


Wie vergleicht Python Listen mit Größer-als-Operatoren (>) oder Kleiner-als-Operatoren (
) oder kleiner als (
Listen vs. Listenelemente vergleichen
Direkter Vergleich zweier Listen Die Verwendung von Vergleichsoperatoren (> oder
So vergleicht Python Listen lexikographisch:
- Es vergleicht die ersten Elemente jeder Liste.
- Wenn ja gleich sind, wird mit dem Vergleich der zweiten Elemente fortgefahren.
- Dies wird so lange fortgesetzt, bis ein Unterschied festgestellt wird oder alle Elemente gleich sind verglichen.
Diese Reihenfolge bedeutet, dass der Ausdruck a > b als wahr ausgewertet wird, wenn das erste nicht übereinstimmende Element in list_a größer ist als das entsprechende Element in list_b.
Zum Beispiel Betrachten Sie den folgenden Code:
<code class="python">a = [3, 3, 3, 3] b = [4, 4, 4, 4] a > b # False b = [1, 1, 1, 1] a > b # False</code>
Im ersten Beispiel ist b > a, da die ersten nicht übereinstimmenden Elemente (4 vs. 3) b erfüllen > a. Im zweiten Beispiel haben beide Listen gleiche Elemente, was zu einem > b und b > abeide sind falsch.
Wenn sich jedoch die ersten nicht übereinstimmenden Elemente in der Reihenfolge unterscheiden, bevorzugt das Ergebnis des Vergleichs die Liste mit dem ersten größeren Element. Dies wird in den folgenden Beispielen deutlich:
<code class="python">a = [1, 1, 3, 1] b = [1, 3, 1, 1] a > b # False b > a # True a = [1, 3, 1, 1] b = [1, 1, 3, 3] a > b # True b > a # False</code>
Daher ist es wichtig, bei der Verwendung von Vergleichsoperatoren in Listen auf die lexikografische Reihenfolge zu achten. Diese Reihenfolge vergleicht Listen Element für Element, bis ein Unterschied gefunden wird oder alle Elemente erschöpft sind, und bevorzugt die Liste mit dem ersten größeren Element.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie vergleicht Python Listen mit Größer-als-Operatoren (>) oder Kleiner-als-Operatoren (. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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