먼저 튜플에 대해 간단히 설명하겠습니다. 튜플은 농담으로 시퀀스의 족쇄라고 말합니다. 이렇게 말하는 이유는 튜플이 일단 정의된 후에는 해당 요소에 대해 마음대로 일련의 작업을 수행할 수 없기 때문입니다. 튜플의 경우 튜플의 요소를 마음대로 변경할 수 없습니다.
튜플의 정의: 튜플 이름 = (,,,,,,,)
튜플의 부호는 ()가 아니라,
그게 조상님 말씀이 전부이니, 문자열을 몇 개 추가해 보겠습니다. 형식 문제.
너무 장황하게 이야기하지 말고 바로 핵심만 살펴보겠습니다.
#字符串的格式化print("------Format函数的使用------") #Format函数含有未知参数和关键字参数 #replacement字段用{}来代替 #前面叫做未知参数,后面叫做关键字参数 print("{0} love {1} {2}".format("I","FishC","com"))print("\n") #关键字参数 #下面这样写是错误的,因为编译器并不知道a,b,c分别对应谁 #print("{a} love {b} {c}".format("I","FishC","com")) print("{a} love {b} {c}".format(a="I",b="FishC",c="com")) #或者将关字参数与未知参数混合起来使用,但是 #未知参数要在关键字参数的前面 print("\n")print("{0} love {b} {c}".format("I",b="FishC",c="com")) #使用转义字符打印花括号print("\n")print("{{0}}".format("转义打印花括号")) #冒号表示格式化的开始print("{0:.1f}{1}".format(27.658,"GB"))
의 출력 결과는 다음과 같습니다.
시퀀스 관련 문제에 대해 이야기해 보겠습니다. 시퀀스는 목록, 튜플, 문자열의 총칭입니다. 그 이유는 세 가지가 합쳐진 이유는 그들 사이에 공통점이 있기 때문입니다. 오늘은 시퀀스의 내장기능을 주로 배우고, 바로 실무적인 내용으로 들어가겠습니다.
#序列序列 #列表 元组 字符串 统称为序列 #list()函数作用是将一个可迭代对象转换为列表 #若没有参数,则生成一个空列表 #若有一个参数,该参数是迭代器print("使用list()函数生成一个空的列表") a=list(); print(a,"\n")#list函数的过程可以理解为先建立一个空的序列 #然后用for循环采用索引函数将元素移到新的序列中 print("使用list(iterator)函数生成一个非空的列表") a="I Love You"atolist=list(a) print(atolist) print("\n")#tuple([iterator])把一个可迭代的对象转换为元组atotuple=tuple(a) print(atotuple) print("\n")#str(obj) 函数:将obj对象转换为字符串,强制类型转换#len(sub) 函数:返回序列的长度#max(),min()函数保证序列中的数据类型统一 #max() 函数:返回序列或者参数集合中的最大值print(max(1,2,3,4,5)) #min() 函数:返回序列或者参数集合中的最大值#sum(iterable[,start=0])返回序列iterable和可选参数start的总和#数列中的数据类型也必须保持一致,必须是数字print("\n") tuple1=(1,2,3,4,5) print(sum(tuple1)) print("\n")#**sorted**函数实现对序列的排序,默认是从小到大#注意与列表的内置函数sort区分list1=[1,5,4,3,6] list1=sorted(list1) print(list1) print("\n")#**reversed()**实现序列元素的逆转,但是返回的不是序列#注意与列表的内置函数reverse()区分#而是一个迭代的对象print(reversed(list1)) print("\n")#我们可以将返回的迭代器的对象作为list(iterator)的参数#返回一个列表print(list(reversed(list1))) print("\n")#zip合成序列a=[1,2,3,4,5,6,7,8] b=["a","b","c","d"] zip(a,b) print(list(zip(a,b)))
프로그램은 다음과 같이 실행됩니다.
가장 중요한 것은 함수의 사용법을 기억하는 것입니다. 많은 생각이 필요한 것은 아닙니다.
위 내용은 Python 제로 기반의 문자열 형식화 및 시퀀스 내장 함수에 대한 내용입니다. PHP 중국어 홈페이지(www.php.cn)!

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


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