長さが等しくないリストを短い方を繰り返して圧縮するにはどうすればよいですか?
短い方を繰り返してサイズの異なるリストを圧縮する
長さが等しくない 2 つのリストを圧縮しようとすると、組み込みの zip 関数が失敗します大きいリストと一致させるために短いリストを繰り返さないことで短くなります。これを克服するには、別のアプローチが必要です。
itertools.cycle を使用した解決策
itertools.cycle 関数は、反復可能オブジェクトを無限に反復する機能を提供します。この機能を利用すると、長いリストと一緒に圧縮しながら、短いリストを無限に繰り返すことができます。
実装:
<code class="python">import itertools A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] B = ["A", "B", "C"] zip_list = zip(A, itertools.cycle(B)) if len(A) > len(B) else zip(itertools.cycle(A), B)</code>
このソリューションでは、条件付きを使用します。ステートメントを使用して、どのリストを繰り返すかを決定します。 A が B より長い場合、itertools.cycle を使用して B を繰り返し、B が A より長い場合、A を繰り返します。
結果の zip_list には、A と B の要素をペアにしたタプルが含まれます。B はA の長さに一致するように必要に応じて繰り返されます。このアプローチにより、両方のリストのすべての要素が確実にペアになり、短い方のリストが必要に応じて繰り返されます。
以上が長さが等しくないリストを短い方を繰り返して圧縮するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
