Python の関数に変数引数を渡す
C や C などの言語とは異なり、Python の関数は伝統的に固定数の引数を受け入れます。ただし、*args 構文を使用すると、変数引数リストに似たものを実現できます。
非キーワード引数: *args の使用
非キーワード引数の場合、 *args を引数のプレースホルダーとして利用できます。これにより、任意の数の引数をタプルとして受け入れることができます。
def manyArgs(*args): print("I was called with", len(args), "arguments:", args) >>> manyArgs(1) I was called with 1 arguments: (1,) >>> manyArgs(1, 2, 3) I was called with 3 arguments: (1, 2, 3)
例で示したように、Python は引数をタプルに解凍し、処理に便利に利用できます。
キーワード引数: 個別の実引数
キーワード引数の場合、個別の実引数として受け入れる必要があります引数。たとえば、次の関数は 2 つのキーワード引数 x と y を受け入れ、その後に *args 経由でキーワード以外の可変引数を受け入れます。
def myFunc(x, y, *args): pass
このアプローチにより、単一の関数シグネチャで固定引数と可変引数を組み合わせることができます。 .
以上が可変数の引数を Python 関数に渡す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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