Python の `all()` と `any()` はリスト要素の一貫性を効率的にチェックするにはどうすればよいでしょうか?
all() を使用したリスト要素の一貫性のチェック
リスト内のすべての要素が特定の条件を満たすかどうかを判断するには、Python の組み込み関数を使用します。 all() は効率的なソリューションを提供します。 3 つの要素を持つサブリストで構成され、最後の要素がフラグを表すリストを考えてみましょう。
my_list = [['a', 'b', 0], ['c', 'd', 0], ['e', 'f', 0], ...]
伝統的に、while ループを使用して、サブリストのフラグが 0 に設定されているかどうかを確認できます。 :
def check(list_): for item in list_: if item[2] == 0: return True return False
ただし、このアプローチは非効率的で、エラーが発生しやすい可能性があります。プロセスを簡略化して高速化するには、all() が役に立ちます。
all(item[2] == 0 for item in my_list)
リスト内のすべての要素のフラグが 0 である場合、式は True と評価されます。逆に、サブ要素があれば False を返します。リストにゼロ以外のフラグがあります。
コンセプトの拡張
代わりにフラグが 0 であるかどうかをチェックするため、少なくとも 1 つの要素にゼロ フラグがあることを確認したいため、any() を使用できます。
any(item[2] == 0 for item in my_list)
この式は、少なくとも 1 つのサブリストのフラグが に設定されている場合に True と評価されます。 0.
結論
all() と any() を使用してリスト要素をチェックする一貫性によりコードが合理化され、パフォーマンスが向上します。これにより、可読性が向上し、明示的な反復の必要性がなくなり、目的の条件の信頼できる評価が保証されます。
以上がPython の `all()` と `any()` はリスト要素の一貫性を効率的にチェックするにはどうすればよいでしょうか?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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PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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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。

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