suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialSo konvertieren Sie einen Python-String in ein zweidimensionales Array

Dieses Mal zeige ich Ihnen, wie Sie PythonString in ein zweidimensionales Array konvertieren und wie Sie einen Python-String in ein zweidimensionales ArrayHinweis Worum geht es ? Nachfolgend finden Sie praktische Fälle.

Es gibt eine Algorithmusfrage, bei der es darum geht, einen Peak in einem zweidimensionalen Array zu finden. Die erforderliche Komplexität beträgt n.

Die Idee zur Lösung des Problems besteht darin, den Maximalwert des Tian-Zeichens (die vier Seiten und die beiden horizontalen und vertikalen Linien in der Mitte) zu ermitteln und die Methode des Teilens und Eroberns zu verwenden

rekursiv , um das Tian-Zeichen im nächsten Quadranten zu finden.

Beim Definieren eines zweidimensionalen Arrays in Python gibt es zwei Möglichkeiten: list und numpy.array Nachdem ich mehrere Blogs über die Erstellung zweidimensionaler Arrays in Python gelesen hatte, stellte ich fest, dass die meisten davon initialisiert sind zweidimensionale Arrays, und was ich aus der Datei lesen muss, ist eine Zeichenfolge, die ich dann in ein zweidimensionales Array umwandeln kann. Wenn ich keine Lösung finde, entscheide ich mich, sie selbst zu konvertieren.

Zunächst sieht die anfängliche String-Ausgabe wie folgt aus, mit Leerzeichen zwischen den Zahlen

Die Idee ist, zuerst nach dem Zeilenumbruchzeichen zu schneiden und dann die Zeichen jeder Zeile erneut zu schneiden. Der Code lautet wie folgt:

Aber tatsächlich verwende ich „n“. „ in Scheiben schneiden und am Ende ein leeres „“-Ende hinterlassen. Es kann sein, dass am Ende des Textes ein Zeilenumbruchzeichen steht, also habe ich list.pop() in Zeile 9 verwendet, um das leere Element zu entfernen. (In der Fensterumgebung nicht erforderlich)

Auf diese Weise können Sie aufgrund von Numpy das zweidimensionale Array einer Liste erhalten. Array unterstützt mehr Indizierungsmethoden als list. Wir verwenden list = np.array(list), um list in numpy.array zu konvertieren Nachdem die Konvertierung abgeschlossen ist, besteht der nächste Schritt darin, Algorithmen zur Lösung von Problemen zu schreiben. Im Allgemeinen bin ich mit meiner Methode immer noch nicht zufrieden. Wenn es eine elegantere Methode zum Konvertieren zweidimensionaler Arrays gibt, wäre ich Ihnen dankbar.

Ich glaube, Sie beherrschen die Methode Lesen Sie den Fall in diesem Artikel. Bitte beachten Sie auch andere verwandte Artikel auf der chinesischen PHP-Website!

Empfohlene Lektüre:

Das Objekt von Diff ist der virtuelle Dom

Abhörereignis des Ereignisemitters

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo konvertieren Sie einen Python-String in ein zweidimensionales Array. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Python vs. C: Lernkurven und BenutzerfreundlichkeitPython vs. C: Lernkurven und BenutzerfreundlichkeitApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python vs. C: Speicherverwaltung und KontrollePython vs. C: Speicherverwaltung und KontrolleApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes AussehenPython für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes AussehenApr 19, 2025 am 12:15 AM

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Python und C: Das richtige Werkzeug findenPython und C: Das richtige Werkzeug findenApr 19, 2025 am 12:04 AM

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python für Datenwissenschaft und maschinelles LernenPython für Datenwissenschaft und maschinelles LernenApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenPython für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenApr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschenPython vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschenApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SecLists

SecLists

SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

PHPStorm Mac-Version

PHPStorm Mac-Version

Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Der beliebteste Open-Source-Editor

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung