Alternative Lösung für die Eingabe von Zahlen als Liste in Python
In Python kann es schwierig sein, eine Liste von Zahlen aus Benutzereingaben zu erhalten, wenn die Die Eingabe ist nicht korrekt formatiert. Das bereitgestellte Code-Snippet, das input oder raw_input verwendet, um eine Liste von Zahlen zu erhalten, steht vor dem Problem, die Eingabe stattdessen als String zu interpretieren. Dieses Problem tritt auf, weil die Eingabefunktion die Eingabe standardmäßig als Zeichenfolge zurückgibt.
Um dieses Problem zu beheben und aus der Eingabe eine Liste mit Zahlen zu erstellen, bietet Python eine pythonischere Lösung mit Listenverständnis. So können Sie das Code-Snippet ändern:
a = [int(x) for x in input().split()]
Arbeitsimplementierung:
Dieses Code-Snippet verwendet die Funktion split(), um die Eingabezeichenfolge in einzelne Elemente aufzuteilen standardmäßig basierend auf Leerzeichen. Jedes Element wird dann an die Funktion int() übergeben, um es in eine Ganzzahl umzuwandeln. Schließlich werden diese Ganzzahlen mithilfe des Listenverständnisses in die Liste eingefügt.
Wenn die Eingabe beispielsweise 3 4 5 ist, teilt der Code sie in ['3', '4', '5'] auf, Konvertieren Sie jedes Element in eine Ganzzahl [3, 4, 5] und speichern Sie es in der Liste a.
Beispiel:
>>> a = [int(x) for x in input().split()] 3 4 5 >>> a [3, 4, 5]
Diese Lösung ist pythonischer und effizienter im Vergleich zur Verwendung regulärer Ausdrücke oder anderer komplexer Methoden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Zahlenliste in Python effizient eingeben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Inpython, youAppendElementStoAlistusedtheAppend () Methode.1) UseAppend () ForsingleElelements: my_list.append (4) .2) usextend () oder = formulnElements: my_list.extend (andere_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInSert () FORSPECIFIFICISPositionen: my_list.insert (1,5) .Beaware

Zu den Methoden zum Debuggen des Shebang -Problems gehören: 1.. Überprüfen Sie die SHEBANG -Zeile, um sicherzustellen, dass es sich um die erste Zeile des Skripts handelt, und es gibt keine vorangestellten Räume. 2. Überprüfen Sie, ob der Dolmetscherpfad korrekt ist; 3. Rufen Sie den Dolmetscher direkt an, um das Skript auszuführen, um das Problem der Shebang zu isolieren. 4. Verwenden Sie Strace oder Trusts, um die Systemaufrufe zu verfolgen. 5. Überprüfen Sie die Auswirkungen von Umgebungsvariablen auf Shebang.

PythonlistscanbemanipuleduseveralmethodstoremoveElements: 1) theremove () methodremoveFirstoccurce -ofaspecifiedValue.2) thepop () methodremovesandreturnsanelementatagivedEx.3) theedelstatementcanremoveMeMeMeMeTex.

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

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;


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