この記事では Python リストについて紹介します。Python リストはコンピュータ言語で広く使用されています。Python リストの実際の応用スキルについて質問がある場合は、以下の記事を参照してください。 。
Python には配列のデータ構造はありませんが、リストは次のような配列と非常によく似ています:
a=[0,1,2]这时a[0]=0, a[1]=1, a[[2]=2,
しかし、疑問が生じます。つまり、配列 a を 0 から 999 まで定義したい場合はどうすればよいかということです。この場合、 a = range(0, 1000 ) が達成されます。または、 a = range(1000) として省略し、長さ 1000 で初期値がすべて 0 の a を定義したい場合、
a = [0 for x in range(0, 1000)]
は初期値を持つ 10*10 の 2 次元配列を定義します。 0の。その後、インターネット上でリテラル 2 次元配列のより簡単な方法を見つけました。b = [[0]*10]*10 は、10*10 を初期値 0 の 2 次元配列として定義します。
a=[[0 for x in range(10)] for y in range(10)]
と比較してください: print a==b の結果は True です。しかし、a の代わりに b の定義方法を使用した後、正常に実行できた以前のプログラムも問題が発生しました。注意深く分析した結果、a[0][0]=1 の場合は a[0][ のみという違いが見つかりました。 0] は 1、その他はすべて 0 です。 b[0][0]=1 の場合、a[0][0]、a[1][0]、a[9,0] はすべて 1 になります。このことから、大きな配列内の 10 個の小さな 1 次元データはすべて同じ参照を持っている、つまり、同じアドレスを指していることがわかります。したがって、 b = [[0]*10]*10 は従来の 2 次元配列に準拠しません。
同時にテストした後: c=[0]*10 の定義は、上記の同じ参照の問題がなければ、c=[0 for x in range(10)] と同じ効果があると推定されます。配列 c の定義は値型 Multiply で、前の b は 1 次元配列が参照であるため、型の乗算を使用しています (C# の値型と参照型を借用しています。適切かどうかはわかりません)。 上記の記事は Python リストの部分的な紹介です。
上記は Python リストで配列を参照する方法です。その他の関連記事については、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) に注目してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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