Programme Python pour fusionner deux tableaux
Le processus de fusion des éléments d'un tableau donné est appelé fusion. Cette opération peut être réalisée de plusieurs manières en utilisant de nombreuses techniques. Discutons de toutes les techniques qui aident à fusionner des tableaux donnés en Python. Avant d'aborder ces techniques, comprenons comment fonctionne la fusion de tableaux à travers un scénario simple d'entrée et de sortie.
Scénarios d'entrée et de sortie
Considérons deux tableaux arr1 et arr2.
arr1 = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ] arr2 = [ 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 ]
Maintenant, le tableau fusionné est le tableau résultant obtenu après la fusion des tableaux arr1 et arr2.
merged_array = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 ].
Utilisez l'opérateur «+»
L'opérateur "+" est utilisé pour l'addition de valeurs en mathématiques générales. Cependant, dans le cas des baies, son utilisation diffère considérablement des autres applications. Il peut être utilisé pour fusionner et fusionner des tableaux contenant des opérations de fusion.
Grammaire
La syntaxe de fusion de tableaux donnés à l'aide de l'opérateur "+" est la suivante :
merged_array = arr1 + arr2 + arr3 + arr4 + arr5 + arr6 + arr7 + arr8 + . . . . . . . . . . . . . . . . + arrN
Ici, arr1, arr2, arr3, arr4, arr5, ..., arrN sont les tableaux à fusionner.
Exemple
Dans cet exemple, nous discuterons du processus de fusion de tableaux à l'aide de l'opérateur « + ».
arr1 = [1, 2, 3, 4] arr2 = [5, 6, 7, 8] arr3 = [9, 10, 11, 12] arr4 = [13, 14, 15, 16] arr5 = [17, 18, 19, 20] arr6 = [21, 22, 23, 24] arr7 = [25, 26, 27, 28] merged_array = arr1 + arr2 + arr3 + arr4 + arr5 + arr6 + arr7 print("The first array is: ") print(arr1) print("The second array is: ") print(arr2) print("The third array is: ") print(arr3) print("The fourth array is: ") print(arr4) print("The fifth array is: ") print(arr5) print("The sixth array is: ") print(arr6) print("The seventh array is: ") print(arr7) print("The merged array of the given arrays after performing merge operation: ") print(merged_array)
Sortie
Le résultat du programme ci-dessus est le suivant :
The first array is: [1, 2, 3, 4] The second array is: [5, 6, 7, 8] The third array is: [9, 10, 11, 12] The fourth array is: [13, 14, 15, 16] The fifth array is: [17, 18, 19, 20] The sixth array is: [21, 22, 23, 24] The seventh array is: [25, 26, 27, 28] The merged array of the given arrays after performing merge operation: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28]
Utilisez des méthodes « naïves » ou des « techniques naïves »
Cette technologie repose entièrement sur des variables déclarées dans le programme pour le traitement. Si deux tableaux doivent être fusionnés, un nouveau tableau sera créé dans lequel les éléments des deux tableaux seront stockés. Enfin, ce tableau sera traité comme le tableau de résultats fusionné.
De même, si vous souhaitez fusionner trois tableaux, les éléments des trois tableaux seront stockés dans un quatrième tableau nouvellement créé. Discutons de l'algorithme suivi par cette technique puis construisons le programme.
Exemple
Dans l'exemple suivant, nous discuterons du processus de fusion de deux ou plusieurs tableaux à l'aide de méthodes naïves.
Étape 1 - Déclarez deux ou plusieurs tableaux à fusionner.
Étape 2 - Créez un nouveau tableau pour stocker les éléments du tableau initial.
Étape 3 - Parcourez tous les éléments du tableau initial et stockez ces éléments dans le tableau nouvellement créé en même temps.
Étape 4 - Après avoir parcouru tous les éléments, imprimez le tableau nouvellement créé.
def merge_arrays(arr1, arr2, size1, size2, arr3): i = 0 j = 0 k = 0 while(i < size1): arr3[k] = arr1[i] k = k + 1 i = i + 1 while(j < size2): arr3[k] = arr2[j] k = k + 1 j = j + 1 arr3.sort() if __name__ == '__main__': arr1 = [1, 3, 5, 7, 9, 11] size1 = len(arr1) arr2 = [0, 2, 4, 6, 8, 10] size2 = len(arr2) arr3 = [0 for i in range(size1 + size2)] merge_arrays(arr1, arr2, size1, size2, arr3) print("The first array before merging is: ") print(arr1) print("The second array before merging is: ") print(arr2) print("The array after being merged and sorted: ") print(arr3)
Sortie
Le résultat du programme ci-dessus est le suivant :
The first array before merging is: [1, 3, 5, 7, 9, 11] The second array before merging is: [0, 2, 4, 6, 8, 10] The array after being merged and sorted: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
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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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.

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.

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

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

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n

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.
