Python チルダ演算子を理解する
Python のチルダ (~) 演算子は、ビットごとの逆または否定に使用される単項演算子です。整数を演算し、入力ビットの補数を返します。
整数の使用法
整数に適用すると、チルダ演算子は 2 のすべてのビットを反転します。整数の補数表現。結果は、2 の補数の整数として再度解釈されます。これにより、~x は (-x) - 1 と等価になります。
例:
>>> ~5 -6
カスタム クラスの反転の使用
具体化された~ 演算子の形式は、operator.invert です。クラスは、__invert__(self) メソッドを実装することでこの演算子をサポートできます。
たとえば:
import operator class Foo: def __invert__(self): print('invert') x = Foo() operator.invert(x) # Prints 'invert' ~x # Also prints 'invert'
この演算子は、「補数」または同じクラスのインスタンスでもあるインスタンスの「逆」。
追加使用
整数の反転以外にも、チルダ演算子は文字列またはリストの両側でタスクを実行するために文字列スライスと組み合わせて使用されることがあります。たとえば、文字列が回文であるかどうかを確認するために使用できます。
def is_palindromic(s): return all(s[i] == s[~i] for i in range(len(s) // 2))
全体として、チルダ演算子は、Python のビットごとの反転とカスタム クラスの反転の両方に使用できる多用途ツールです。
以上がPython のチルダ (~) 演算子は何をしますか?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。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

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ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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