


Python의 `any` 및 `all` 함수는 목록 이해에서 어떻게 작동하며, 이것이 `[False, False, False]`를 반환할 수 있는 이유는 무엇입니까?
Python의 any 및 all 함수 이해
Python의 any 및 all은 반복 가능한 항목을 평가하고 다음을 기반으로 부울 값을 반환하는 내장 함수입니다. 그들의 진실성 elements.
any
any는 반복 가능한 요소 중 하나 이상이 True(또는 숫자 값의 경우 0이 아닌 경우)인 경우 True를 반환합니다. True 값이 발견되거나 모든 요소가 소진될 때까지 iterable을 평가합니다.
all
all은 iterable의 모든 요소가 True인 경우에만 True를 반환합니다. iterable이 비어 있으면 모두 True를 반환합니다. False 값이 발견되거나 모든 요소가 검사될 때까지 반복 가능한 항목을 계속 평가합니다.
진실성
모든 작동 방식을 이해하려면 진실성을 이해하는 것이 중요합니다. Python에서는 값이 0, 빈 문자열 또는 None(Null)이 아닌 경우 True로 간주됩니다. False 값에는 0, 빈 컨테이너 및 False 자체가 포함됩니다.
귀하의 코드
귀하의 코드에서는 목록 이해를 사용하고 있습니다.
[any(x) and not all(x) for x in zip(*d['Drd2'])]
이 표현을 이해하기 위해 풀어보겠습니다. down:
- zip(*d['Drd2']): d['Drd2']에 있는 여러 목록의 해당 요소를 그룹화하여 튜플 목록을 생성합니다.
- x in zip(*d['Drd2']): 생성된 목록의 튜플을 반복합니다. tuples.
- any(x): 주어진 튜플의 모든 요소가 True인지 평가합니다.
- not all(x): 주어진 튜플의 모든 요소가 True가 아닌지 평가합니다.
- 및: 이전 표현식의 결과를 결합합니다.
왜 False인지 반환됨
귀하의 코드는 하나 이상의 값이 True이고 동시에 튜플 목록의 각 튜플에 대해 모든 값이 True가 아닌지 확인하기 때문에 [False, False, False]를 반환합니다. d['Drd2']의 튜플은 동일한 요소를 가지므로 all(x)는 모든 튜플에 대해 True이므로 all(x)가 False가 아닙니다. 결과적으로 전체 표현식은 any(x)가 되고 not all(x)는 각 튜플에 대해 False로 평가됩니다.
위 내용은 Python의 `any` 및 `all` 함수는 목록 이해에서 어떻게 작동하며, 이것이 `[False, False, False]`를 반환할 수 있는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

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Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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