1. 辞書の定義
辞書の特徴は、辞書の記号が中括弧であり、辞書内の要素がキーと値のペアを使用することです。キーと値のペアはデータ項目として機能します。
2. 辞書の作成方法
(1) 定義メソッドを使用します
dict1={'李宁':'一切皆有可能','耐克':'Just do it','阿迪达斯':'Impossible is nothing','鱼C工作室':'编程让世界更美好'} print("鱼C工作室的口号是:",dict1["鱼C工作室"])print("\n") dict2={1:'one',2:'two',3:'three'}#可以使用键作为索引获得相应的值。print(dict2[1])print('\n')
dict()のパラメータは1つだけであることに注意してください
#之所以会有那么多的括号,是因为dict函数只有一个参数 dict3=dict((('F',70),('i',105),('s',115),('h',104),('C',67))) print(dict3) print('\n')
キーワードパラメータには引用符が含まれていないことに注意してください
dict4=dict(小甲鱼="编程让世界更加美好",苍井空="让AV征服宅男")print(dict4)
(1) 変更します。辞書に存在する項目
dict4['苍井空']="AV不是宅男的福利"print(dict
これは非常に特殊で、例外が発生しないだけでなく、データ項目が辞書に挿入されます
dict4['爱迪生']="天才是99%的汗水加上1%的灵感"print(dict4)
(1) fromkeys (S[,v]) は辞書を作成し、2 番目のパラメーターのデフォルト値は
None.
dict1={}dict1=dict1.fromkeys((1,2,3)) print(dict1) print("\n")dict1=dict1.fromkeys((1,2,3),('numbers')) print(dict1)
dict1=dict1.fromkeys(range(32),"赞") print(dict1)for eachkey in dict1.keys(): print(eachkey,end=" ") print("\n")
#values()所有值的集合for eachvalue in dict1.values(): print(eachvalue,end=" ")print("\n")
for eachitem in dict1.items(): print(eachitem,end=" ")
str1=dict1.get(32) print(str1)
print("\n")print(32 in dict1)print("\n")
dict1.clear()print(dict1)
a={1:"one"} b={1:"two"}a.update(b) print(a)
一般に、代入記号を使用すると、データを指すラベルが作成されるだけです、ただし、人の名前と同様に、同じデータを共有します。関数を使用する場合、データにはまったく関連性がありません。
print("\n") list1=['1','2','3'] list2=list1[:3] list3=list1print(id(list1)) print(id(list2)) print(id(list3)) print(list2) print(list3) list1[0]="666" print(list2) print(list3) #根据id可知,字典的赋值操作创建了一个指向 #数据的一个标签,并不是真正意义上的拷贝 a={"姓名":"小甲鱼"} b=aprint(id(a))print(id(b))print(b) #将a指向了空字典,而不是改变其数据的大小 #这里类似于指针的赋值,指针的赋值是将地址的赋值 #而不是数据的赋值a={} #空集类似于空指针print(id(a))print(a)print(b) #赋值与全拷贝函数,区别类似于上面a={1:'one',2:'two',3:'three'} b=a.copy() c=aprint(id(a))print(id(b))print(id(c))print(a)print(b)print(c)

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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