2 つの配列が等しいかどうかをチェックする Python プログラム
指定された配列が等しいかどうかを確認するのに役立つ手法がいくつかあります。配列の比較は要素のインデックスには依存せず、一方の配列内の特定の要素がもう一方の配列に存在するかどうかのみを比較します。 2 つの配列を比較し、それらが等しいかどうかをチェックするいくつかの手法について説明します。
指定された配列が等しいかどうかを確認するのに役立つ手法がいくつかあります。配列の比較は要素のインデックスには依存せず、一方の配列内の特定の要素がもう一方の配列に存在するかどうかのみを比較します。 2 つの配列を比較し、それらが等しいかどうかをチェックするいくつかの手法について説明します。
入出力シナリオ
以下に示された 2 つの数グループを検討します -
リーリーそこで、arr1 の各要素が arr2 に存在するかどうかを検査して検査しました。
- arr1 の最初の要素は 1 (arr2 に 1 が存在するかどうかを検査します)。 要素 1 は arr2 にも存在します。したがって、arr1.
- の次の要素に移動します。 2 番目の要素は 3 です。この要素は 2 番目の数列にも存在します。
- したがって、次の要素 5 に移動します。要素 5 は arr2 にも存在します。arr1 内の次の要素、つまり 7 に移動します。 7 は、arr2 の 4 番目の位置にも出現します。続いて要素 9 も出現します。
- 同様に、arr1 のすべての要素が arr2 に存在するかどうかを調べます。最初の数組の要素が 2 番目の数組に存在し、arr2 に他の要素が存在しない場合、次の結果を得ることができます。定められた 2 つの数値セットは同等です。 注意 - 数値グループの同等性は、数値グループの特定のインデックスに存在する要素に応じて存在するのではなく、要素の存在が制限的であるということです。
- Numpy モジュールの使用
all()
メソッドは、評価する配列である 1 つの引数を受け取ります。配列のいずれかの要素が false と評価される場合、全体の結果は false になります。それ以外の場合は true を返します。これを演算子「==」と組み合わせて使用すると、2 つの配列を比較し、それらが等しいかどうかを判断できます。例 の中国語翻訳: 例
次の例では、指定された配列を比較し、all() メソッドと == 演算子を使用してそれらの等価性をチェックします。目的のプログラムを構築するには、以下に説明する手順に従う必要があります。
numpy モジュールをインポートして、そのメソッドと属性にアクセスします。
比較して等しいかどうかを確認する 2 つの配列を宣言します。
これらの配列を numpy 配列に変換して、numpy 操作を実行します。
配列を明確に比較するには、等価演算子、つまり == をメソッド all() とともに使用します。
-
リーリー
###出力###
上記のプログラムの出力は次のとおりです -
リーリー 排序技を使用する -
ソート手法は、配列が等しいかどうかを確認するためにも使用されます。最初に、ソート手法を使用して、指定された配列をソートできます。その後、一方の配列の要素は、すでにソート順になっているため、それぞれのインデックスを考慮することで、もう一方の配列の要素と比較できます。
最初の配列の最初のインデックスの要素が 2 番目の配列の最初のインデックスにもある場合は、2 番目のインデックスの要素が取得されます。このプロセスは、最後のインデックスに到達するまで続きます。 - 例
の中国語翻訳:
例
上記のプログラムの出力は次のとおりです -
ああああ以上が2 つの配列が等しいかどうかをチェックする Python プログラムの詳細内容です。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、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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、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。
