


Affectation à des tranches de liste : un mystère dévoilé
La documentation de Python indique explicitement que le découpage d'une liste donne une nouvelle liste distincte. Cependant, la possibilité d'attribuer à ces tranches a intrigué certains programmeurs.
Question 1 : Comment quelque chose qui renvoie quelque chose peut-il se retrouver sur le côté gauche d'une expression ?
La clé réside dans la distinction entre deux opérations distinctes : le découpage et l'affectation de tranches.
Le découpage, représenté par b = a[0:2], crée une nouvelle copie de la tranche spécifiée de la liste originale a et l'attribue à la nouvelle variable b. La liste d'origine a reste inchangée.
Question 2 : Pourquoi la liste d'origine est-elle modifiée lorsque le découpage d'une liste est censé renvoyer une nouvelle liste ?
Affectation des tranches, d'autre part main, se comporte différemment. Il suit la syntaxe a[0:2] = b. Contrairement au découpage, il ne renvoie pas de nouvelle liste. Au lieu de cela, il modifie la liste d'origine a en remplaçant la tranche spécifiée par le contenu de la variable b.
Par conséquent, il est crucial de comprendre la distinction entre ces deux opérations lorsque vous travaillez avec des tranches de liste. Le découpage crée une nouvelle liste, tandis que l'affectation des tranches modifie la liste d'origine.
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!

Les raisons pour lesquelles les scripts Python ne peuvent pas fonctionner sur les systèmes UNIX incluent: 1) des autorisations insuffisantes, en utilisant Chmod xyour_script.py pour accorder des autorisations d'exécution; 2) Ligne Shebang incorrecte ou manquante, vous devez utiliser #! / Usr / bin / enwpython; 3) Paramètres de variables d'environnement incorrectes, vous pouvez imprimer OS.environ Debogging; 4) En utilisant la mauvaise version Python, vous pouvez spécifier la version sur la ligne Shebang ou la ligne de commande; 5) Problèmes de dépendance, en utilisant un environnement virtuel pour isoler les dépendances; 6) Erreurs de syntaxe, utilisez python-mpy_compileyour_script.py pour détecter.

L'utilisation de tableaux Python est plus adapté au traitement de grandes quantités de données numériques que les listes. 1) Les tableaux économisent plus de mémoire, 2) les tableaux sont plus rapides pour fonctionner par des valeurs numériques, 3) la cohérence de type de force des tableaux, 4) Les tableaux sont compatibles avec les tableaux C, mais ne sont pas aussi flexibles et pratiques que les listes.

Listes sont une meilleure ancêtres et des datatatates de mix

NumpyManagesMemoryForLargeArraySEfficientlyUsingViews, Copies andMemory-MapyPiles.1) Vues Allowcing withoutcopy

ListSinpythondonoTequireImporttingAmodule, tandis que les listes de la part de la variation de la daymoduleeeedanimport.1)

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.


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