


Simplification du traitement des listes imbriquées avec des compréhensions de listes
En programmation, travailler avec des listes imbriquées nécessite souvent de parcourir les éléments plusieurs fois. Une boucle imbriquée, comme le montre le code fourni, peut accomplir cette tâche. Cependant, les compréhensions de listes offrent une solution plus concise et efficace.
Considérez la liste imbriquée :
l = [['40', '20', '10', '30'], ['20', '20', '20', '20', '20', '30', '20'], ['30', '20', '30', '50', '10', '30', '20', '20', '20'], ['100', '100'], ['100', '100', '100', '100', '100'], ['100', '100', '100', '100']]
Le but est de convertir chaque élément de cette liste en flottant. En utilisant des boucles imbriquées, le code ressemblerait à ceci :
newList = [] for x in l: for y in x: newList.append(float(y))
Pour rationaliser ce processus avec des compréhensions de liste, nous pouvons imbriquer une boucle pour chaque niveau de la liste :
[[float(y) for y in x] for x in l]
Ceci la compréhension aboutit à une liste de listes, chacune contenant les conversions flottantes des éléments correspondants dans la liste d'origine.
Pour une sortie aplatie, nous pouvons réorganiser l'ordre des boucles :
[float(y) for x in l for y in x]
Cette compréhension produit une seule liste contenant toutes les valeurs flottantes de la liste imbriquée. Les compréhensions de listes offrent un moyen élégant et efficace sur le plan informatique de gérer de telles tâches de traitement de données, en simplifiant le code et en améliorant les performances.
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!

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)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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