入れ子になったリスト内包表記はどのように機能するのか: 構造と機能を解読する?
ネストされたリスト内包表記について
ネストされたリスト内包表記は、複雑なデータ構造を簡潔かつ効率的な方法で生成するための強力なツールを提供します。それらの動作を理解するために、その構造を分解してみましょう。
一般的な構文:
[exp2([exp1 for x in xSet]) for y in ySet]
拡張ループ形式への変換:
result = [] for y in ySet: innerResult = [] for x in xSet: innerResult.append(exp1) exp2Result = exp2(innerResult) result.append(exp2Result)
単純化されたケース:
-
[exp1 for x in xSet in y for ySet]:
result = [] for x in xSet: for y in ySet: result.append(exp1)
ログイン後にコピー -
[[xSet の x の exp1] ySet の y の]:
result = [] for y in ySet: innerResult = [] for x in xSet: innerResult.append(exp1) result.append(innerResult)
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例:
次のネストされたリストの内包表記:
[(min([row[i] for row in rows]), max([row[i] for row in rows])) for i in range(len(rows[0]))]
タプルのリストを生成します。各タプルには、行リスト内のすべての行にわたる指定された列の最小値と最大値が含まれます。 。同等の展開されたループ形式は次のようになります。
result = [] for i in range(len(rows[0])): innerResult = [] for row in rows: innerResult.append(row[i]) innerResult2 = [] for row in rows: innerResult2.append(row[i]) tuple = (min(innerResult), max(innerResult2)) result.append(tuple)
キー ポイント:
- 最も内側のループは、最も内側の式 (exp1) に対応します。
- 外側のループは、内側のループへの入力を生成します。
- 結果は、内側の式からの結果のリストです。
- ループのネスト順序によって構造が決まります。
この体系的なアプローチを理解することで、この概念を幅広いリスト理解のバリエーションに適用できます。
以上が入れ子になったリスト内包表記はどのように機能するのか: 構造と機能を解読する?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。
