


Python 3 : Adieu raw_input(), Welcome input()
Dans Python 2, raw_input() était utilisé pour lire les entrées de l'utilisateur. Cependant, lors de la transition vers Python 3, les développeurs rencontrent l'erreur :
NameError: name 'raw_input' is not defined
Cette erreur survient car raw_input() a subi une transformation dans Python 3. Pour maintenir la compatibilité avec Python 2, Python 3 a introduit input(), qui a remplacé de manière transparente raw_input().
Comme indiqué dans la documentation Python sous Quoi de neuf en Python 3.0:
"La fonction raw_input() s'appelle désormais input(), et input() fait désormais ce que raw_input() faisait dans Python 2.7 : elle renvoie l'entrée sous forme de chaîne, quelle que soit sa content."
Par conséquent, pour utiliser la fonctionnalité de saisie utilisateur dans Python 3, remplacez simplement raw_input() par input(). Cette substitution garantit une migration transparente de Python 2 vers Python 3.
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!

Pythonlistsareimpoledasdynamicarrays, notLinkedlists.1) ils sont les plus utiles.

PythonoffersfourmainMethodstoreMoElelementsfromalist: 1) retirez (valeur) supprimer la perception de la réavance, 2) la pop (index) supprimera-theredraturnsanelementAsaspecifiedIndex, 3) DelstatementRemoveselementsbyIndexor

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ArraysaRecrucialInpythonimage Processeing Antheyeysiable efficiect Manipulation and AnalysyOfimagedata.1) ImagesaReconvertedTonumpyarray

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ArraysareBetterForElement-WiseoperationsDuetofasterAccessSandoptimizedImplations.1) ArrayShavEcontiguSMemoryforDirectAccess, EnhancingPerformance.2) ListSaSaSlexible ButslowerDueTopotentialDynamicressizing.3)

Les opérations mathématiques de l'ensemble du tableau dans Numpy peuvent être implémentées efficacement par le biais d'opérations vectorielles. 1) Utilisez des opérateurs simples tels que l'ajout (ARR 2) pour effectuer des opérations sur les tableaux. 2) Numpy utilise la bibliothèque de langage C sous-jacente, qui améliore la vitesse informatique. 3) Vous pouvez effectuer des opérations complexes telles que la multiplication, la division et les exposants. 4) Faites attention aux opérations de diffusion pour s'assurer que la forme du tableau est compatible. 5) L'utilisation de fonctions Numpy telles que np.sum () peut améliorer considérablement les performances.

Dans Python, il existe deux méthodes principales pour insérer des éléments dans une liste: 1) en utilisant la méthode d'insertion (index, valeur), vous pouvez insérer des éléments à l'index spécifié, mais l'insertion au début d'une grande liste est inefficace; 2) En utilisant la méthode APPEND (valeur), ajoutez des éléments à la fin de la liste, ce qui est très efficace. Pour les grandes listes, il est recommandé d'utiliser APPEND () ou d'envisager d'utiliser des tableaux Deque ou Numpy pour optimiser les performances.


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