


Développement de tuples en arguments
Lorsque vous travaillez avec des fonctions qui acceptent plusieurs arguments, vous pouvez rencontrer des scénarios dans lesquels vous devez fournir ces arguments sous forme de collection, comme un tuple. Cet article explique comment utiliser l'opérateur * (étoile ou astérisque) pour décompresser les tuples et les développer en arguments individuels requis par une fonction.
Considérez la fonction suivante :
def myfun(a, b, c): return (a * 2, b + c, c + b)
Supposons vous avez un tuple nommé some_tuple contenant les valeurs que vous souhaitez transmettre à myfun. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l'opérateur * comme suit :
myfun(*some_tuple)
Dans cette expression, l'opérateur * décompresse le some_tuple en arguments individuels qui sont transmis à myfun. Si some_tuple contient des valeurs (1, "foo", "bar"), l'appel de fonction serait équivalent à :
myfun(1, "foo", "bar")
Cela donnerait le tuple (2, "foobar", "barfoo") étant retourné par myfun. En utilisant l'opérateur *, vous pouvez facilement transmettre une collection d'arguments à une fonction qui attend des valeurs individuelles.
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!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

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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