suchen

Python Code Snippets

Arrays

Listen

# Creating a list
my_list = []
my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# List of different data types
mixed_list = [1, "hello", 3.14, True]

# Accessing elements
print(my_list[0])  # Output: 1
print(my_list[-1]) # Output: 5

# Append to the end
my_list.append(6)

# Insert at a specific position
my_list.insert(2, 10)

# Find an element in an array
index=my_list.find(element)

# Remove by value
my_list.remove(10)

# Remove by index
removed_element = my_list.pop(2)

# Length of the list
print(len(my_list))

# Slicing [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# sequence[start:stop:step]

print(my_list[1:4])  # Output: [1, 2, 3]
print(my_list[5:])  # Output: [5, 6, 7, 8, 9]
print(my_list[:5])  # Output: [0, 1, 2, 3, 4]
print(my_list[::2])  # Output: [0, 2, 4, 6, 8]
print(my_list[-4:])  # Output: [6, 7, 8, 9]
print(my_list[:-4])  # Output: [0, 1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[::-1])  # Output: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
print(my_list[8:2:-2])  # Output: [8, 6, 4]
print(my_list[1:8:2])  # Output: [1, 3, 5, 7]
print(my_list[-2:-7:-1])  # Output: [8, 7, 6, 5, 4]

# Reversing a list
my_list.reverse()

# Sorting a list
my_list.sort()

Permutation und Kombination

import itertools

# Example list
data = [1, 2, 3]

# Generating permutations of the entire list
perms = list(itertools.permutations(data))
print(perms)
# Output: [(1, 2, 3), (1, 3, 2), (2, 1, 3), (2, 3, 1), (3, 1, 2), (3, 2, 1)]

# Generating permutations of length 2
perms_length_2 = list(itertools.permutations(data, 2))
print(perms_length_2)
# Output: [(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2)]

combinations(iterable, r) #order does not matter

Permutationen manuell generieren
Sie können Permutationen auch manuell mithilfe der Rekursion generieren. Hier ist eine einfache Implementierung:

def permute(arr):
    result = []

    # Base case: if the list is empty, return an empty list
    if len(arr) == 0:
        return [[]]

    # Recursive case
    for i in range(len(arr)):
        elem = arr[i]
        rest = arr[:i] + arr[i+1:]
        for p in permute(rest):
            result.append([elem] + p)

    return result

Stapel

(Liste kann als Stapel verwendet werden)

st=[]
st.append()
st.pop()
top_element = stack[-1]

Tipps

1) Streifen:
Es wird verwendet, um führende und nachfolgende Leerzeichen (oder andere angegebene Zeichen) aus einer Zeichenfolge zu entfernen

#EX. (1,2) to 1,2
s.strip('()')

2) Verwenden Sie kein normales Wörterbuch

from collections import defaultdict
dictionary=defaultdict(int)

3) Wichtige Prüfung und Umrechnung

s.isdigit()
s.isalpha()
s.isalnum()
s.islower()
s.isupper()
s.lower()
s.upper()

4) Nicht trivial

round(number, decimal_digits)
ord(each)-ord('a')+1 # value of an alphabet
#/ (Floating-Point Division)
#// (Floor Division)
maxim = float('-inf')
minim = float('inf')
unique_lengths.sort(reverse=True)
s.count('x')

list1 = [1, 2, 3]
iterable = [4, 5, 6]
list1.extend(iterable)

position.replace('(', '').replace(')', '')

expression = "2 + 3 * 4"
result = eval(expression)
print(result) 

#Determinant
import numpy as 
arr=[[1,2,3],[3,4,5],[5,6,7]]
print(np.linalg.det(np.array(arr)))

Sortiert

my_list = [3, 1, 4, 1, 5]
sorted_list = sorted(my_list)

my_tuple = (3, 1, 4, 1, 5)
sorted_list = sorted(my_tuple)

my_dict = {'apple': 3, 'banana': 1, 'cherry': 2}
sorted_keys = sorted(my_dict)

my_list = [3, 1, 4, 1, 5]
sorted_list = sorted(my_list, reverse=True)

Aufzählen

my_list = ['a', 'b', 'c']
for index, value in enumerate(my_list):
    print(index, value)

Übergeben Sie die Objektreferenz

Unveränderliche Typen (wie Ganzzahlen, Strings, Tupel):

def modify_immutable(x):
    x = 10  # Rebinding the local variable to a new object
    print("Inside function:", x)

a = 5
modify_immutable(a) #prints 10
print("Outside function:", a) #prints 5

Veränderbare Typen (wie Listen, Wörterbücher, Mengen):

def modify_mutable(lst):
    lst.append(4)  # Modifying the original list object
    print("Inside function:", lst)

my_list = [1, 2, 3]
modify_mutable(my_list) # [1,2,3]
print("Outside function:", my_list) # [1,2,3,4]

Numpy-Arrays (für numerische Operationen)

import numpy as np

# Creating a 1D array
arr_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Creating a 2D array
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Creating an array filled with zeros
zeros = np.zeros((3, 4))

# Creating an array filled with ones
ones = np.ones((2, 3))

# Creating an array with a range of values
range_arr = np.arange(0, 10, 2)

# Creating an array with evenly spaced values
linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5)

# Creating an identity matrix
identity_matrix = np.eye(3)

# Shape of the array
shape = arr_2d.shape  # Output: (2, 3)

# Size of the array (total number of elements)
size = arr_2d.size  # Output: 6

# Element-wise addition
arr_add = arr_1d + 5  # Output: array([6, 7, 8, 9, 10])

# Element-wise subtraction
arr_sub = arr_1d - 2  # Output: array([ -1, 0, 1, 2, 3])

# Element-wise multiplication
arr_mul = arr_1d * 2  # Output: array([ 2, 4, 6, 8, 10])

# Element-wise division
arr_div = arr_1d / 2  # Output: array([0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5])

# Sum
total_sum = np.sum(arr_2d)  # Output: 21

# Mean
mean_value = np.mean(arr_2d)  # Output: 3.5

# Standard deviation
std_dev = np.std(arr_2d)  # Output: 1.707825127659933

# Maximum and minimum
max_value = np.max(arr_2d)  # Output: 6
min_value = np.min(arr_2d)  # Output: 1

# Reshaping
reshaped_arr = arr_1d.reshape((5, 1))

# Flattening
flattened_arr = arr_2d.flatten()

# Transposing
transposed_arr = arr_2d.T

# Indexing
element = arr_2d[1, 2]  # Output: 6

# Slicing
subarray = arr_2d[0:2, 1:3]  # Output: array([[2, 3], [5, 6]])

Astyp

Es handelt sich um eine Funktion in NumPy, die zum Konvertieren eines Numpy-Arrays in einen anderen Datentyp verwendet wird.

# Datatypes: np.int32,np.float32,np.float64,np.str_
import numpy as np

# Create an integer array
int_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32)

# Convert to float
float_array = int_array.astype(np.float32)

print("Original array:", int_array)
print("Converted array:", float_array)

Umformen

Es ist ein leistungsstarkes Tool zum Ändern der Form eines Arrays, ohne seine Daten zu ändern

import numpy as np

# Create a 1D array
array = np.arange(12)

# Reshape to a 2D array (3 rows x 4 columns)
reshaped_array = array.reshape((3, 4))

Matplotlib

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a random 2D array
data = np.random.rand(10, 10)

# Create a figure with a specific size and resolution
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)

# Display the 2D array as an image
plt.imshow(data, cmap='viridis', interpolation='nearest')

# Add a color bar to show the scale of values
plt.colorbar()

# Show the plot
plt.show()

Wörterbuch

# Creating an empty dictionary
# Maintains ascending order like map in cpp
my_dict = {}

# Creating a dictionary with initial values
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}

# Creating a dictionary using the dict() function
my_dict = dict(name='Alice', age=25, city='New York')

# Accessing a value by key
name = my_dict['name']  # Output: 'Alice'

# Using the get() method to access a value
age = my_dict.get('age')  # Output: 25
country = my_dict.get('country')  # Output: None

# Adding a new key-value pair
my_dict['email'] = 'alice@example.com'

# Updating an existing value
my_dict['age'] = 26

# Removing a key-value pair using pop()
age = my_dict.pop('age')  # Removes 'age' and returns its value

# Getting all keys in the dictionary
keys = my_dict.keys()  # Output: dict_keys(['name', 'email'])

# Getting all values in the dictionary
values = my_dict.values()  # Output: dict_values(['Alice', 'alice@example.com'])

# Iterating over keys
for key in my_dict:
    print(key)

# Iterating over values
for value in my_dict.values():
    print(value)

# Iterating over key-value pairs
for key, value in my_dict.items():
    print(f"{key}: {value}")

Standarddikt

from collections import defaultdict

d = defaultdict(int)

# Initializes 0 to non-existent keys
d['apple'] += 1
d['banana'] += 2

Satz

# Creating an empty set
my_set = set()

# Creating a set with initial values
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

# Creating a set from a list
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_set = set(my_list)

# Creating a set from a string
my_set = set('hello')  # Output: {'e', 'h', 'l', 'o'}

# Adding an element to a set
my_set.add(6)  # my_set becomes {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Removing an element from a set (raises KeyError if not found)
my_set.remove(3)  # my_set becomes {1, 2, 4, 5, 6}

# Removing and returning an arbitrary element from the set
element = my_set.pop()  # Returns and removes an arbitrary element

Zeichenfolge

# Single quotes
str1 = 'Hello'

# Double quotes
str2 = "World"

# Triple quotes for multi-line strings
str3 = '''This is a 
multi-line string.'''

# Raw strings (ignores escape sequences)
raw_str = r'C:\Users\Name'

str1 = 'Hello'

# Accessing a single character
char = str1[1]  # 'e'

# Accessing a substring (slicing)
substring = str1[1:4]  # 'ell'

# Negative indexing
last_char = str1[-1]  # 'o'

# Using + operator
concatenated = 'Hello' + ' ' + 'World'  # 'Hello World'

# Using join method
words = ['Hello', 'World']
concatenated = ' '.join(words)  # 'Hello World'

name = 'Alice'
age = 25

# String formatting
formatted_str = f'My name is {name} and I am {age} years old.'

# Convert to uppercase
upper_str = str1.upper()  # 'HELLO WORLD'

# Convert to lowercase
lower_str = str1.lower()  # 'hello world'

# Convert to capitalize
capital_str = str1.capitalize()  # 'Hello world'

str1 = '  Hello World  '

# Remove leading and trailing whitespace
trimmed = str1.strip()  # 'Hello World'

str1 = 'Hello World Python'

# Split the string into a list of substrings
split_list = str1.split()  # ['Hello', 'World', 'Python']

# Split the string with a specific delimiter
split_list = str1.split(' ')  # ['Hello', 'World', 'Python']

# Join a list of strings into a single string
joined_str = ' '.join(split_list)  # 'Hello World Python'

str1 = 'Hello World'

# Find the position of a substring
pos = str1.find('World')  # 6


str1 = 'Hello123'

# Check if all characters are alphanumeric
is_alnum = str1.isalnum()  # True

# Check if all characters are alphabetic
is_alpha = str1.isalpha()  # False

# Check if all characters are digits
is_digit = str1.isdigit()  # False

# Check if all characters are lowercase
is_lower = str1.islower()  # False

# Check if all characters are uppercase
is_upper = str1.isupper()  # False

Bleiben Sie in Verbindung!
Wenn Ihnen dieser Beitrag gefallen hat, vergessen Sie nicht, mir in den sozialen Medien zu folgen, um weitere Updates und Einblicke zu erhalten:

Twitter: madhavganesan
Instagram: madhavganesan
LinkedIn: madhavganesan

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Codeausschnitte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer StudienzeitPython und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer StudienzeitApr 14, 2025 am 12:02 AM

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python: Spiele, GUIs und mehrPython: Spiele, GUIs und mehrApr 13, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichenPython vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichenApr 12, 2025 am 12:01 AM

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer AnsatzDer 2-stündige Python-Plan: ein realistischer AnsatzApr 11, 2025 am 12:04 AM

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python: Erforschen der primären AnwendungenPython: Erforschen der primären AnwendungenApr 10, 2025 am 09:41 AM

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen?Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer-Anfänger-Programmierbasis in Projekt- und problemorientierten Methoden?Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer-Anfänger-Programmierbasis in Projekt- und problemorientierten Methoden?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

Wie kann man vom Browser vermeiden, wenn man überall Fiddler für das Lesen des Menschen in der Mitte verwendet?Wie kann man vom Browser vermeiden, wenn man überall Fiddler für das Lesen des Menschen in der Mitte verwendet?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

Wie kann man nicht erkannt werden, wenn Sie Fiddlereverywhere für Man-in-the-Middle-Lesungen verwenden, wenn Sie FiddLereverywhere verwenden ...

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
4 Wochen vorBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
4 Wochen vorBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. So reparieren Sie Audio, wenn Sie niemanden hören können
4 Wochen vorBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Wie man alles in Myrise freischaltet
1 Monate vorBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

Sicherer Prüfungsbrowser

Sicherer Prüfungsbrowser

Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

SublimeText3 Linux neue Version

SublimeText3 Linux neue Version

SublimeText3 Linux neueste Version

MantisBT

MantisBT

Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

WebStorm-Mac-Version

WebStorm-Mac-Version

Nützliche JavaScript-Entwicklungstools