この記事では主に Python3 での dict (辞書) の使用方法を紹介します。この記事には関数の詳細なリストが記載されています。必要な方は以下を参照してください。
1. clear (辞書の内容をクリア)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } print(stu.clear()) #输出:None
2. copy (辞書のコピー)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } stu2 = stu.copy() print(stu2)
3. fromkeys (リストを指定して値を使用)辞書キーとしてリストに入力し、辞書を生成します)
name = ['tom','lucy','sam'] print(dict.fromkeys(name)) print(dict.fromkeys(name,25)) #指定默认值 #输出:{'tom': None, 'lucy': None, 'sam': None} # {'tom': 25, 'lucy': 25, 'sam': 25}
4. get (キーを指定し、対応する値を取得します)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } print(stu.get('num2')) #输出:Lucy
5. items (「キー」で構成される要素を返します) -値ペア」リスト)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } print(stu.items()) #输出:dict_items([('num2', 'Lucy'), ('num3', 'Sam'), ('num1', 'Tom')])
6. key (辞書内のすべてのキーを取得します)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } print(stu.keys()) #输出:dict_keys(['num3', 'num1', 'num2'])
7. Pop (指定されたキーの値を取得して削除します)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } name = stu.pop('num2') print(name,stu) #输出:Lucy {'num1': 'Tom', 'num3': 'Sam'}
8. Popitem (キーと値のペアをランダムに取得し、辞書から削除します)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } name = stu.popitem() print(name,stu) #输出:('num2', 'Lucy') {'num3': 'Sam', 'num1': 'Tom'}
9. setdefault (指定されたキーと値のペアの値を取得します)キーが存在しない場合は作成します)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } name = stu.setdefault('num5') print(name,stu) #输出:None {'num1': 'Tom', 'num2': 'Lucy', 'num5': None, 'num3': 'Sam'}
10. 更新(キーと値のペアを辞書に追加します)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } stu.update({'num4':'Ben'}) print(stu) #输出:{'num2': 'Lucy', 'num3': 'Sam', 'num1': 'Tom', 'num4': 'Ben'}
以上がpython3でのdict辞書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。

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

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

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