この記事では主に Python 学習のヒントと辞書のデフォルトの 動作 の使用方法について紹介します。記事内の紹介は非常に詳細であり、必要とするすべての人にとって確かな参考と学習価値があります。一緒に読んでみてください。
この記事では、辞書を使用する Python のデフォルトの動作に関する関連コンテンツを紹介します。これは、みんなの参照と学習のために共有されています。詳細な紹介を見てみましょう:
典型的なコード 1:
from collections import defaultdict if name == 'main': data = defaultdict(int) data[0] += 1 print(data)
出力 1:
defaultdict(<type 'int'>, {0: 1})。
典型的なコード 2:
if name == 'main': data = {'k': 1} data.setdefault('k', 100) data.setdefault('k1', -100) print(data)
出力 2:
{'k': 1, 'k1': -100}
応用シナリオ:
典型的なコード 1 の応用シナリオ:
統計コードを記述するときは、常にいくつかのコードをカウントする必要があります。 key の数は、辞書を使用してカウント結果を保存します。従来の辞書を使用する場合、対応するキーが存在するかどうかを判断するコードを毎回手動で記述する必要があります。この辞書を 0 に初期化し、defaultdictデータ型を使用して、デフォルト値を生成するファクトリー関数を直接指定できます。もちろん、典型的なコード 1 は組み込みの int 関数を使用します。 式によって定義されたラムダ匿名関数にすることもできます。
典型的なコードの適用シナリオ 2:
辞書の場合、初めて指定された各キーの値のみを保持したい場合、従来の方法 data['k']='v' を使用する場合, このキーの値を設定できるかどうかを決定する前に、毎回対応するキーが辞書に存在するかどうかを判断する必要があります。次に、dict の setdefault メソッドを使用すると、この判断を回避してこの関数を実装できます。より簡潔な方法。
利点:
1. シナリオ 2 の setdefault メソッドは、Python インタープリターの実装において最適化されており、一般に、同じ関数を自分で作成した Python コードよりも効率的です
2. これら 2 つデフォルトの状況ではコードをよりコンパクトにすることができ、論理的にはコードを読むときに理解するのがより効率的です
その他説明:
1.defaultdict 型は多くの型、組み込み を受け取ることができます。 list、set、dict は直接使用できます。ラムダ匿名関数を使用すると、独自に定義した型を使用できます
概要
以上が辞書のデフォルト動作の使用に関する Python 学習のヒントの詳細内容です。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。

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Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

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Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。


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