Python リスト生成の 3 つのメソッドの一覧
1. 序文
リスト内包表記は、リストの作成に使用できる Python に組み込まれた非常にシンプルだが強力な生成機能です。
#2. ケース分析
3 つの方法
リスト [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] を生成するには、list(range(1, 11)) を使用できます。
print(list(range(1, 11)))
#[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10] を生成したい場合はどうすればよいですか?
1. 方法 1 はループです:
L = [] for x in range(1, 11): L.append(x * x) print(L)
ただし、ループは面倒すぎるため、リスト生成を使用できます。 1 行のステートメントによってループが置き換えられ、上記のリストが生成されます:
print([x * x for x in range(1, 11)])
写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法。
for循环后面还可以加上if判断,这样就可以筛选出仅偶数的平方:
for x in range(1, 11): L.append(x * x) print([x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0])
2. 使用两层循环,可以生成全排列
L = [] for x in range(1, 11): L.append(x * x) print( [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'])
三层和三层以上的循环就很少用到了。
3. 运用列表生成式,可以写出非常简洁的代码。
例如,列出当前目录下的所有文件和目录名,可以通过一行代码实现:
import os # 导入os模块,模块的概念后面讲到 print([d for d in os.listdir('.')]) # os.listdir可以列出文件和目录
for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,s比如dict的items()可以同时迭代key和value:
d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C'} for k, v in d.items(): print(k, '=', v)
因此,列表生成式也可以使用两个变量来生成list:
d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } print([k + '=' + v for k, v in d.items()]
最后把一个list中所有的字符串变成小写:
L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'] print([s.lower() for s in L])
如果list中既包含字符串,又包含整数,由于非字符串类型没有lower()方法,所以列表生成式会报错:
L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None] print([s.lower() for s in L])
使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串:
x = 'abc' y = 123 print(isinstance(x, str)) print(isinstance(y, str))
三、练习和思考
请修改列表生成式,通过添加if语句保证列表生成式能正确地执行。
# -*- coding: utf-8 -*- L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None] L2=??? # 期待输出: ['hello', 'world', 'apple'] print(L2)
练习参考代码 :
L2 =[s.lower() for s in L1 if isinstance(s, str) ]
运行结果:
注:
リスト生成を使用すると、リストをすばやく生成したり、1 つのリストから別のリストを派生したりできますが、コードは非常に簡潔です。
4. まとめ
この記事はPythonの基礎をベースに、ケースを中心にリスト生成を紹介し、3つの方法を解説します。
同じ効果を達成するために、さまざまな方法を分析します。実際の事例での注意点や困難な点を示し、効果的な解決策を提供します。最後に、実践と思考を通じて、リスト生成についての理解を深めることができます。
以上がPython リスト生成の 3 つのメソッドの一覧の詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

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。
