int(x [,base ]) x を 整数に変換します
long(x [,base ]) x を長整数に変換します
float(x ) x を float に変換します
complex(real [,imag ]) 複素数を作成します
str(x ) オブジェクト x を string に変換します
repr(x ) オブジェクトを変換します str ) は、文字列内の有効な Python 式を評価するために使用され、 object
list(s ) シーケンス s をリストに変換
chr(x ) 整数を文字に変換
unichr(x ) 整数を変換Unicode 文字に変換します
ord(x ) 文字を整数値に変換します
hex(x ) 整数を 16 進数の文字列に変換しますoct(x) 整数を 8 進数の文字列に変換します
シーケンスは次の操作をサポートします:
操作の説明
s + r シーケンスの連結
s * n 、 n * s s の n コピー、n は整数です
s % d 文字列フォーマット (文字列のみ)
s [i]
indexs[i :j ] slicingx in s, x not in s 依存関係
for x in s : 反復
len(s) length
min(s) 最小要素
max(s) 最大要素
s[i ] = x is s [i] 再代入
s[i :j ] = r リストフラグメントの再代入
del s[i ] リスト内の要素を削除
del s[i :j ] リスト内のフラグメントを削除します
操作の説明
s + r シーケンス接続
s * n , n * s s の n 個のコピー、n は整数
s % d 文字列の書式設定 (のみ)文字列)
s[i] インデックス
s[i ) [i ] = x s[i] を再割り当て
s[i :j ] = r リストフラグメントを再割り当て
del s[i ] から要素を削除リスト
del s[i :j ] リストを削除します フラグメント内の数値演算
:
x
x >> y ビットごとの AND
x | y ビットごとの OR
x ^ y を押す ビットごとの排他的論理和 (排他的論理和)
~x ビットごとの反転
x + y 加算
x - y 減算
x * y 乗算
x / y 正則除算
x // yフロア除算
x ** y乗(xy)
x % yモジュロ(x mod y)
-x オペランドの符号ビットを変更
+x 何もしない
~x ~x=-(x+1 )
abs(x ) 絶対値
divmod(x ,y ) は (int(x / y ), x % y )
pow(x ,y [,modulo ]) を返します戻り値 (x ** y ) x % modulo
round(x ,[n]) 丸め、n は小数点以下の桁数
x
x より小さい > y は
x より大きい== y は
x と等しい != y は
x と等しくない (同じ) >= y は
x 以上
以上がPythonの型変換方法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。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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