


L'alternative de Python à la boucle C/C for
En C/C, lorsque vous devez exécuter une boucle qui itère sur un élément spécifique range avec un incrément de 2, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante :
for(int k = 1; k <p>Pour obtenir un résultat similaire en Python, la fonction range() peut être utilisée. Cependant, l'incrément par défaut dans range() de Python est 1, et non 2. Pour ajuster l'incrément à 2, un argument supplémentaire doit être ajouté à l'appel de fonction.</p><p><strong>Solution Python</strong></p><p>Pour imiter la boucle C/C en Python, utilisez la syntaxe suivante :</p><pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">for k in range(1,c+1,2):</code>
Cette boucle parcourra les valeurs de 1 à c inclus, avec un incrément de 2. Le l'argument supplémentaire 2 après la valeur c spécifie l'incrément.
Explication
- range(1,c 1) génère une séquence de nombres commençant à 1 et se terminant en c, inclus.
- 2 est la valeur d'incrément, qui ajoute 2 à chaque nombre de la séquence.
Cet appel range() modifié garantit que la boucle parcourt le même plage comme la boucle C/C avec un incrément de 2.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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