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。

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は開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
