enumerate 関数は、シーケンス内の要素とその添字を走査するために使用されます。これは主に for ループ でカウントを取得するために使用されます。enumerate パラメーターは、string などの走査可能な 変数 です。
一般に、インデックスとリストまたは配列の要素の両方をトラバースしたい場合は、次のように記述します:
for i in range (0,len(list)): print i ,list[i]
ただし、このメソッドの使用は少し面倒です。組み込みの enumerate 関数はより直接的でエレガントになります。その方法は、まず enumerate の定義を見てください:
def enumerate(collection): 'Generates an indexed series: (0,coll[0]), (1,coll[1]) ...' i = 0 it = iter(collection) while 1: yield (i, it.next()) i += 1
enumerate は配列または list をインデックス シーケンスにグループ化します。次のようにインデックスとインデックスのコンテンツを取得するのがより便利になります:
for index,text in enumerate(list): print index ,text
i = 0 seq = ['one', 'two', 'three'] for element in seq: print i, seq[i] i += 10 one1 two2 three
seq = ['one', 'two', 'three'] for i, element in enumerate(seq): print i, seq[i]0 one1 two2 three
for i,j in enumerate('abc'): print i,j0 a1 b2
以上がPythonのenumerate関数の使い方を詳しく解説の詳細内容です。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。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

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、


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

ホットトピック









