


Unveränderliche vs. veränderliche Typen: Wann bedeutet Wertzuweisung eine direkte Änderung?
Unveränderliche vs. veränderliche Typen: Klärung der Konzepte
Bei der Arbeit mit Programmiersprachen ist das Verständnis der Unterscheidung zwischen unveränderlichen und veränderlichen Typen von entscheidender Bedeutung. Die in der Abfrage bereitgestellten Beispiele werfen Fragen zu diesem Konzept auf.
Was macht einen unveränderlichen Typ aus?
Unveränderliche Typen sind Objekte, deren Werte nach der Erstellung nicht geändert werden können. Float-Objekte gelten oft als unveränderlich, wie im Beispiel zu sehen ist:
class RoundFloat(float): def __new__(cls, val): return float.__new__(cls, round(val, 2))
Dieses Beispiel definiert eine Klasse, die den Float-Typ erweitert. Die Methode new ändert jedoch nicht den zugrunde liegenden Float-Wert, der während der Objekterstellung erstellt wurde. Ähnlich verhält es sich mit dem Beispiel:
class SortedKeyDict(dict): def __new__(cls, val): return dict.__new__(cls, val.clear())
erstellt eine Klasse, die den Typ dict erweitert, wobei new bei der Erstellung alle Schlüssel aus dem Wörterbuch entfernt. Sowohl RoundFloat als auch SortedKeyDict weisen Unveränderlichkeit auf, da ihre neuen Methoden die ursprünglichen Werte nicht ändern.
Veränderliche Typen: In-Place-Änderung
Im Gegensatz dazu veränderbare Typen ermöglichen die direkte Änderung von Werten. Das Beispiel:
class SortedKeyDict_a(dict): def example(self): return self.keys()
definiert eine Klasse, die den Typ dict um eine Beispielmethode erweitert, die eine Liste von Schlüsseln zurückgibt. Das Diktat bleibt jedoch veränderlich, wie Folgendes zeigt:
d = (('zheng-cai', 67), ('hui-jun', 68),('xin-yi', 2)) SortedKeyDict_a(d) # Returns a dictionary without calling example
Veränderlichkeit: Wertzuweisung vs. In-Place-Änderung
Das Verhalten unveränderlicher Typen kann verwirrend sein, insbesondere wenn man darüber nachdenkt Wertzuweisungen:
x = 5.0 x += 7.0 print x # 12.0
In diesem Beispiel ist x ein Float-Objekt, das unveränderlich ist. Die Zuweisung x = 7,0 scheint jedoch ihren Wert zu ändern. Der Hauptunterschied besteht hier darin, dass dem ursprünglichen Float-Wert von x ein neuer Wert zugewiesen und nicht an Ort und Stelle geändert wird.
Diese Unterscheidung gilt auch für veränderliche Typen. Betrachten Sie das folgende Beispiel:
s = 'foo' s += 'bar' print s # foobar
Da s vom Typ string (unveränderlich) ist, muss es neu zugewiesen werden, um „bar“ einzuschließen. In-Place-Änderungen können mit veränderlichen Typen vorgenommen werden:
x = [1, 2, 3] x += [3, 2, 1] print x # [1, 2, 3, 3, 2, 1]
Hier wird die Liste x durch Anhängen einer weiteren Liste erweitert. Diese Beispiele verdeutlichen, dass die Veränderbarkeit von Typen mit den Möglichkeiten zur direkten Änderung zusammenhängt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUnveränderliche vs. veränderliche Typen: Wann bedeutet Wertzuweisung eine direkte Änderung?. 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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