この記事では、Python での * の使用法 (コード例) を紹介します。一定の参考価値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てれば幸いです。
1. 乗算演算を表します
2. 倍数を表します
def T(msg,time=1): print((msg+' ')*time) T('hi',3)
結果: hi hi hi
3. 単一*
3.1関数定義の仮パラメータ位置に現れる
#*パラメータは、任意の数のパラメータを受け入れ、それらをタプルに入れるために使用されます。def demo(*p): print(p) demo(1,2,3)結果: (1, 2, 3) 3.2 関数呼び出しの実際のパラメーターの位置に表示されます関数が複数のパラメーターを呼び出す場合、それはlist または tuple 、コレクション、辞書、その他の反復可能なオブジェクトを実際のパラメーターとして指定し、先頭に * を追加すると、インタープリターは自動的に解凍して複数の単一変数パラメーターに渡します (解析されたパラメーターの数は関数パラメーターの数と同じである必要があります)。 。
a=[1,2,3] d(*a)結果: 1 2 34. 関数定義の仮パラメータ部分に 2 つの ** が表示されます例: **パラメータはキーを受け取るために使用されます複数の実パラメータをパラメータと同じ代入形式で辞書に入れる (つまり、関数のパラメータを辞書に変換する) に似ています。
def demo(**p): for i in p.items(): print(i) demo(x=1,y=2)結果: ('x', 1) ('y', 2)
以上がPython での * の使い方の紹介 (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。

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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