Comment fusionner deux listes en python
Méthode de fusion : 1. Utilisez l'opérateur "+" pour fusionner, la syntaxe est "list1+list2" ; 2. Utilisez extend() pour fusionner, la syntaxe est "list_1.extend(list2)" ; pour fusionner, la syntaxe est "[* list_1,*list2]" ; 4. Fusionner via la fonction de chaîne, syntaxe "list(chain(list1,list2))" 5. Fusionner via Réduire, syntaxe "reduce(add,(list1); ,liste2))".
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows7, version python3, ordinateur DELL G3
5 façons de fusionner des listes en Python
1. Ajouter des listes directement
Fusionner des listes en Python. Le moyen le plus simple est d'utiliser directement l'opérateur +, comme le montre l'exemple suivant :
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_leaders_list = leaders_1 + leaders_2 + leaders_3 print(full_leaders_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
De plus, l'opérateur += prend également en charge les listes. Mais c’est ici que les choses deviennent intéressantes. Voir l'exemple suivant :
A = B = [1, 2, 3] A += [4] print(A, B) # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] A = A + [5] print(A, B) # [1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 3, 4]
Le code ci-dessus peut prêter à confusion, en particulier pour les débutants en Python.
Pourquoi A est-il égal à B la première fois mais pas la deuxième fois ?
Laissez un devoir de cours ici, j'espère que vous pourrez trouver la raison après le cours~
2. Étendre une liste
En plus de l'opérateur +=, un moyen simple d'utiliser la fusion de listes est d'utiliser extend( ) méthode.
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_1.extend(leaders_2) print(leaders_1) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates']
À propos, une autre méthode appelée append () est également populaire lorsqu'il s'agit de gérer des listes en Python.
Voyons ce qui se passe si nous changeons la méthode de l'exemple précédent :
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_1.append(leaders_2) print(leaders_1) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', ['Yang Zhou', 'Bill Gates']]
Comme indiqué ci-dessus, append() ajoute de nouveaux éléments à la liste, tandis que extend() rejoint la liste avec d'autres listes.
3. Fusionner des listes avec des astérisques
L'une des plus belles astuces de Python est d'utiliser des astérisques. À l'aide d'astérisques, nous pouvons déballer les listes et les rassembler. Il s’agit d’une manière vertigineuse (peut-être un peu suffisante) d’implémenter des listes fusionnées en Python.
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_list = [*leaders_1, *leaders_2, *leaders_3] print(full_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
4. Fusionner des listes via des fonctions de chaîne
La fonction de chaîne du module Itertools est un moyen spécial de fusionner des objets itérables en Python. Il regroupe une série d'itérations et renvoie les itérations combinées. Parce que les listes sont également itératives, nous pouvons également utiliser la fonction chaîne pour fusionner des listes :
from itertools import chain leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_list = list(chain(leaders_1,leaders_2,leaders_3)) print(full_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
5 Fusionner les listes via la fonction Réduire
Python est un avantage pour les paresseux. Pour moi, écrire trop de + est ennuyeux quand il y a trop de listes à fusionner et je ne veux pas faire ça. Dans ce cas, nous pouvons utiliser une fonction d'ordre supérieur - réduire, ce qui nous sauve à nouveau :
from operator import add from functools import reduce A = [99, 2] B = [0, 5, 1] C = [2077, 2021] D = [0] L = reduce(add, (A, B, C, D)) print(L) # [99, 2, 0, 5, 1, 2077, 2021, 0]
Résumé
Il existe au moins 5 façons de fusionner des listes en Python. Nous ne choisissons pas nécessairement différemment à chaque fois. Cependant, lorsque vous lisez les programmes d’autres personnes, vous rencontrez inévitablement des styles de codage différents. Il est donc intéressant de vérifier différentes méthodes pour une même opération. Au moins, nous pouvons ressentir la flexibilité et l'élégance de Python
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu
