


Itération de fenêtre déroulante : une approche élégante et efficace
En Python, un itérateur de fenêtre déroulante permet le traitement d'une séquence dans des segments qui se chevauchent d'une taille définie. Alors que l'itération traditionnelle (avec une taille de fenêtre de 1) est une approche courante, des techniques plus sophistiquées offrent une plus grande efficacité et élégance.
L'une de ces approches est la fonction Rolling_window(), qui accepte une séquence et une taille de fenêtre comme paramètres. . La fonction utilise une fenêtre glissante pour parcourir la séquence, produisant des fenêtres de la taille spécifiée.
Une solution plus élégante
Le code fourni pour la fonction Rolling_window() est une solution robuste. Cependant, pour plus d'élégance, nous pouvons utiliser la fonction islice du module itertools. Le code résultant :
from itertools import islice def window(seq, n=2): it = iter(seq) result = tuple(islice(it, n)) if len(result) == n: yield result for elem in it: result = result[1:] + (elem,) yield result
Cette implémentation exploite islice pour partitionner l'itérateur en sections, améliorant ainsi la concision et la compréhensibilité.
Fenêtres coulissantes pour les itérateurs et les tableaux
Le concept de les fenêtres coulissantes s'étendent au-delà des objets de séquence. Pour les itérateurs, nous pouvons utiliser itertools.groupby() pour créer un dictionnaire de fenêtres. Pour les tableaux, la fonction skimage.util.pad() permet la création de fenêtres coulissantes qui se chevauchent.
Conclusion
L'itération de fenêtre déroulante est une technique précieuse pour traiter des séquences dans des segments qui se chevauchent. La solution simple et efficace présentée ici offre un moyen simple de mettre en œuvre ce concept, en étendant son application aux itérateurs et aux tableaux.
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!

Python est une langue interprétée, mais elle comprend également le processus de compilation. 1) Le code Python est d'abord compilé en bytecode. 2) ByteCode est interprété et exécuté par Python Virtual Machine. 3) Ce mécanisme hybride rend Python à la fois flexible et efficace, mais pas aussi rapide qu'une langue entièrement compilée.

Usaforloopwheniterating aepasquenceorfor pourpascific inumberoftimes; useawhileloopwencontinTutuntutilaconditioniseMet.ForloopsareIdealForkNown séquences, tandis que celle-ci, ce qui est en train de réaliser des étages.

PythonloopscanleadtoerrorlikeInfiniteLoops, modificationlistDuringiteration, off-by-by-oneerrors, zéro-indexingisss et intestloopinefficisecy.toavoid this: 1) use'i

ForloopsAreAdvantageSousForkNowiterations et séquences, offrant laimplicité et la réadaptation;

Pythonusahybridmodelofcompilation et interprétation: 1) thepythoninterpreterCompileSourCodeIntOplatform-indépendantBytecode.2) thepythonvirtualmachine (pvm) there examenesthisbytecode, équilibrage de l'usage de la performance.

Pythonisbothinterpretedand compiled.1) il est composédToByteCodeForportabilityAcrosplatforms.2) theytecodeisthenter interprété, permettant à OrdayNamictypingAndRapidDevelopment, bien que MaybeSlowerSlowerSwower, aisance.

Forloopsareideal quand vous savez que l'immatriculation des adressages a une avance, tandis que ce qui est de savoir si

Forloopsaseesesed whenthenUmberoFitations dissownininadvance, tandis que celle-ci a été utilisé sur les éléments de la dispense


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