リスト内包表記: リスト内包表記は非常にシンプルですが、Python で最もよく使用される関数です。
名前から、リスト生成はリスト タイプを返す必要があることがわかります。これにより、最も単純でわかりやすい方法で必要なリストを生成できます。
例: リスト 1 から 100 までのすべての数字の 2 乗で構成されるリストを取得する必要があります。このとき、for ループを使用できます:
Python コード
a = []
for value in range(1, 101):
a.append(value * value)
print(a )
このとき得られるaは、1から100までの各数値の2乗から構成される配列です。この方法は簡単ですが、リスト生成を使用するとさらに簡単です。
Python コード
a = [value * range(1,101) の value の値]
print(a)
取得された a は、前のメソッドの a とまったく同じです。
a = [value * value for value in range(1,101)] では、value * value は式の後ろの for ループから取得され、for ループがループするたびに 1 回計算されます。 . Expression を作成し、最後に for ループ内の各ループの計算結果をリストに保存します。最後にそれを a に代入します。
リスト生成では、複数のループを使用することもできます。例:
Python コード
a = [x * y for x in range(1,3) for y in range(3,5)]
print(a)
生成される結果は次のとおりです:
端末コード
[3, 4, 6, 8]
range(1,3) は [1, 2]、range(3,5) は [3, 4]、x は range(1,3) から来ます), y From range(3,5)
結果は: 1*3, 1*4, 2*3, 2*4
さらに、リスト生成に条件判断を追加することもできます:
Python コード
a = [value * range(1, 11) の value の値 if value % 2 == 0]
print(a)
#結果は次のようになります:
[4, 16, 36, 64, 100]
for ループの後の値に条件付き選択を追加します。この例は、1から10までの偶数の2乗を計算するものです

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。

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

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

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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