Die Unordnung des Wörterbuchs bedeutet, dass die Reihenfolge, in der Daten im Wörterbuch gespeichert werden, nicht mit der Reihenfolge übereinstimmt, in der Daten aus dem Wörterbuch entnommen werden
Das Wörterbuch von Python2 ist durcheinander
>>> d = {'a':-1,'b':-1,'c':-1}>>> d {'a': -1, 'c': -1, 'b': -1}>>> for k,v in d.items(): ... print k,v ... a -1c -1b -1
Wie hält man also das Wörterbuch in Ordnung? OrderedDict verwenden
>>> from collections import OrderedDict >>> d = OrderedDict() >>> d['a'] = 1 >>> d['b'] = 2 >>> d['c'] = 3 >>> d OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> for k,v in d.items(): ... print k,v ... a 1 b 2 c 3
Warum ist es ungeordnet? Die Hash-Struktur verfügt über eine Kopfadresse und die darin enthaltenen Daten sind auf verschiedene Listenketten verteilt, sodass sie ungeordnet zu sein scheinen. Für denselben Satz von Wörterbüchern gibt es jedoch immer eine zu verbindende Kennung. Es wird auch so gespeichert, dass die Daten der Reihe nach erfasst, aber nicht nach bestimmten Regeln geordnet werden.
Wörterbücher in Python3 sind geordnet
>>> d = {'a':-1,'b':-1,'c':-1} >>> d {'a': -1, 'b': -1, 'c': -1} >>> for k,v in d.items(): ... print(k,v) ... a -1 b -1 c -1
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSind Wörterbücher in Python geordnet?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

In Artikel wird die Unmöglichkeit des Tupelverständnisses in Python aufgrund von Syntax -Mehrdeutigkeiten erörtert. Alternativen wie die Verwendung von Tuple () mit Generatorausdrücken werden vorgeschlagen, um Tupel effizient zu erstellen (159 Zeichen)

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