本文实例讲述了Python赋值语句后逗号的作用。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
IDLE 2.6.2
>>> a = 1 >>> b = 2, >>> print type(a) <type 'int'> >>> print type(b) <type 'tuple'> >>> c = [] >>> d = [], >>> print type(c) <type 'list'> >>> print type(d) <type 'tuple'>
赋值表达式的后面加了逗号后,会自动得到一个tuple的对象,在作一些与类型相关的工作或需要序列化时,是不能得到期望的结果的。工作中碰到类似灵异现象时,可以把这个放到自己的checklist中了。
>>> print c [] >>> print d ([],) >>> print a 1 >>> print b (2,)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

PythonlistsarEmplementedasdynamicArrays, Notlinkedlists.1) Sie haben incontuituousMemoryblocks, die ausgelöst werden, wobei die Auswirkungen auf die Erfüllung von Zeitungen/Deletionsbutionen, die in Verbindung gebracht wurden

PythonoffersfourmainMethodstoremoveLements Fromalist: 1) Entfernen (Wert) removesthefirstoccurceofavalue, 2) Pop (index) removesandreturnsanelementataspecifiedIndex, 3) DelstatementRemovesElementsbyIntexors und 4) clear () removesallitems

ToreSolvea "Berechtigte" FehlerwherunningAscript, folgen von THESESTEPS: 1) checkandadjustThescript'SPERMISSIONSCHMOD XMYSCRIPT.SHTOMAKEPEXEx.

ArraysArecrucialinpythonimageprozessingastheyEnableEfficienceManipulationandanalysisOfimagedata.1) ImagesAreconvertedtonumpyarrays, With GraysCaleiMageSas2DarraysandcolorimagesAsAsAsSasAsAnsAsSAs3darrays.2) arraysallowvectorizedoperationen, Enablingfast -Anhaftungen wie Brei

ARRAYSELIFICIENTIONIERTFASTERTHANLISTENFOROPERATIONSBENFITEDFROMDIRECTMEMORYACCESSANDFIXED-SZESTRUCTURES.1) Zugriffselemente: ArraysProvideConstant-TimeaccessDuetocontuousMemoryStorage.2) Iteration: ArraysLeverageCachelocityFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterfaster.3) mem

ArraysArebetterForElement-wiseoperationsduetofAcalAccessandoptimizedImplementationen.1) ArrayShaveContuituousMeMoryfordirectAccess, EnhancingPerformance.2) LISTSAREFLEFLEFELTIBLEISEMEMORTUMEMORTUREDIRECTELACESS.

Mathematische Operationen des gesamten Arrays in Numpy können durch vektorisierte Operationen effizient implementiert werden. 1) Verwenden Sie einfache Operatoren wie Addition (arr 2), um Operationen in Arrays durchzuführen. 2) Numpy verwendet die zugrunde liegende C -Sprachbibliothek, die die Rechengeschwindigkeit verbessert. 3) Sie können komplexe Operationen wie Multiplikation, Abteilung und Exponenten ausführen. 4) Achten Sie auf Rundfunkoperationen, um sicherzustellen, dass die Array -Form kompatibel ist. 5) Die Verwendung von Numpy -Funktionen wie NP.SUM () kann die Leistung erheblich verbessern.

In Python gibt es zwei Hauptmethoden zum Einfügen von Elementen in eine Liste: 1) Mit der Methode Insert (Index, Wert) können Sie Elemente in den angegebenen Index einfügen, das Einfügen jedoch zu Beginn einer großen Liste ineffizient einfügen. 2) Fügen Sie mit der Methode des Appends (Wert) Elemente am Ende der Liste hinzu, was hocheffizient ist. Für große Listen wird empfohlen, append () zu verwenden oder die Verwendung von Deque- oder Numpy -Arrays zu verwenden, um die Leistung zu optimieren.


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