Python の len 関数は、文字列、リスト、タプル、その他のオブジェクトの長さを計算するために使用されます
Python では、多くの場合、文字列を知る必要があります。対応する操作を実行できるように、リストやタプルなどのオブジェクトの長さを指定します。このとき、len 関数を使用すると、オブジェクトの長さを計算できます。
len 関数は Python の組み込み関数の 1 つで、その機能は指定されたオブジェクトの長さを返すことです。これは、文字列、リスト、タプル、およびシーケンス操作をサポートするその他のオブジェクトに対して機能します。 len 関数を使用する場合、計算するオブジェクトをパラメータとして関数に渡す必要があります。そうすれば、関数はオブジェクトの長さを返します。
次に、len 関数の使用法と効果を示す具体的なコード例をいくつか示します。
- 文字列の長さを計算する
str1 = "Hello World" length = len(str1) print("字符串的长度为:", length)
出力:
字符串的长度为: 11
- リストの長さを計算します
list1 = [1, 2, 3, 4, 5] length = len(list1) print("列表的长度为:", length)
出力:
列表的长度为: 5
- タプルの長さを計算します
tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5) length = len(tuple1) print("元组的长度为:", length)
出力:
元组的长度为: 5
文字列、リスト、タプルに加えて、len 関数は、セットや辞書など、シーケンス操作をサポートする他のオブジェクトにも使用できます。コレクションの場合、len 関数はコレクション内の要素の数を返します。辞書の場合、len 関数は辞書内のキーと値のペアの数を返します。
- セットの長さの計算
set1 = {1, 2, 3, 4, 5} length = len(set1) print("集合的长度为:", length)
出力:
集合的长度为: 5
- 辞書の長さの計算
dict1 = {"name": "Tom", "age": 25, "gender": "male"} length = len(dict1) print("字典的长度为:", length)
出力:
字典的长度为: 3
len 関数は不変オブジェクトにのみ使用できることに注意してください。変数オブジェクト (リストや辞書など) の長さの計算では、オブジェクトが変更されたかどうかも確認する必要があります。考慮された。 len 関数が長さを計算する前にオブジェクトが変更された場合、len 関数によって返される長さは変更前の長さになります。
まとめ:
len関数はPythonで文字列やリスト、タプルなどのオブジェクトの長さを計算する関数で、オブジェクト内の要素数を簡単に求めることができます。使い方は非常に簡単で、計算対象のオブジェクトを len 関数に渡すだけです。文字列、リスト、タプル、セット、辞書のいずれであっても、len 関数を使用してそれらの長さを計算できます。
以上がPython の len 関数は、文字列、リスト、タプルなどのオブジェクトのサイズを計算するために使用されます。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。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

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PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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