collections は、多くの便利なコレクション クラスを提供する Python の組み込みコレクション モジュールです。 1.Counter Counter は、たとえば、出現する文字の数を数える単純なカウンターです。 >>> import
collections>>> obj =
collections.Counter('applebanana')>>> ; print(obj)Counter({'a': 4, 'n':
2, 'p': 2, 'e': 1, 'l': 1, 'b': 1}) 2.OrderedDict はい 注文済みDictionary dict を使用する場合、キーは順序付けされていません。 dict を反復処理する場合、キーの順序を決定できません。キーの順序を維持したい場合は、OrderedDict を使用できます:>>> od =
collections.OrderedDict()>>> od['k2']
='k2'>> > od[ 'k1'] =
'k1'>>> odOrderedDict([('k2',
'k2'), ('k1', 'k1')]) or>>> od =
collections.OrderedDict([('k2','v2'),('k1','v1')])>>> odOrderedDict([('k2',
'v2'), ( 'k1' , 'v1')]) 3.defaultdict デフォルトの辞書は、辞書値のデフォルトのタイプを設定します import collectionsnum =
[11,22,33,44,55,66,77,88,99] #for my_dic 辞書 デフォルトのリスト タイプの値 my_dic =
collections.defaultdict(list) for i in num: if i > 66: my_dic['k1'].append(i) else: my_dic['k2']。 append(i) print(my_dic) 4.namedtuple 名前付きタプルは、カスタムタプルオブジェクトを作成してタプル要素の数を指定する関数であり、インデックスの代わりに属性を使用してタプルの要素を参照できます。このように、タプルの不変性を持ち、属性に基づいて参照できるnamedtupleを使用すると、データ型を簡単に定義できます。>>>person = collections.namedtuple('pp', [ 'name','age'])>>>p = person('apple',2)>>>print(p.name)>>>print(p.age) 5 .deque 双方向キュー リストを使用してデータを保存する場合、インデックスによる要素へのアクセスは非常に高速ですが、要素の挿入と削除は非常に遅くなります。これは、リストが線形ストレージであるためであり、データ量が大きい場合、挿入と削除の効率が低下するためです。削除率は非常に低いです。 Deque は、挿入および削除操作を効率的に実装するための双方向リストであり、キューとスタックに適しています: >>> dli =
collections.deque([1,2,3])>>>
dli.append(4)>>> dlideque([1, 2, 3, 4])>>>
dli.appendleft(5) #appendleft データを左に挿入>>> ([ 5, 1, 2, 3, 4]) 6.queue 単一アイテムキュー (キューモジュール内) import queueq = queue.Queue()q.put(123)q.put(456)print(q. qsize())print (q.get())#q.get() は、単一アイテムキューのデータを 1 つずつ取り出します print(q.get())
以上がPython の基本コンテンツ: コレクション モジュールの詳細内容です。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。

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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