


Wie kann ich effizient Listen mit wiederholten Elementen ohne Listenverständnis erstellen?
Effizientes Generieren von Listen mit einzelnen wiederholten Elementen
Angenommen, Sie müssen mehrere Listen erstellen, von denen jede ein bestimmtes Element enthält und unterschiedlich oft wiederholt wird mal. Wie können Sie dies erreichen, ohne für jede Liste Listenverständnisse anzuwenden?
Lösung mit Listenmultiplikation
Neben Listenverständnissen können Sie die Listen auch mit Listenmultiplikation erstellen. Wiederholen Sie einfach das Element e n-mal, um eine Liste der Länge n zu erhalten:
[e] * n
Zusätzliche Überlegungen
Beachten Sie, dass dieser Ansatz erstellt, wenn e eine leere Liste ist eine Liste mit n Verweisen auf dieselbe leere Liste, nicht n unabhängigen leeren Listen.
Leistung Tests
Erste Leistungstests können darauf hinweisen, dass die Wiederholungsfunktion schneller ist als die Listenmultiplikation. Dies ist jedoch irreführend, da die Wiederholung nicht tatsächlich eine Liste erstellt; Es erstellt ein Iterable, das bei Bedarf in eine Liste konvertiert werden kann.
Beim Vergleich der tatsächlichen Erstellung von Listen ist die Listenmultiplikation deutlich schneller als die Konvertierung wiederholter Iterables in Listen. Daher wird zum Zweck der Listenerstellung empfohlen, die Listenmultiplikation zu verwenden:
[e] * n
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich effizient Listen mit wiederholten Elementen ohne Listenverständnis erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

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