Python を使用したリストからの N 番目の要素の抽出
このタスクは、指定されたリストから後続の N 番目の項目をすべて抽出することです。たとえば、整数のリスト [0, 1, 2, 3, ..., 997, 998, 999] が与えられた場合、目標は、最初とその後の 10 番目ごとの項目を含む新しいリストを取得することです。その結果、[0, 10, 20, 30, ..., 990].
モジュラス チェックを伴う for ループは単純なアプローチですが、Python のスライス演算子を使用したより簡潔で効率的なソリューションが存在します。
<code class="python">xs = list(range(1000)) new_list = xs[0::10]</code>
この行は、1 行のコードでタスクを実行します。構文 xs[0::10] はスライス式です。
- 0 は開始インデックス (両端を含む) を指定します。
- ::10 はステップであり、実行することを示します。 10 番目の要素ごと。
結果の new_list には、必要な要素 [0, 10, 20, 30, ..., 990] が含まれます。
パフォーマンスの比較
ベンチマークの結果、このスライス アプローチは for ループ ソリューションよりも大幅に高速であることがわかります。
$ python -m timeit -s "xs = list(range(1000))" "[x for i, x in enumerate(xs) if i % 10 == 0]" 517 loops, best of 5: 471.776 usec per loop $ python -m timeit -s "xs = list(range(1000))" "xs[0::10]" 100000 loops, best of 5: 4.03 usec per loop
これは、リストから N 番目ごとに項目を抽出するスライス アプローチの効率性とシンプルさを示しています。パイソン。
以上がPython スライスを使用してリストから N 番目ごとの要素を抽出する方法の詳細内容です。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。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

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