Bagaimana untuk memasukkan array dalam python
Terdapat banyak cara untuk memasukkan tatasusunan dalam Python: gunakan fungsi list() untuk mencipta senarai yang elemennya ialah rentetan yang dipisahkan oleh ruang dalam input. Gunakan fungsi numpy.array() untuk mencipta tatasusunan NumPy yang unsur-unsurnya adalah rentetan terhad ruang daripada input dan ditukar kepada jenis data yang ditentukan (seperti integer). Gunakan fungsi itertools.chain.from_iterable() untuk membuat senarai rentetan pembatas baris baharu daripada input. Gunakan fungsi ast.literal_eval() untuk menukar rentetan input terus kepada senarai yang elemennya adalah objek jenis primitif. Gunakan fungsi json.loads() untuk memuatkan input JSON
Cara menggunakan Python untuk memasukkan tatasusunan
Dalam Python, anda boleh menggunakan pelbagai kaedah untuk memasukkan tatasusunan:
1 . Gunakan fungsi list( )
my_array = list(input("输入数组元素,用空格分隔:").split())
Kaedah ini mencipta senarai di mana setiap elemen adalah pemisahan rentetan daripada input pengguna.
2 Gunakan fungsi numpy.array() (memerlukan perpustakaan numpy)
import numpy as np my_array = np.array(input("输入数组元素,用空格分隔:").split(), dtype=int)
Kaedah ini mencipta tatasusunan NumPy, di mana setiap elemen adalah pemisahan rentetan daripada input pengguna dan ditukar kepada jenis data yang diberikan ( berikut ialah integer).
3. Gunakan fungsi itertools.chain.from_iterable()
from itertools import chain my_array = list(chain.from_iterable(input("输入数组元素,用换行符分隔:").splitlines()))
Kaedah ini mencipta senarai di mana setiap elemen ialah rentetan pemisahan baris demi baris daripada input pengguna.
4 Gunakan fungsi ast.literal_eval()
import ast my_array = ast.literal_eval(input("输入数组,如 [1, 2, 3]:"))
Kaedah ini menukar terus rentetan yang dimasukkan oleh pengguna kepada senarai, di mana setiap elemen ialah objek jenis primitif.
5 Gunakan fungsi json.loads()
import json my_array = json.loads(input("输入数组,如 [\"1\", \"2\", \"3\"]:"))
Kaedah ini menukar input rentetan JSON oleh pengguna kepada senarai, di mana setiap elemen ialah objek jenis rentetan.
Pilih kaedah yang paling sesuai berdasarkan keperluan khusus anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memasukkan array dalam 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

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

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

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.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.
