zahlen in jedem Tupel nicht gleich sind, müssen Sie verwenden Ausdruck:
x[0] != x[1]
Dies vergleicht die beiden Zahlen im Tupel direkt und gibt True zurück, wenn sie unterschiedlich sind. Wenn Sie diesen Ausdruck mit Listenverständnis verwenden, erhalten Sie die erwartete Ausgabe von [Falsch, Wahr, Falsch], wobei (1, 1) gleich, (5, 6) unterschiedlich und (0, 0) gleich sind.
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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 wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
