


Comment trouver le numéro dans une liste le plus proche d'une valeur donnée ?
Trouver le nombre le plus proche dans une liste d'une valeur donnée
Étant donné une liste d'entiers, vous devrez peut-être déterminer quel nombre est le plus proche à une valeur donnée. Cette tâche peut être accomplie efficacement en utilisant les méthodes suivantes :
Liste non triée :
Si la liste d'entrée n'est pas triée, vous pouvez utiliser la fonction intégrée min() avec un argument clé. Cela vous permet de trouver l'élément avec la différence absolue minimale par rapport à la valeur cible.
>>> myList = [4, 1, 88, 44, 3] >>> myNumber = 5 >>> min(myList, key=lambda x: abs(x - myNumber)) 4
Cette méthode prend un temps O(n), car elle parcourt toute la liste.
Liste triée :
Alternativement, si la liste est déjà triée ou si vous souhaitez la trier une fois, vous pouvez utiliser la méthode de bissection. Cette technique utilise la recherche binaire pour localiser le point d'insertion de la valeur cible, trouvant ainsi l'élément le plus proche en un temps O(log n). Voici un exemple d'implémentation utilisant le module bisect de Python :
>>> from bisect import bisect_left >>> myList = sorted([4, 1, 88, 44, 3]) >>> myNumber = 5 >>> bisect_left(myList, myNumber) 2 >>> myList[2] 4
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!

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor


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