extend() vs append() vs insert():
extend() - 反復可能 (リスト、タプルなど) のすべての要素をリストの末尾に追加します。
append() - 単一の要素をリストの末尾に追加します。
insert() - リスト内の指定されたインデックスに単一の要素を挿入します。
extend() の例:
l1 = [10,20,30] l2 = [40,50,60] l1.extend(l2) print(l1) print(len(l1))
[10, 20, 30, 40, 50, 60] 6
append() の例:
l1 = [10,20,30] l2 = [40,50,60] l1.append(l2) print(l1) print(len(l1))
[10, 20, 30, [40, 50, 60]] 4
append() と extend() :
l1 = [10,20,30] l1.append('abcd') print(l1) l1.extend('pqrs') print(l1)
[10, 20, 30, 'abcd'] [10, 20, 30, 'abcd', 'p', 'q', 'r', 's']
reverse():
Python の reverse() メソッドは、リスト内の要素の順序をその場で逆にするために使用されます。
l1 = [10,20,30] l1.reverse() print(l1)
[30, 20, 10]
sort():
Python の sort() メソッドは、リストの要素を適切に並べ替えるために使用されます。デフォルトでは要素が昇順に配置されます。
l1 = [10,200,30] l1.sort() print(l1) l1.sort(reverse=True) print(l1)
[10, 30, 200] [200, 30, 10]
sorted():
Python のsorted() 関数は sort() メソッドに似ていますが、重要な違いがあります。元のリストを変更せずに、新しくソートされたリストを返します。
my_list = [3, 1, 4, 5, 2] sorted_list = sorted(my_list) print(sorted_list) print(my_list)
[1, 2, 3, 4, 5] [3, 1, 4, 5, 2]
min(): 指定された入力の最小値を検索します。
max(): 指定された入力の最大値を検索します。
sum(): 指定された入力内のすべての値の合計を求めます。
l1 = [10,200,30,40,50] print(min(l1)) print(max(l1)) print(sum(l1))
10 200 330
inf(無限大):
float('inf'):最大数を見つけるために使用されます。
-float('inf'):最小数を見つけるために使用されます。
1.指定された入力で 2 番目の最小値を見つけます。
l1 = [10,20,310,40,50] min_value = float('inf') second_min = float('inf') i = 0 while i <len if l1 second_min="min_value" min_value="l1[i]" elif i else: print> <pre class="brush:php;toolbar:false">20
2.指定された入力で 2 番目の最大値を見つけます。
l1 = [10,20,30,40,50] max_value = -float('inf') second_max = -float('inf') i = 0 while i <len if l1>max_value: second_max = max_value max_value = l1[i] elif l1[i]>second_max: second_max = l1[i] i+=1 else: print(second_max) </len>
40
バブルソート:
隣接する要素を比較し、順序が間違っている場合は交換します。
例:1
l1 = [40,30,20,10] i = 0 while i<len if l1>l1[i+1]: l1[i], l1[i+1] = l1[i+1], l1[i] i+=1 print(l1) i = 0 while i<len if l1>l1[i+1]: l1[i], l1[i+1] = l1[i+1], l1[i] i+=1 print(l1) </len></len>
[30, 20, 10, 40] [20, 10, 30, 40]
例:2 (二重ソートを使用して、指定されたリストを昇順に変更し、指定されたリスト内で K 番目に大きい値を検索します)
l1 = [40,30,20,10] #kth highest value in a given list j = 1 while jl1[i+1]: l1[i], l1[i+1] = l1[i+1], l1[i] i+=1 j+=1 print(l1) print(l1[-3])
[10, 20, 30, 40] 20
演算子内および演算子外:
Python の in 演算子と not in 演算子を使用すると、指定された値が値のコレクションの一部であるかどうかをすばやく判断できます。
l1 = [100,67,54,101,220, 670,45, 32] print(100 in l1) print(100 not in l1) print(120 in l1) print(120 not in l1)
True False False True
文字列の反転:
s = "today is thursday" reverse = "" i = 0 while i<len reverse="reverse" s i print> <pre class="brush:php;toolbar:false">yadsruht si yadot
以上が日 - リスト関数の詳細内容です。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。

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。

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1)iteenablesConstantTimeAccess、O(1)、DuetodirectAddresscalculation.2)itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3)itimplifieMememm

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numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc


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