Python の = の謎
開発者は Python で = 演算子によく遭遇しますが、この省略表現の内部の仕組みは謎のままかもしれません。では、= は正確に何を実現するのでしょうか?
本質的に、= は Python オブジェクト モデルの iadd 特別メソッドに便利な糖衣構文です。このメソッドを使用すると、オブジェクトで = 演算子のカスタム動作を定義できるようになります。あるいは、iadd が定義されていない場合、Python はフォールバックとして add または radd を使用する可能性があります。
iadd は柔軟でクラス固有であり、必要な操作を実行する機能を提供します。たとえば、組み込みリスト オブジェクトは、iadd を利用してイテラブルを反復処理し、extend メソッドの機能を模倣して各要素をそれ自体に追加します。
説明するために、というカスタム クラスを考えてみましょう。 __iadd__ を利用する加算器:class Adder(object): def __init__(self, num=0): self.num = num def __iadd__(self, other): print('in __iadd__', other) self.num += other return self.numこの例では、Adder オブジェクトを整数で初期化できます。その後、 = を使用してその値をインクリメントします。
iadd メソッドは、各呼び出し中にメッセージを出力し、= 演算子が使用されるたびにメソッドがどのようにアクティブになるかを示します。
= の複雑さを理解することで、プログラマは Python のオブジェクトをより深く掘り下げることができます。指向性のあるプログラミング機能により、拡張機能を備えたカスタム オブジェクトを作成できるようになります。以上が内部で何が起こっているのか: Python では = はどのように機能しますか?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。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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