함수 호출에서 별표 사용
중첩 목록을 반복하려면 사용된 구문에 세심한 주의가 필요합니다. 별표(*) 연산자는 다음 비교에서 알 수 있듯이 이러한 시나리오에서 중요한 역할을 합니다.
uniqueCrossTabs = list(itertools.chain(*uniqueCrossTabs))
대
uniqueCrossTabs = list(itertools.chain(uniqueCrossTabs))
Splat 연산자 이해
별표(*)는 함수 호출에서 반복 가능한 항목(예: 목록)을 개별 위치 인수로 변환하는 "splat" 연산자입니다. 다음 예를 고려하십시오.
uniqueCrossTabs에 [[1, 2], [3, 4]]가 포함된 경우 itertools.chain(*uniqueCrossTabs)는 itertools.chain([1, 2], [ 3, 4]).
두 가지 접근 방식 구별
itertools.chain(uniqueCrossTabs)에서와 같이 표시 연산자 없이 단일 인수를 전달하면 UniqueCrossTabs를 다음과 같이 처리합니다. 단일 반복 가능. 우리의 경우 단순히 목록 목록을 반복하여 [[1, 2], [3, 4]]를 생성합니다.
Splat 연산자를 효과적으로 사용하기
목록 목록을 평면화하려면 splat 연산자를 사용하여 각 목록을 chain()에 대한 개별 인수로 확장해야 합니다. 이를 통해 chain()이 개별 목록의 모든 요소를 연결하여 계층 구조를 효과적으로 평탄화할 수 있습니다.
대체 접근 방식: chain.from_iterable()
더 나은 대안 중첩 목록을 병합하는 것은 itertools.chain.from_iterable()을 사용하는 것입니다. 반복 가능한 반복 가능한 항목을 입력으로 가정하고 표시 연산자 없이 평면화 작업을 수행합니다.
uniqueCrossTabs = list(itertools.chain.from_iterable(uniqueCrossTabs))
위 내용은 표시 연산자(*)는 `itertools.chain()`을 사용하는 중첩 목록 반복에 어떤 영향을 미치나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.
