


Generatorausdrücke vs. Listenverständnisse: Wann sollte ich welche verwenden?
Generatorausdrücke vs. Listenverständnis
Bei der Untersuchung der Codeleistung in Python kann die Wahl zwischen der Verwendung eines Generatorausdrucks und eines Listenverständnisses bestehen . Obwohl beide Techniken ähnliche Funktionalitäten bieten, unterscheiden sie sich in ihrer zugrunde liegenden Natur.
Generatorausdrücke
Generatorausdrücke sind prägnante und speichereffiziente Iteratoren. Sie generieren Werte bei Bedarf und erstellen den nächsten Wert erst, wenn er dazu aufgefordert wird. Durch die Verwendung von yield halten sie einen Verweis auf den aktuellen Wert bereit, ohne ihn tatsächlich im Speicher zu speichern, wodurch sie geeignet sind, wenn nur eine einzige Iteration erforderlich ist.
List Comprehensions
Listenverständnisse hingegen sind prägnante Möglichkeiten, Listen zu erstellen. Sie werten alle Werte sofort aus und speichern sie. Dieser Ansatz ist vorteilhaft, wenn Sie die generierten Werte mehrmals verarbeiten, zur späteren Verwendung speichern oder Listenmethoden verwenden müssen.
Überlegungen zur Auswahl
Der Schlüsselfaktor in Die Auswahl des zu verwendenden Ansatzes ist die beabsichtigte Verwendung der generierten Werte. Wenn Sie nur einen einzigen Durchlauf durch die Werte benötigen, wird ein Generatorausdruck bevorzugt. In Situationen, in denen mehrere Iterationen oder der Zugriff auf Listenmethoden von entscheidender Bedeutung sind, ist ein Listenverständnis besser geeignet.
Während die Leistung zunächst wie eine Überlegung erscheinen mag, ist es ratsam, sich in Ihrem Code auf Einfachheit und Lesbarkeit zu konzentrieren. Wenn eine Optimierung erforderlich ist, sollten Sie die Optimierung dieses spezifischen Codeabschnitts in Betracht ziehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGeneratorausdrücke vs. Listenverständnisse: Wann sollte ich welche verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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