Jadual Kandungan
Tatabahasa
Guna hirisan
Contoh
Output
Guna reverse()
Gunakan pemahaman senarai
Gunakan julat() dan tambah()
Kesimpulan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Python - penghirisan terbalik elemen K

Python - penghirisan terbalik elemen K

Aug 26, 2023 pm 12:33 PM

Python - K个元素反向切片

Penghirisan terbalik ditakrifkan dengan mencipta hirisan bermula dengan panjang rentetan dan berakhir dengan indeks ke-0. Untuk membalikkan elemen senarai, ia akan menggunakan notasi nilai negatif dan kita boleh mendapatkan susunan terbalik bagi elemen senarai asal. Dalam Python, kami mempunyai beberapa fungsi terbina seperti append(), len() dan range() yang akan digunakan untuk menyelesaikan kepingan terbalik elemen K.

Tatabahasa

Sintaks berikut digunakan dalam contoh -

append()
Salin selepas log masuk

Kaedah terbina dalam Python ini boleh digunakan untuk menambah elemen pada penghujung senarai.

len()
Salin selepas log masuk

Fungsi terbina dalam len() digunakan untuk mengembalikan panjang objek.

range()
Salin selepas log masuk

range() ialah fungsi terbina dalam Python yang mengembalikan urutan nombor berdasarkan julat yang diberikan.

reversed()
Salin selepas log masuk

reverse() ialah fungsi terbina dalam Python yang mengembalikan elemen senarai yang diberikan dalam susunan terbalik.

Guna hirisan

Dalam contoh di bawah, kami akan memulakan program menggunakan fungsi yang dipanggil rev_slice yang menerima parameter r_list dan k untuk menerima nilai input. Seterusnya, menggunakan notasi penghirisan, terbalikkan elemen berdasarkan nilai K dan dapatkan hasil yang diingini.

Contoh

def rev_slice(r_list, k):
    return r_list[-k:][::-1]
test_list = [2, 4, 20, 40, 60, 80]
k = 2
output = rev_slice(test_list, k)
print("The reverse slice based on the K element:\n", output)
Salin selepas log masuk

Output

 The reverse slice based on the K element: [80, 60]
Salin selepas log masuk

Guna reverse()

Dalam contoh di bawah, kami akan menggunakan fungsi rekursif yang memanggil dirinya sendiri apabila diperlukan. Seterusnya, gunakan fungsi terbina dalam reverse() yang menerima parameter -t_list[-k:] untuk membalikkan semua elemen borang senarai.

Contoh

def rev_slice(t_list, k):
    return list(reversed(t_list[-k:]))
test_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# Initialize the K value
k = 2
# Calling function
output = rev_slice(test_list, k)
print("The following K element reverse:", output)
Salin selepas log masuk

Output

 The following K element reverse: [5, 4]
Salin selepas log masuk

Gunakan pemahaman senarai

Dalam contoh di bawah, atur cara menggunakan pemahaman senarai yang menggunakan gelung for di mana pembolehubah i melelang ke atas senarai input dan memudahkan jujukan indeks dari mula hingga akhir menggunakan julat fungsi terbina dalam(). Untuk membalikkan elemen K, ia menggunakan tatatanda hirisan [::-1].

Contoh

def rev_slice(t_list, k):
    return [t_list[i] for i in range(len(t_list) - k, len(t_list))][::-1]
test_list = [2, 4, 20, 40, 11, 12]
k = 4
res = rev_slice(test_list, k)
print("The K reverse element are-",res)
Salin selepas log masuk

Output

 The K reverse element are- [12, 11, 40, 20]
Salin selepas log masuk

Gunakan julat() dan tambah()

Dalam contoh berikut, kami akan memulakan program menggunakan fungsi rekursif rev_slice(), yang menerima dua parameter - t_list dan k, yang akan menerima elemen senarai input dan nilai k untuk memproses penghirisan terbalik. Seterusnya, gunakan senarai kosong dalam pembolehubah reversed_slice untuk menyimpan hasil akhir. Kemudian gunakan gelung for di mana pembolehubah i berulang pada senarai input dengan bantuan beberapa fungsi terbina dalam seperti julat() dan len(). Teruskan kembali ke reversed_slice untuk mendapatkan elemen senarai tertentu.

Contoh

def rev_slice(t_list, k):
    reversed_slice = []
    for i in range(len(t_list) - 1, len(t_list) - k - 1, -1):
        reversed_slice.append(t_list[i])
    return reversed_slice
test_list = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
k = 3
res = rev_slice(test_list, k)
print("Following K reverse element:", res)
Salin selepas log masuk

Output

 Following K reverse element: [80, 70, 60]
Salin selepas log masuk

Kesimpulan

Kami meneroka penghirisan terbalik elemen K dalam Python, yang menyediakan cara mudah untuk mendapatkan subset senarai. Ia digunakan untuk memproses set data yang besar, mengekstrak bahagian tepat senarai dalam susunan terbalik. Kod jenis ini menyelesaikan tugas khusus yang memerlukan analisis data dalam cara terbalik.

Atas ialah kandungan terperinci Python - penghirisan terbalik elemen K. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Penapisan gambar di python Penapisan gambar di python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Cara Melaksanakan Struktur Data Anda Sendiri di Python Cara Melaksanakan Struktur Data Anda Sendiri di Python Mar 03, 2025 am 09:28 AM

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1 Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Matematik dalam Python: Statistik Modul Matematik dalam Python: Statistik Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

See all articles