


Quel est le moyen le plus efficace d'effectuer une addition de listes par élément en Python ?
Ajout de listes par éléments : une approche pythonique
L'ajout de deux listes par éléments peut être effectué sans effort en Python à l'aide de plusieurs éléments intégrés. dans les fonctions. Voici comment y parvenir sans itérations fastidieuses :
Utilisation de map() avec Operator.add :
from operator import add result = list(map(add, list1, list2))
La fonction map() applique la fonction add à chacun élément correspondant dans list1 et list2, renvoyant une liste des résultats.
Alternativement, en utilisant zip() avec une compréhension de liste :
result = [sum(x) for x in zip(list1, list2)]
La fonction zip() associe les éléments de list1 et list2 dans une séquence de tuples. La compréhension de liste calcule ensuite la somme de chaque tuple, produisant l'addition par élément.
Comparaisons de performances :
Pour comparer l'efficacité de ces approches, nous avons effectué un timing tests sur de grandes listes (100 000 éléments) :
>>> from itertools import izip >>> list2 = [4, 5, 6] * 10 ** 5 >>> list1 = [1, 2, 3] * 10 ** 5 >>> %timeit from operator import add; map(add, list1, list2) 10 loops, best of 3: 44.6 ms per loop >>> %timeit from itertools import izip; [a + b for a, b in izip(list1, list2)] 10 loops, best of 3: 71 ms per loop >>> %timeit [a + b for a, b in zip(list1, list2)] 10 loops, best of 3: 112 ms per loop >>> %timeit from itertools import izip; [sum(x) for x in izip(list1, list2)] 1 loops, best of 3: 139 ms per loop >>> %timeit [sum(x) for x in zip(list1, list2)] 1 loops, best of 3: 177 ms per loop
Comme le démontrent ces résultats, le L'approche map() utilisant Operator.add est la plus rapide pour les grandes listes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
