


Reduzieren und Konvertieren verschachtelter Listen in Floats mithilfe von List Comprehensions
In Python werden verschachtelte Listen häufig zur Darstellung komplexer Datenstrukturen verwendet. Manchmal kann es erforderlich sein, solche Listen zu reduzieren oder ihre Elemente in einen anderen Datentyp, beispielsweise Float, zu konvertieren. So können Sie dies mithilfe von Listenverständnissen erreichen.
Konvertierung verschachtelter Listen
Betrachten Sie die folgende verschachtelte Liste:
l = [['40', '20', '10', '30'], ['20', '20', '20', '20', '20', '30', '20'], ['30', '20', '30', '50', '10', '30', '20', '20', '20'], ['100', '100'], ['100', '100', '100', '100', '100'], ['100', '100', '100', '100']]
Um jedes Element zu konvertieren Innerhalb dieser verschachtelten Liste können Sie eine verschachtelte Liste verwenden, um sie zu schweben Verständnis:
[[float(y) for y in x] for x in l]
Dieses Verständnis iteriert über jede Unterliste x in l und erstellt eine neue Liste mit Elementen vom Typ float, die die ursprünglichen Zeichenfolgen ersetzt.
Flattening und Konvertierung
Wenn Sie die verschachtelte Liste reduzieren möchten, während Sie die Elemente in Float konvertieren, können Sie dies tun verwenden:
[float(y) for x in l for y in x]
Hier ist das Verständnis komplexer. Es durchläuft zunächst die Unterlisten in l und dann die Elemente innerhalb jeder Unterliste. Jedes Element y wird in Float konvertiert und an die endgültige flache Liste angehängt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Python eine verschachtelte Liste von Zeichenfolgen reduzieren und in eine flache Liste von Gleitkommazahlen konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie

ForloopSareadVantageousForknowniterations und Sequences, OfferingImplicity und Readability;

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond


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