Python は型指定が弱い言語です。多くの場合、関数のパラメーターの型や戻り値の型がわからないため、一部の型でメソッドが指定されない可能性があります。型指定モジュールは、この問題をうまく解決できます。
このモジュールの追加はプログラムの実行には影響せず、正式なエラーは報告されず、リマインダーのみが報告されます。型付けモジュールは python3.5 以降でのみ使用できます。Pycharm は現在、型付けチェックをサポートしています。
1.型付けモジュールの役割
1.実行時にパラメーターと戻り値の型の不一致が発生するのを防ぐために、型をチェックします。
2. 開発ドキュメントの添付ファイルとして、呼び出し時にパラメーターの型を渡したり返したりできると便利です。
2. module の一般的な入力方法
最初にコード例を見てください:
from typing import List,Tuple,Dict def add(a:int,string:str,f:float,b:bool)->Tuple[List,Tuple,Dict,bool]: list1=list(range(a)) tup=(string,string,string) d={"a":f} bl=b return list1,tup,d,bl if __name__ == '__main__': print(add(5,'mark',183.1,False))
実行結果:
([0, 1, 2, 3, 4], ('mark', 'mark', 'mark'), {'a': 183.1}, False)
説明:
パラメータを渡すときは、「パラメータ名: タイプ」の形式でパラメータの型を宣言します;
戻り値result は "-> で渡されます。 "結果の型"
の形式で結果の型を宣言します。呼び出し時にパラメーターの型が正しくない場合、pycharm は警告しますが、プログラムの実行には影響しません。
リストなどのリストの場合、「->List[str]」など、より具体的なものを指定することもできます。これは、リストが返され、要素が文字列であることを指定します。 。
ここで、上記のコードを変更します。pycharm の背景が黄色に変わることがわかります。これは、エラー タイプのリマインダーです:
3. 一般的に使用される型付けのタイプ
int、long、float: 整数、長整数、浮動小数点型
bool,str: ブール型、文字列型
List、タプル、辞書、セット: リスト、タプル、辞書、セット
Iterable、Iterator: イテレータ、イテレータ タイプ
Generator: ジェネレータ タイプ
four 、入力は可能な複数をサポートしますタイプ
Python は本質的にポリモーフィズムをサポートしているため、イテレータ内に複数の要素が存在する場合があります。
コード例:
from typing import List, Tuple, Dict def add(a: int, string: str, f: float, b: bool or str) -> Tuple[List, Tuple, Dict, str or bool]: list1 = list(range(a)) tup = (string, string, string) d = {"a": f} bl = b return list1, tup, d, bl if __name__ == '__main__': print(add(5, 'mark', 183.1, False)) print(add(5, 'mark', 183.1, 'False'))
実行結果 (入力を使用しない場合と変わりません):
([0, 1, 2, 3, 4], ('mark', 'mark', 'mark'), {'a': 183.1}, False) ([0, 1, 2, 3, 4], ('mark', 'mark', 'mark'), {'a': 183.1}, 'False')
以上がPython の型入力モジュールの概要 (コード例)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。

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;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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