


Ausführliche Erklärung, wie Python und GO Slices und Listen bedienen
In diesem Artikel werden hauptsächlich relevante Informationen zum Beispielcode für die Bedienung von Slice und List in Python und GO vorgestellt. Freunde, die ihn benötigen, können sich auf
Wie man Slice und List in Python bedient, beziehen und GO. Beispielcode
Im GO-Code werden Slices durchlaufen, nach einem bestimmten Slice gesucht und die Anzahl gezählt.
type Element interface{} func main() { a := []int{1, 2, 3, 4, 1} for _, i := range a { fmt.Println(i) } for i := 0; i < len(a); i++ { //fmt.Println(i) } fmt.Println(index0(a, 3)) fmt.Println(index0([]string{"a", "b", "c", "d", "e"}, "e")) sort.Ints(a) //排序 fmt.Println(a) } // func index0(a Element, i interface{}) int { if b, ok := a.([]int); ok { if c, ok1 := i.(int); ok1 { for indexC, v := range b { if v == c { return indexC } } } } if b, ok := a.([]string); ok { if c, ok1 := i.(string); ok1 { for indexC, v := range b { if v == c { return indexC } } } } return -1 }
Sie können sehen, dass es in der GO-Sprache keine Methode gibt, um ein bestimmtes Element im Slice zu finden. Ich habe eine Methode angepasst
Der folgende Python-Code ist sehr prägnant
a=[1,2,3,4,1] for b in a : print(b) i=0 while i <len(a): print(a[i]) i=i+1 #print( sorted(a)) 方式一排序 a.sort() print(a) print( a.index(3)) a.count(1)
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erklärung, wie Python und GO Slices und Listen bedienen. 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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