


Générer efficacement des listes avec des éléments répétés uniques
Supposons que vous ayez besoin de créer plusieurs listes, chacune contenant un élément spécifique et répété un nombre variable de fois. Comment pouvez-vous y parvenir sans utiliser des compréhensions de liste pour chaque liste ?
Solution utilisant la multiplication de liste
Outre les compréhensions de liste, vous pouvez créer des listes en utilisant la multiplication de liste. Répétez simplement l'élément e n fois pour obtenir une liste de longueur n :
[e] * n
Considérations supplémentaires
Notez que si e est une liste vide, cette approche créera une liste avec n références à la même liste vide, pas n listes vides indépendantes.
Performance Tests
Les tests de performances initiaux peuvent indiquer que la fonction de répétition est plus rapide que la multiplication de liste. Cependant, cela est trompeur car la répétition ne crée pas réellement de liste ; il crée un itérable qui peut être converti en liste si nécessaire.
Lorsque l'on compare la création réelle de listes, la multiplication de liste est nettement plus rapide que la conversion d'itérables répétés en listes. Par conséquent, dans le but de créer des listes, il est recommandé d'utiliser la multiplication de listes :
[e] * n
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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