


Comment la fonction Zip de Python fonctionne-t-elle réellement avec plusieurs listes ?
Comprendre la fonction Zip de Python : décompresser le mystère
Lorsque l'on travaille avec plusieurs listes de longueur égale, on cherche souvent à les combiner en une seule ensemble de données. C'est là que la fonction zip de Python brille. Cependant, un piège courant survient lorsque des malentendus entourent le résultat attendu.
Pour illustrer cela, considérons un scénario dans lequel trois listes, x1, x2 et x3, contenant chacune 20 éléments, sont créées. En appelant zip(x1, x2, x3), on peut s'attendre à une liste de trois éléments. Cependant, ce que vous obtenez en réalité est une liste de 20 trois-uplets.
Vous êtes confus ? Ne vous inquiétez pas, la raison sous-jacente est simple. zip fonctionne en combinant des éléments des index correspondants dans les listes d'entrée. Dans ce cas, il crée 20 tuples, chacun composé d'un élément de x1, un de x2 et un de x3. L'idée fausse vient de l'hypothèse selon laquelle zip produit une liste de listes au lieu d'une liste de tuples.
Pour démontrer cela :
a = b = c = range(20) result = zip(a, b, c) print(result) # Output: [(0, 0, 0), (1, 1, 1), ... (19, 19, 19)] print(len(result)) # Output: 20 print(len(result[0])) # Output: 3
Comme vu ci-dessus, le résultat contient 20 trois tuples, dont chacun contient trois éléments. Pour déterminer le nombre d'éléments dans chaque tuple, examinez la longueur du premier tuple.
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

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


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