


Bagaimanakah Ungkapan Lambda dan Pemahaman Senarai Berbanding Apabila Mengira Perbezaan dalam Senarai Python?
Mencari Perbezaan Antara Elemen dalam Senarai Python
Mengira perbezaan antara elemen bersebelahan dalam senarai ialah tugas biasa dalam analisis dan manipulasi data. Dua penyelesaian popular termasuk ungkapan lambda dan pemahaman senarai.
Ungkapan Lambda
Ekspresi Lambda menyediakan sintaks ringkas untuk mentakrifkan fungsi tanpa nama. Untuk mengira perbezaan menggunakan ungkapan lambda, anda boleh menggunakan kod berikut:
<code class="python">differences = list(map(lambda x, y: y - x, t[:-1], t[1:]))</code>
Kod ini berulang ke atas elemen dalam senarai t, tidak termasuk elemen terakhir dan mengira perbezaan antara elemen semasa dan seterusnya menggunakan fungsi lambda lambda x, y: y - x. Perbezaan yang terhasil disimpan dalam senarai perbezaan.
Pemahaman Senarai
Pemahaman senarai menawarkan cara yang lebih padat untuk menentukan jujukan dalam Python. Untuk membuat senarai perbezaan menggunakan kefahaman senarai, anda boleh menggunakan kod berikut:
<code class="python">differences = [j - i for i, j in zip(t[:-1], t[1:])]</code>
Kod ini menggunakan fungsi zip untuk mengulang elemen dalam senarai t, tidak termasuk elemen terakhir dan berpasangan mereka sebagai tupel. Setiap tuple mengandungi elemen semasa dan elemen seterusnya. Pemahaman senarai kemudiannya menggunakan operasi tolak pada setiap tuple dan menjana senarai perbezaan.
Perbandingan
Kedua-dua ungkapan lambda dan pemahaman senarai boleh digunakan untuk mengira perbezaan dalam Senarai Python. Walau bagaimanapun, pemahaman senarai biasanya lebih ringkas dan boleh dibaca untuk tugasan khusus ini. Mereka juga mengelakkan keperluan untuk mentakrifkan fungsi secara eksplisit, yang boleh memberi manfaat dalam sesetengah kes.
Contoh
Memandangkan senarai t=[1, 3, 6] , kod di bawah menunjukkan cara mengira perbezaan menggunakan kedua-dua kaedah:
<code class="python">print([j-i for i, j in zip(t[:-1], t[1:])]) # list comprehension print(list(map(lambda x, y: y - x, t[:-1], t[1:]))) # lambda expression</code>
Kod ini akan mengeluarkan hasil berikut:
[2, 3] [2, 3]
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Ungkapan Lambda dan Pemahaman Senarai Berbanding Apabila Mengira Perbezaan dalam Senarai Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
