Diviser une liste en parties égales
Lorsque vous travaillez avec une liste d'éléments, il peut être nécessaire de la diviser en parties plus petites, à peu près égales parties. Cela peut être particulièrement utile pour des tâches telles que le traitement des données, le calcul parallèle ou les algorithmes distribués. Voici une exploration d'une méthode pour diviser efficacement une liste en n parties.
Solution :
Pour obtenir une division presque égale d'une liste en n parties, ce qui suit des mesures peuvent être prises :
- Calculez le quotient, k, et le reste, m, en divisant la longueur de la liste par n : k, m = divmod(len(a), n).
- Utiliser un générateur de liste pour générer les parties divisées : (a[i*k min(i, m):(i 1)*k min(i 1, m)] pour i dans la plage (n)).
Cette approche garantit que les parties sont divisées presque également, les m premières parties contenant un élément supplémentaire par rapport aux n-m restants. parties.
Exemple :
Pour illustrer l'efficacité de cette méthode, considérons une liste de 11 entiers : range(11). Diviser cette liste en 3 parties à l'aide de la fonction split donne le résultat suivant :
>>> list(split(range(11), 3)) [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10]]
Comme on peut l'observer, la liste est divisée en trois parties de tailles à peu près égales, la première partie contenant quatre éléments et la deux autres parties contenant chacune trois éléments.
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!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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