이 글은 주로 Python의 2차원 목록에서 하위 영역 요소의 구성을 얻는 방법을 소개합니다. 이 글은 모든 사람의 이해와 학습을 위한 특정 참조 가치가 있다고 생각합니다. 필요하신 분은 오셔서 아래 내용을 살펴보시기 바랍니다.
NumPY
을 사용해보신 분들은 아래처럼 2차원 배열에서도 영역 슬라이싱 기능을 편리하게 사용할 수 있다는 걸 아실 겁니다.
그리고 이 기능은 Python 표준 라이브러리의 List
에서는 지원되지 않습니다. 슬라이싱 작업은 List
:
의 한 차원에서만 수행할 수 있습니다. 이 기능을 사용해보고 싶은데 NumPY
소개하고 싶지 않아요. 사실 지금은 Python으로도 구현할 수 있습니다. 이때는 클래스에 __getitem__
특수 메서드를 구현하세요.
class Array: """实现__getitem__,支持序列获取元素、Slice等特性""" def __init__(self, lst): self.__coll = lst def __repr__(self): """显示列表""" return '{!r}'.format(self.__coll) def __getitem__(self, key): """获取元素""" slice1, slice2 = key row1 = slice1.start row2 = slice1.stop col1 = slice2.start col2 = slice2.stop return [self.__coll[r][col1:col2] for r in range(row1, row2)]
한 번 시도해 보세요.
a = Array([['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'j', 'k', 'l'], ['m', 'n', 'o', 'p'], ['q', 'r', 's', 't'], ['u', 'v', 'w', 'x']]) print(a[1:5, 1:3])
공식 문서의 __getitem__
에 대한 설명:
간단히 , self[key]
의 값을 구하는 데 주로 사용됩니다.
문제 해결 방법을 강조하기 위해 키 코드, 예외 판단, 경계 확인, 조건부 제한 및 기타 특수 메서드 如__setitem__
, __delitem__
및 __len__
만 나열하고 실제 상황에 따라 추가해야 하는 기타 코드.
물론 아래 표시된 코드와 같이 이를 처리하는 다른 방법이 있지만 의심할 여지 없이 다양한 방법은 다양한 시나리오에서 다양한 옵션을 제공합니다.
a = [['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'j', 'k', 'l'], ['m', 'n', 'o', 'p'], ['q', 'r', 's', 't'], ['u', 'v', 'w', 'x']] sl = lambda row1, row2, col1, col2, lst: \ [lst[r][col1:col2] for r in range(row1, row2)] sl(1, 5, 1, 3, a)
2차원 목록에서 하위 영역 요소의 구성을 얻는 방법에 대한 자세한 관련 기사는 파이썬, PHP 중국어 홈페이지를 주목해주세요!

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

thescriptIsrunningwithHongpyThonversionDueCorRectDefaultTerpretersEttings.tofixThis : 1) checktheDefaultPyThonVersionUsingPyThon-VersionorPyThon3- version.2) usvirtual-ErondmentsBythePython.9-Mvenvmyenv, 활성화, 및 파괴

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.


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