분할():
split() 메서드는 문자열을 구분 기호에 따라 하위 문자열 목록으로 나눕니다.
join():
join() 메소드는 호출된 문자열을 구분 기호로 사용하여 반복 가능 항목의 요소를 단일 문자열로 연결합니다.
루프 사용 예:
s = "today is thursday" reverse = "" i = 0 while i<len reverse="reverse" s i print word="" while if continue else:> <pre class="brush:php;toolbar:false">yadsruht si yadot thursday is today
목록 사용 예:
sen = "today is thursday" l = sen.split(" ") print(l) print(l[::-1]) s = " ".join(l[::-1]) print(s)
['today', 'is', 'thursday'] ['thursday', 'is', 'today'] thursday is today
딥 카피:
Python의 전체 복사란 내부에 중첩된 모든 개체를 포함하여 원본 개체와 완전히 독립적인 복사본인 새 개체를 생성하는 것을 의미합니다.
l1 = [10,20,30] l2 = l1 print(l1) print(id(l1)) print(l2) print(id(l2)) l2[0] = 111 print(l1) print(l2)
[10, 20, 30] 127285488814912 [10, 20, 30] 127285488814912 [111, 20, 30] [111, 20, 30]
얕은 문구:
새 개체가 원본 개체의 복사본이지만 동일한 중첩 개체에 대한 참조를 포함하는 얕은 복사본입니다.
l1 = [10,20,30] l2 = l1.copy() print(l1) print(id(l1)) print(l2) print(id(l2)) l2[0] = 111 print(l1) print(l2)
[10, 20, 30] 140500496468800 [10, 20, 30] 140500496470528 [10, 20, 30] [111, 20, 30]
사전순:
사전순은 사전에서 단어가 알파벳순으로 정렬되는 방식을 일반화한 것입니다.
l1 = ['lakshmi', 'guru', 'kuhan'] l2 = ['lakshmi', 'guru', 'kuhan'] print(l1 == l2) print(l1 != l2) l2 = ['guru', 'lakshmi', 'kuhan'] print(l1>l2) print(l1<l2> <pre class="brush:php;toolbar:false">True False True False
예:
l1 = [10,20,30] l2 = [5,6,7] for no in l1: for num in l2: print(no, num, end=' ') print()
10 5 10 6 10 7 20 5 20 6 20 7 30 5 30 6 30 7
출력에서 20 20 근처가 나오면 제거:
l1 = [10,20,30] l2 = [8,20,7] for no in l1: for num in l2: if no==num: print(" ", end=" ") else: print(no, num, end=' ') print()
10 8 10 20 10 7 20 8 20 7 30 8 30 20 30 7
작업:
주어진 합으로 쌍 찾기: 5
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] for i in range(len(l)): for j in range(len(l)): sum = l[i] + l[j] if sum == 5: print(l[i], l[j])
1 4 2 3 3 2 4 1 5 0 0 5
빠진 숫자 찾기:
l = [10,20,30,50,60,70,80,90] i=0 while i<len if l result="(l[i]+l[i+1])/2" print i> <pre class="brush:php;toolbar:false">40
위 내용은 일 목록 기능, 작업의 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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