Comment compresser des tuples inégaux en Python
Présentation
En Python, les tuples sont l'une des méthodes largement utilisées pour stocker et traiter les données selon les besoins. De nombreuses opérations sont impliquées dans les tuples, où les données sont prétraitées et transformées selon les exigences de l'énoncé du problème. L’opération de compression est l’une des opérations les plus courantes et les plus utilisées pour compresser différents tuples.
Dans cet article, nous discuterons de la compression de tuples inégaux en Python, de ce que signifie réellement la compression de tuples inégaux et des différentes façons d'effectuer la même opération grâce à l'explication du code. Cet article aidera les gens à comprendre l'idée principale de la compression de tuples inégaux et les aidera à faire de même si nécessaire.
Parlons maintenant d'abord de la signification de la compression en Python et de la compression inégale des tuples en Python.
Qu'est-ce que la compression de tuples non uniforme ?
En Python, le mot zip ou zipping signifie que nous ajoutons les éléments de différents tuples, cela signifie que nous créons une paire d'éléments de différents tuples et les stockons dans un seul tuple commun.
Par exemple, si nous avons deux tuples comme celui-ci :
T1 = (1, 2, 3)
T2 = (« un », « deux », « trois »)
Ensuite, effectuer une opération de compression sur ces tuples donnera le résultat suivant :
T_Zip = ((, "un"), (2, "deux"), (3, "trois"))
Le tuple inégal signifie ici que la taille ou la longueur des deux tuples n'est pas la même, c'est-à-dire que la taille d'un tuple est plus petite ou plus grande que celle de l'autre tuple. L'opération de compression est une tâche très simple pour des tuples de même taille ou longueur, mais devient très complexe lors de la compression de deux tuples de tailles différentes ou de manière inégale.
Cependant, il existe des moyens de compresser deux tuples inégaux. Discutons-en un par un.
Compresser les tuples inégaux
En Python, nous utilisons principalement trois façons de compresser des tuples inégaux.
Utiliser For pour les boucles et les énumérations
Utiliser la compréhension de liste
Utiliser la bibliothèque Numpy
Méthode 1 : Utiliser les boucles For et les énumérations
Nous pouvons utiliser des boucles for et des fonctions d'énumération pour compresser des tuples inégaux. C’est l’un des moyens les plus simples et les plus efficaces de procéder côté client.
# using for loop and enumerate # define the tuples test_tup1 = (7, 8, 4, 5) test_tup2 = (1, 5, 6) # print the input tuples print("The input tuple 1 is : " + str(test_tup1)) print("The input tuple 2 is : " + str(test_tup2)) res = [] # use for loop with enumerate for i, j in enumerate(test_tup1): res.append((j, test_tup2[i % len(test_tup2)])) # Print the final resultant tuple after zipping tuple 1 and 2 print("The output zipped tuple from tuple 1 and 2 is : " + str(res))
Comme nous pouvons le voir dans le code ci-dessus, les tuples 1 et 2 sont rejetés par () et ils n'ont pas la même taille ou longueur.
Maintenant, la boucle for est utilisée avec une énumération qui ajoute les éléments tuple1 et tuple2 et donne la sortie au format tuple.
Sortie
La sortie du code suivant est :
The input tuple 1 is : (7, 8, 4, 5) The input tuple 2 is : (1, 5, 6) The output zipped tuple from tuple 1 and 2 is : [(7, 1), (8, 5), (4, 6), (5, 1)]
Méthode 2 : Utiliser la compréhension de liste
Vous pouvez également utiliser une compréhension de liste pour compresser deux tuples inégaux. L'opérateur ternaire peut être utilisé ici.
# using list comprehension # define the tuples tup1 = (7, 8, 4, 5) tup2 = (1, 5, 6) # print the input tuples print("The input tuple 1 is : " + str(tup1)) print("The input tuple 2 is : " + str(tup2)) # define if else conditions res = [(tup1[i], tup2[i % len(tup2)]) if len(tup1) > len(tup2) else (tup1[i % len(tup1)], tup2[i]) # use for loop on tuple 1 and 2 for i in range(max(len(tup1), len(tup2)))] #Print the final resultant tuple after zipping tuple 1 and 2 print(" The output zipped tuple from tuple 1 and 2 is :" + str(res))
Comme nous pouvons le voir dans le code ci-dessus, deux tuples de tailles différentes sont définis, puis la condition if else est écrite où d'abord la longueur des tuples est vérifiée et enfin la boucle for ajoute les deux tuples et renvoie la sortie.
Sortie
La sortie du code suivant est :
The input tuple 1 is : (7, 8, 4, 5) The input tuple 2 is : (1, 5, 6) The output zipped tuple from tuple 1 and 2 is : [(7, 1), (8, 5), (4, 6), (5, 1)]
Méthode 3 : Utiliser la bibliothèque Numpy
Numpy est l'une des bibliothèques les plus utilisées pour effectuer des opérations sur les données. Ici, en utilisant des données au format tableau, nous pouvons faire presque n'importe quoi et utiliser numpy pour convertir les données en n'importe quoi.
#using numpy module to zip the uneven tuples # Importing the numpy module import numpy as np # define the tuples test_tup1 = (7, 8, 4, 5) test_tup2 = (1, 5, 6) # convert the tuples into array format arr1 = np.array(test_tup1) arr2 = np.array(test_tup2) # use np.tile arr2_tiled = np.tile(arr2, (len(arr1) // len(arr2) + 1))[:len(arr1)] #use column_stack on array 1 and tiled array 2 to zip the tuples res_arr = np.column_stack((arr1, arr2_tiled)) # convert the array output to the tuple res = tuple(map(tuple, res_arr)) # Print the final resultant tuple after zipping tuple 1 and 2 print("The output zipped tuple from tuple 1 and 2 is : " + str(res))
Comme nous pouvons le voir dans le code ci-dessus, nous avons d'abord importé la bibliothèque numpy puis défini deux tuples de tailles différentes.
Ensuite, comme mentionné ci-dessus, la bibliothèque numpy nécessite que les données au format tableau gèrent la même chose, donc le tuple est transmis à np.array qui convertit les données au format tableau.
Une fois que nous avons le tuple sous forme de tableau, np.column_stack est utilisé pour ajouter les éléments du tableau et le tuple est compressé.
Convertissez ensuite à nouveau le tableau final en tuple à l'aide de la fonction tuple().
Sortie
La sortie du code suivant est :
The output zipped tuple from tuple 1 and 2 is : ((7, 1), (8, 5), (4, 6), (5, 1))
Conclusion
Dans cet article, nous avons abordé l'opération de compression de deux tuples inégaux ou de deux tuples de tailles (longueurs) différentes. Les trois manières différentes de compresser des tuples inégaux évoquées ci-dessus aideront à comprendre l'opération de compression et à l'effectuer si nécessaire.
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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Les problèmes de «chargement» PS sont causés par des problèmes d'accès aux ressources ou de traitement: la vitesse de lecture du disque dur est lente ou mauvaise: utilisez Crystaldiskinfo pour vérifier la santé du disque dur et remplacer le disque dur problématique. Mémoire insuffisante: améliorez la mémoire pour répondre aux besoins de PS pour les images à haute résolution et le traitement complexe de couche. Les pilotes de la carte graphique sont obsolètes ou corrompues: mettez à jour les pilotes pour optimiser la communication entre le PS et la carte graphique. Les chemins de fichier sont trop longs ou les noms de fichiers ont des caractères spéciaux: utilisez des chemins courts et évitez les caractères spéciaux. Problème du PS: réinstaller ou réparer le programme d'installation PS.

Un PS est coincé sur le "chargement" lors du démarrage peut être causé par diverses raisons: désactiver les plugins corrompus ou conflictuels. Supprimer ou renommer un fichier de configuration corrompu. Fermez des programmes inutiles ou améliorez la mémoire pour éviter une mémoire insuffisante. Passez à un entraînement à semi-conducteurs pour accélérer la lecture du disque dur. Réinstaller PS pour réparer les fichiers système corrompus ou les problèmes de package d'installation. Afficher les informations d'erreur pendant le processus de démarrage de l'analyse du journal d'erreur.

Le bégaiement "Chargement" se produit lors de l'ouverture d'un fichier sur PS. Les raisons peuvent inclure: un fichier trop grand ou corrompu, une mémoire insuffisante, une vitesse du disque dur lente, des problèmes de pilote de carte graphique, des conflits de version PS ou du plug-in. Les solutions sont: vérifier la taille et l'intégrité du fichier, augmenter la mémoire, mettre à niveau le disque dur, mettre à jour le pilote de carte graphique, désinstaller ou désactiver les plug-ins suspects et réinstaller PS. Ce problème peut être résolu efficacement en vérifiant progressivement et en faisant bon usage des paramètres de performances PS et en développant de bonnes habitudes de gestion des fichiers.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

La clé du contrôle des plumes est de comprendre sa nature progressive. Le PS lui-même ne fournit pas la possibilité de contrôler directement la courbe de gradient, mais vous pouvez ajuster de manière flexible le rayon et la douceur du gradient par plusieurs plumes, des masques correspondants et des sélections fines pour obtenir un effet de transition naturel.

MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

L'interface de chargement de la carte PS peut être causée par le logiciel lui-même (corruption de fichiers ou conflit de plug-in), l'environnement système (corruption du pilote ou des fichiers système en raison), ou matériel (corruption du disque dur ou défaillance du bâton de mémoire). Vérifiez d'abord si les ressources informatiques sont suffisantes, fermez le programme d'arrière-plan et publiez la mémoire et les ressources CPU. Correction de l'installation de PS ou vérifiez les problèmes de compatibilité pour les plug-ins. Mettre à jour ou tomber la version PS. Vérifiez le pilote de la carte graphique et mettez-le à jour et exécutez la vérification du fichier système. Si vous résumez les problèmes ci-dessus, vous pouvez essayer la détection du disque dur et les tests de mémoire.
