複数の Python 変数を単一の整数値と効率的に比較するにはどうすればよいですか?
複数の変数を 1 つの値と比較する
問題の説明:
メソッドを探しています複数の変数が特定の整数と等しいかどうかを確認し、その後文字列を生成する Python 3つの文字で構成されています。たとえば、
x = 0 y = 1 z = 3 mylist = [] if x or y or z == 0: mylist.append("c") if x or y or z == 1: mylist.append("d") if x or y or z == 2: mylist.append("e") if x or y or z == 3: mylist.append("f")
... の場合、期待される出力は ["c", "d", "f"] のリストになります。
答え:
提供されたコードは、Python のブール式を誤解しています。 or 演算子は各辺を個別に検査し、次の評価が行われます。
(x == False or y == False) or (y == False or z == False)
少なくとも 1 つの変数が目的の整数と等しいことを確認するには、次の式を使用します。
if 1 in (x, y, z): ....
Alternatively 、改善された効率:
if 1 in {x, y, z}: ....
説明:
Python では演算子に優先順位があり、or 演算子は等価 (=) よりも優先順位が低くなります。したがって、平等性が最初に評価されます。さらに、or 演算子は、最初に見つかった真の値を返します。これは、コード シーケンス:
x or y or z == 0
は、y または z が 0 であっても、x が 0 でない場合は False を返すことを意味します。単一の値に対して複数の変数を正しく評価するには、
x == 1 or y == 1 or z == 1
以上が複数の Python 変数を単一の整数値と効率的に比較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。
