


Zippen ungleichmäßig großer Listen: Erkundung alternativer Ansätze
Das inhärente Verhalten der integrierten Zip-Funktion von Python stellt eine Herausforderung dar, wenn es um Listen von Listen geht unterschiedliche Längen. Dies ist offensichtlich, wenn eine Liste kürzer als die andere ist, was zu einer ungleichen Anzahl von Elementen für die Paarung führt.
Um diese Einschränkung zu beheben, gibt es mehrere Techniken, um die gewünschte Ausgabe zu erzielen, bei der die kürzere Liste wiederholt wird Passen Sie die Länge des längeren an.
1. Verwendung der Zip-Funktion mit itertools.cycle
Diese Methode beinhaltet die Verwendung der Python-Funktion itertools.cycle, um eine Iterable zu erstellen, die Elemente der kürzeren Liste endlos durchläuft. Durch die Nutzung des Zyklus wird es möglich, die Elemente der längeren Liste mit den wiederholten Elementen der kürzeren zu paaren.
<code class="python">A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] B = ["A","B","C"] from itertools import cycle zip_list = zip(A, cycle(B)) if len(A) > len(B) else zip(cycle(A), B)</code>
2. Implementieren einer benutzerdefinierten For-Schleife
Ein alternativer Ansatz besteht darin, die größere Liste manuell zu durchlaufen und jedes Element mit dem entsprechenden Element aus der kürzeren Liste zu koppeln. Wenn die kürzere Liste erschöpft ist, beginnt die Iteration von vorne und wiederholt die Elemente, bis alle Elemente in der größeren Liste gepaart sind.
<code class="python">idx = 0 zip_list = [] for value in larger: zip_list.append((value,smaller[idx])) idx += 1 if idx == len(smaller): idx = 0</code>
Durch die Anwendung einer dieser Strategien können Entwickler effektiv zwei Listen komprimieren unterschiedlicher Größe, wobei sichergestellt wird, dass die kürzere Liste nach Bedarf wiederholt wird, um der Länge der längeren Liste zu entsprechen. Dies eröffnet Möglichkeiten für verschiedene Datenverarbeitungs- und Manipulationsaufgaben, bei denen mit Listen ungleicher Länge gearbeitet wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo komprimieren Sie ungleich große Listen in Python: Erkunden von „itertools.cycle' und benutzerdefinierten Schleifen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

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 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.


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