繰り返し計算の結果を収集する
問題文:
繰り返し実行された計算の結果を収集する必要がありますx の複数の値を指定し、後でそれらを使用します。
一般アプローチ
明示的ループの使用:
- ループの前にリストまたは辞書を作成し、計算時に結果を追加または関連付けます:
ys = [] for x in [1, 3, 5]: ys.append(x + 1) ys = {} x = 19 while x != 1: y = next_collatz(x) ys[x] = y x = y
内包表記またはジェネレーターの使用式:
-
リスト内包:
xs = [1, 3, 5] ys = [x + 1 for x in xs]
-
辞書内包:
ys = {x: x + 1 for x in xs}
使用中map:
-
関数をシーケンスにマップし、結果をリストに変換します:
def calc_y(an_x): return an_x + 1 xs = [1, 3, 5] ys = list(map(calc_y, xs))
Specific例:
の結果の収集固定シーケンス:
def make_list_with_inline_code_and_for(): ys = [] for x in [1, 3, 5]: ys.append(x + 1) return ys def make_dict_with_function_and_while(): x = 19 ys = {} while x != 1: y = next_collatz(x) ys[x] = y # associate each key with the next number in the Collatz sequence. x = y # continue calculating the sequence. return ys
ループ中のデータ変更の管理:
ジェネレーター式の使用:
def collatz_from_19(): def generate_collatz(): nonlocal x yield x while x != 1: x = next_collatz(x) yield x x = 19 return generate_collatz()
使用中マップ:
def collatz_from_19_with_map(): def next_collatz2(value): nonlocal x x = value return next_collatz(x) x = 19 return map(next_collatz2, range(1))
以上がPython で繰り返し計算された結果を効率的に収集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。

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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