


Wie erhalte ich effizient eine Liste mit Zahlen als Benutzereingabe in Python?
Erhalten einer Liste von Zahlen aus Benutzereingaben in Python
In Python besteht eine häufige Herausforderung darin, eine Liste von Zahlen als Eingabe von einem zu erhalten Benutzer. Während die Verwendung von input() in Python 3 oder raw_input() in Python 2 einfach erscheint, zeigt der folgende Code die Einschränkungen:
numbers = input() print(len(numbers))
Wenn die Eingabe [1,2,3] ist, ist das Ergebnis 7 und für 1 2 3 ist es 5. Dies deutet darauf hin, dass die Eingabe als Zeichenfolge und nicht als Liste von Zahlen interpretiert wird.
Pythonic Lösung zum Erstellen einer Liste von Zahlen aus der Eingabe
Um eine Liste von Zahlen direkt aus der Eingabe zu erstellen, bietet Python eine pythonischere Lösung:
a = [int(x) for x in input().split()]
Dieser Code verwendet Listenverständnis, um iteriert über jedes Element in der Eingabe, wandelt es in eine Ganzzahl um und fügt es der Liste hinzu a.
Beispiel
Mit diesem Code sehen wir uns an, wie es funktioniert:
>>> a = [int(x) for x in input().split()] 3 4 5 >>> a [3, 4, 5] >>>
Mit dieser Lösung können Sie mühelos eine Liste erhalten von Zahlen aus Benutzereingaben, wodurch die Notwendigkeit eines komplexen Regex-Mustervergleichs vermieden wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erhalte ich effizient eine Liste mit Zahlen als Benutzereingabe in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

ListsandNumPyarraysinPythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblebutlessmemory-efficient,whileNumPyarraysareoptimizedfornumericaldata.1)Listsstorereferencestoobjects,withoverheadaround64byteson64-bitsystems.2)NumPyarraysstoredatacontiguou

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ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.


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