この記事では、Python での range() 関数の使い方を紹介します (コード付き)。これには一定の参考値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てれば幸いです。
Range() は Python の組み込み関数です。さまざまな場所で使用されます。現在、私は for ループ内のループ数としてよく使用します。実際、range() の使用法は次のとおりです。それだけではありませんので、この記事でご紹介します。
実際に一連の数値を反復処理する必要がある場合は、組み込み関数 <span class="pre">range()</span>
が便利です。等差級数を生成します:
>>> for i in range(5): ... print(i) ... 01 2 3 4
指定された終端値は生成されるシーケンスにありません; <span class="pre">range(10)</span>
は 10 個の値を生成します。有効なインデックスを持つ長さ 10 のシーケンス。範囲は、別の数値で開始したり、指定した量だけ増加したりすることもできます (負の数値も可能です。これは「ステップ」とも呼ばれます)
range(5, 10) 5, 6, 7, 8, 9 range(0, 10, 3) 0, 3, 6, 9 range(-10, -100, -30) -10, -40, -70
シーケンスのインデックスで反復するには、次のようにします。 <span class="pre">range()</span>
と <span class="pre">len()</span>
は次のように結合されます:
>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb'] >>> for i in range(len(a)): ... print(i, a[i]) ... Mary had a little lamb
ただし、これらのほとんどの場合、次のように使用します。 <span class="pre">enumerate()</span>
関数の方が便利です。ループのヒントを参照してください。
単に範囲を出力すると、奇妙な結果が表示されます:
>>> print(range(10)) range(0, 10)
<span class="pre">range()</span>
返されたオブジェクトは、リストのようにさまざまな方法で動作します。しかし実際はそうではありません。このオブジェクトは、反復処理時に必要なシーケンスに基づいて連続した項目を返しますが、実際にはリストを生成しないため、スペースが節約されます。
このようなオブジェクトは iterable であると言われます。つまり、反復要素の終了前に連続した値が取得されることを期待する関数や構造のパラメーターとして適しています。 。 <span class="pre">for</span>
ステートメントがそのような反復子であることがわかりました。関数 <span class="pre">list()</span>
はもう 1 つで、反復可能なオブジェクトからリストを作成します。
>>> list(range(5)) [0, 1, 2, 3, 4]
後ほど、反復可能オブジェクトを返す関数と、反復可能オブジェクトをパラメーターとして受け取る関数について説明します。 (関連する推奨事項: Python チュートリアル )
以上がPython での range() 関数の使用の概要 (コード付き)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。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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