목록의 모든 N번째 항목을 추출하는 단일 선형 접근 방식
Python에서 원본의 모든 N번째 항목을 포함하는 새 목록 만들기 목록은 다양한 방법을 통해 얻을 수 있습니다. for 루프는 간단한 옵션이지만 가장 효율적이거나 간결한 접근 방식은 아닐 수 있습니다.
더 우아하고 계산적으로 효율적인 솔루션은 Python의 슬라이싱 구문을 활용하는 것입니다. 0부터 1000까지의 정수 목록을 고려해보세요.
<code class="python">xs = list(range(1000))</code>
첫 번째 항목과 이후의 모든 10번째 항목을 추출하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
<code class="python">xs[0::10]</code>
이 슬라이싱 표기법은 다음을 나타냅니다. 인덱스 0에서 시작하여 10 간격으로 항목을 검색하려고 합니다. 결과는 원하는 요소가 포함된 새 목록입니다.
<code class="python">[0, 10, 20, 30, ..., 990]</code>
이 슬라이싱 접근 방식은 간결할 뿐만 아니라 고리. 성능 벤치마크에 따르면 목록을 반복하고 각 요소의 모듈러스를 확인하는 것보다 약 100배 더 빠른 것으로 나타났습니다.
위 내용은 슬라이싱을 사용하여 Python 목록에서 모든 N번째 항목을 우아하게 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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