Python で特定のサイズの空のリストを作成する
Python では、さまざまな方法を使用してリストを作成できます。よくある質問の 1 つは、あらかじめ決められた数の要素を保持できる空のリストを作成する方法です。
これに対処するために、次のコードを考えてみましょう。
xs = list() for i in range(0, 9): xs[i] = i
このコードは、空のリストを作成し、それに値を割り当てます。ただし、最初に初期化せずに空のリスト内の要素に割り当てることはできないため、IndexError が発生します。
解決策:
空のリストを作成するには特定のサイズの場合は、リスト内包表記を使用できます。たとえば、10 個の要素のリストを作成するには、次の操作を実行できます。
xs = [None] * 10
このコードは、10 個の None 値を含むリストを作成し、その後、任意の値を割り当てることができます。
xs[1] = 5
または、一連の数値を作成する range() 関数を使用することもできます。 Python 2.X では range(10) を使用できますが、Python 3.X では list(range(10)) を使用する必要があります。
# 2.X only. Use list(range(10)) in 3.X. xs = range(10)
別のオプションは、関数を使用して作成することです。
def display(): xs = [] for i in range(9): # This is just to tell you how to create a list. xs.append(i) return xs
最後に、リスト内包表記を使用して特定のリストを作成することもできます。値。
def display(): return [x**2 for x in range(9)]
以上がPython で特定のサイズの空のリストを作成す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。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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