복잡함 풀기: 중첩 사전 평탄화
미로의 얽힌 구조를 반영하는 중첩 레벨이 있는 복잡한 사전을 만났다고 가정해 보세요. 이 사전을 탐색하려면 영리한 기술을 사용하여 사전을 평면화하고 복잡한 레이어를 단순화된 형태로 풀어야 합니다. 이 단순화된 변환은 더 접근하기 쉽고 간단한 방식으로 기본 데이터를 공개합니다.
이 단순화의 핵심은 사전의 키와 값을 모두 반복하는 데 있습니다. 이 프로세스를 통해 상위 키를 현재 키와 연결하고 사용자 정의 가능한 구분 기호로 구분하여 새 키가 꼼꼼하게 생성됩니다.
값 자체가 사전인 경우 평면화 프로세스가 재귀적으로 적용되어 원활하게 통합됩니다. 그 요소를 평평한 구조로 만듭니다. 그러나 값이 사전이 아닌 경우에는 평면화된 사전에 직접 추가됩니다.
본질적으로 중첩된 사전의 복잡한 웹에 포함된 값은 꼼꼼하게 추출되고 새로 할당된 키로 장식됩니다. 계층적 관계. 그 결과, 깔끔하게 정리된 지도와 유사한 평면화된 사전이 탄생하며, 각 값은 고유하고 새로 할당된 키로 쉽게 찾을 수 있습니다.
이 평면화 기술을 더 자세히 설명하려면 다음 예를 고려하세요.
from collections.abc import MutableMapping def flatten(dictionary, parent_key='', separator='_'): items = [] for key, value in dictionary.items(): new_key = parent_key + separator + key if parent_key else key if isinstance(value, MutableMapping): items.extend(flatten(value, new_key, separator=separator).items()) else: items.append((new_key, value)) return dict(items)
다음과 같은 사전에 적용할 경우:
{'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
결과는 평면화됩니다. 사전:
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}
이 평면화 기술을 활용하면 중첩된 사전의 복잡성을 효과적으로 풀고 그 안에 숨겨진 구조를 드러낼 수 있습니다. 이러한 간소화된 표현을 통해 개발자는 더 쉽게 액세스하고 관리할 수 있는 데이터 형식을 제공하여 데이터 분석, 쿼리, 데이터 조작과 같은 작업을 용이하게 할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 중첩된 사전을 어떻게 평면화할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

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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