リストの max()/min() によって返される最大/最小値のインデックスの取得
Python の max() とminimax などのアルゴリズムのリストに対する min() 関数では、返される最大値または最小値のインデックスを決定することが多くの場合必要になります。
問題:
返された max() または min() 値に対応するリスト内の要素のインデックス。どの手がその値を生成したかを識別します。
解決策:
min() 値のインデックスを取得するには、次のコードを使用します:
<code class="python">index_min = min(range(len(values)), key=values.__getitem__)</code>
このメソッドは、operator や enumerate などのモジュールの必要性を排除し、また itemgetter() を含むソリューションよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
numpy 配列の場合は、次の使用を検討してください。
<code class="python">import numpy as np index_min = np.argmin(values)</code>
リストが十分に大きく、メモリ消費が許容できる場合、これは高速になります。
ベンチマーク:
以下のベンチマークは、提案されている 2 つのソリューションの効率を比較しています。
[さまざまなメソッドのランタイムのグラフを示す画像]
青い線は純粋な Python ソリューションを表し、赤い線はnumpyを使用しています。黒い線は itemgetter() を使用したリファレンス実装です。
大きなリストの場合、numpy ソリューションの方が大幅に高速です。ただし、リストが小さい場合は、純粋な Python ソリューションの方が効率的である可能性があります。
以上がPython リストの最大値/最小値のインデックスを効率的に見つけるにはどうすればよいですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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