新しいリストを形成するためにリスト要素を係数で乗算する
Python では、一般的なタスクは、各要素が含まれる新しいリストを作成することです。元のリストの内容が指定された回数だけ繰り返されます。乗算をリストで直接使用することはできませんが、簡単な解決策は NumPy のrepeat 関数を利用することです。NumPy のrepeat メソッドを使用する
NumPy は、np.repeat を提供します。リスト内の各要素に必要な数値を効果的に乗算できる関数。その実装を見てみましょう:<code class="python">import numpy as np # Create the original list x = [1, 2, 3, 4] # Specify the multiplication factor n = 3 # Use numpy.repeat to create the new list x1 = np.repeat(x, n) # Output the new list print(x1)</code>出力:
[1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4]
仕組み
np.repeat は 2 つの引数を受け取ります: 配列 (またはリスト)と繰り返しの数。元の配列の各要素を、新しく作成されたリストに n 回割り当てます。元のリスト x と必要な乗算係数 n を指定することで、np.repeat は要素が繰り返された更新されたリスト x1 を生成します。このソリューションは、元のリストの要素を繰り返すことにより、新しいリストを作成するタスクを効果的に実行します。指定された回数だけ実行することで、NumPy での簡単かつ効率的なアプローチを提供します。以上がNumPyを使用してリスト要素に係数を乗算する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。 例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

Pythonは、インターネットからファイルをダウンロードするさまざまな方法を提供します。これは、urllibパッケージまたはリクエストライブラリを使用してHTTPを介してダウンロードできます。このチュートリアルでは、これらのライブラリを使用してPythonからURLからファイルをダウンロードする方法を説明します。 ライブラリをリクエストします リクエストは、Pythonで最も人気のあるライブラリの1つです。クエリ文字列をURLに手動で追加したり、POSTデータのエンコードをフォームに追加せずに、HTTP/1.1リクエストを送信できます。 リクエストライブラリは、以下を含む多くの機能を実行できます フォームデータを追加します マルチパートファイルを追加します Python応答データにアクセスします リクエストを行います 頭

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

ノイズの多い画像を扱うことは、特に携帯電話や低解像度のカメラの写真でよくある問題です。 このチュートリアルでは、OpenCVを使用してPythonの画像フィルタリング手法を調査して、この問題に取り組みます。 画像フィルタリング:強力なツール 画像フィルター

PDFファイルは、クロスプラットフォームの互換性に人気があり、オペレーティングシステム、読み取りデバイス、ソフトウェア間でコンテンツとレイアウトが一貫しています。ただし、Python Plansing Plain Text Filesとは異なり、PDFファイルは、より複雑な構造を持つバイナリファイルであり、フォント、色、画像などの要素を含んでいます。 幸いなことに、Pythonの外部モジュールでPDFファイルを処理することは難しくありません。この記事では、PYPDF2モジュールを使用して、PDFファイルを開き、ページを印刷し、テキストを抽出する方法を示します。 PDFファイルの作成と編集については、私からの別のチュートリアルを参照してください。 準備 コアは、外部モジュールPYPDF2を使用することにあります。まず、PIPを使用してインストールします。 ピップはpです

このチュートリアルでは、Redisキャッシングを活用して、特にDjangoフレームワーク内でPythonアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を示しています。 Redisのインストール、Django構成、およびパフォーマンスの比較をカバーして、Beneを強調します

自然言語処理(NLP)は、人間の言語の自動または半自動処理です。 NLPは言語学と密接に関連しており、認知科学、心理学、生理学、数学の研究とのリンクがあります。コンピューターサイエンスで

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。
