Python에서 [key1,val1,key2,val2] 목록을 사전으로 변환
Python에서는 요소 쌍은 사전의 키-값 쌍에 매핑됩니다. 이러한 목록을 사전으로 변환하려면 구문적으로 가장 우아한 접근 방식은 사전 생성과 함께 내장된 zip() 함수를 활용하는 것입니다.
예를 들어 키와 값이 교대로 나타나는 목록 a가 있다고 가정해 보겠습니다.
a = ['hello','world','1','2']
우리는 a의 각 키가 해당 값에 매핑되는 사전 b를 효율적으로 만들 수 있습니다. 다음:
b = dict(zip(a[::2], a[1::2]))
여기서 a[::2]는 키를 나타내는 짝수 요소를 추출하고, a[1::2]는 값을 나타내는 홀수 요소를 추출합니다. 그런 다음 dict() 생성자는 이러한 목록을 사전으로 결합합니다.
더 큰 목록의 경우 메모리 효율적인 대안은 itertools.izip() 함수를 활용하는 것입니다. 이 함수는 쌍으로 요소를 반복적으로 사용합니다.
from itertools import izip i = iter(a) b = dict(izip(i, i))
Python 3에서는 dict comprehension과 함께 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다. range():
b = {a[i]: a[i+1] for i in range(0, len(a), 2)}
또는 Python 3에서는 게으르기 때문에 zip() 함수를 직접 사용할 수도 있습니다.
i = iter(a) b = dict(zip(i, i))
간결하게 말하면 "walrus" 연산자(:=)는 Python 3.8 이상에서 한 줄로 할당을 수행하기 위해 사용할 수 있습니다:
b = dict(zip(i := iter(a), i))
위 내용은 대체 키와 값이 포함된 Python 목록을 사전으로 효율적으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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