


Wie kann ich die Sliding-Window-Iteration in Python effizient implementieren?
Sliding-Window-Iterationstechniken
Für die Sliding-Window-Iteration über eine Iteration kann eine Basisimplementierung List-Slicing und Iteration verwenden:
def rolling_window(seq, window_size): it = iter(seq) win = [it.next() for cnt in range(window_size)] # First window yield win for e in it: # Subsequent windows win[:-1] = win[1:] win[-1] = e yield win
Effizient und elegant Lösungen
Für mehr Effizienz und Eleganz kann ein Generatorausdruck mit itertools verwendet werden:
from itertools import islice def window(seq, n=2): "Returns a sliding window (of width n) over data from the iterable" " s -> (s0,s1,...s[n-1]), (s1,s2,...,sn), ..." it = iter(seq) result = tuple(islice(it, n)) if len(result) == n: yield result for elem in it: result = result[1:] + (elem,) yield result
Für einfachere Iterables wie Listen oder Tupel kann ein unkomplizierter Ansatz mit Bereich und Indizierung verwendet werden verwendet werden:
seq = [0, 1, 2, 3, 4, 5] window_size = 3 for i in range(len(seq) - window_size + 1): print(seq[i: i + window_size])
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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

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

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