


Comment puis-je collecter efficacement les résultats de calculs répétés en Python ?
Collecte des résultats de calculs répétés
Énoncé du problème :
Je dois collecter les résultats d'un calcul effectué à plusieurs reprises pour plusieurs valeurs de x et utilisez-les ensuite.
Général Approches
Utilisation d'une boucle explicite :
- Créez une liste ou un dictionnaire avant la boucle et ajoutez ou associez les résultats au fur et à mesure qu'ils sont calculés :
ys = [] for x in [1, 3, 5]: ys.append(x + 1) ys = {} x = 19 while x != 1: y = next_collatz(x) ys[x] = y x = y
Utiliser une compréhension ou un générateur Expression :
-
Compréhension de liste :
xs = [1, 3, 5] ys = [x + 1 for x in xs]
Copier après la connexion -
Compréhension de dictionnaire :
ys = {x: x + 1 for x in xs}
Copier après la connexion
Utilisation map :
-
Mappez une fonction à une séquence et convertissez le résultat en une liste :
def calc_y(an_x): return an_x + 1 xs = [1, 3, 5] ys = list(map(calc_y, xs))
Copier après la connexion
Spécifique Exemples :
Collecte des résultats pour un Séquence :
def make_list_with_inline_code_and_for(): ys = [] for x in [1, 3, 5]: ys.append(x + 1) return ys def make_dict_with_function_and_while(): x = 19 ys = {} while x != 1: y = next_collatz(x) ys[x] = y # associate each key with the next number in the Collatz sequence. x = y # continue calculating the sequence. return ys
Gestion des données changeantes au cours d'une boucle :
Utilisation d'une expression génératrice :
def collatz_from_19(): def generate_collatz(): nonlocal x yield x while x != 1: x = next_collatz(x) yield x x = 19 return generate_collatz()
Utilisation de la carte :
def collatz_from_19_with_map(): def next_collatz2(value): nonlocal x x = value return next_collatz(x) x = 19 return map(next_collatz2, range(1))
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 convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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 largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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.
