


Modifier des éléments de liste dans des boucles en Python
En Python, tenter de modifier des éléments de liste tout en les itérant à l'aide d'une boucle donne souvent des résultats inattendus . Comprendre les mécanismes sous-jacents de ce comportement est essentiel pour une manipulation efficace des listes.
Par exemple, considérons le code suivant :
li = ["spam", "eggs"] for i in li: i = "foo" print(li) # Output: ["spam", "eggs"]
Malgré l'attribution de "foo" à i dans la boucle, le contenu de li restent inchangés. Ce comportement découle de la façon dont Python parcourt les listes.
Mécanique des boucles
La boucle pour i dans li se comporte de la même manière que ce qui suit :
for idx in range(len(li)): i = li[idx] i = 'foo'
Par conséquent, attribuer une nouvelle valeur à i ne modifie pas le ième élément de li. Pour modifier des éléments de liste dans une boucle, des approches alternatives sont nécessaires.
Solutions alternatives
Une solution consiste à utiliser des compréhensions de liste :
li = ["foo" for i in li] print(li) # Output: ["foo", "foo"]
Alternativement, parcourez les indices de la liste :
for idx in range(len(li)): li[idx] = 'foo' print(li) # Output: ["foo", "foo"]
Enfin, enumerate peut également être utilisé :
for idx, item in enumerate(li): li[idx] = 'foo' print(li) # Output: ["foo", "foo"]
En comprenant la mécanique des boucles et en employant les méthodes appropriées, les programmeurs peuvent modifier efficacement les éléments de liste dans les boucles en Python.
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!

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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

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