사전은 해시 테이블의 원리를 통해 구현됩니다. 각 요소는 요소의 키를 통해 고유한 해시 값을 계산하므로 해당 요소의 주소가 결정됩니다. No 요소의 주소를 보장하려면 각 요소의 키와 해당 해시 값이 완전히 다른지 확인해야 하며, 키 유형은 수정할 수 없어야 합니다. 따라서 키 유형은 숫자 값, 문자열 상수 또는 튜플이지만 목록이 될 수는 없습니다. 목록을 수정할 수 있기 때문입니다.
그래서 사전의 특징은 다음과 같습니다.
1. 요소의 쿼리 및 삽입 작업은 기본적으로 일정한 수준으로 매우 빠릅니다.
2. 공간을 시간으로 바꾸는 방법
사전 초기화
다음 방법은 동일합니다
d ={' a':1, 'b':2, 'c':3}
d=dict({'a':1, 'b':2, 'c':3})
d = dict([('a',1), ('b', 2), ('c', 3)])
d = dict(a=1, b=2 , c=3)
d = dict(zip(['a', 'b', 'c'], [1,2,3]))#이 방법을 사용할 수도 있습니다. 두 목록을 결합하려면 사전으로 병합됩니다.
할당된 요소
1. e = d# 참조 할당, e와 d는 항상 동일합니다.
2.e = d.copy()# 값 할당, 둘은 관련이 없습니다.
3. d.copy()는 키-값의 값이 얕은 복사본입니다. 쌍이 사전이나 목록을 만나면 사전이나 목록도 원래 변경 사항에 따라 변경됩니다. 이때 값은 실제로 가리키는 튜플이나 목록이 아닌 튜플이나 목록의 참조나 포인터와 동일합니다. 원래 것. 복사 모듈의 deepcopy() 메서드를 사용하면 이 문제를 피할 수 있습니다.
아아아아
요소 추가
d['d'] = 4# 아래 첨자를 통해 직접 추가합니다. 키 값이 이미 존재하면 요소가 수정됩니다. 물론
요소에 액세스하여
1. d.clear()#d의 모든 요소 삭제2. d.pop('a')#키 값이 'a'인 요소 삭제 3. del d ['a']#키 값이 'a'인 요소를 삭제합니다.d에서 k에 대해
요소를 순회합니다. : 'd[%s]=' % k,d[k] 또는 d.items()의 k,v에 대해 인쇄:' d[%s]=' % k,v 또는 for k,v in d.iteritems(): print 'd[ %s]=' % k,v 또는 d.viewitems()의 k,v에 대해: print 'd[%s]=' % k ,v
item(), iteritems() 및 viewitems()의 차이점python2.x의 items()는 다음과 같은 dict의 모든 요소를 포함하는 목록을 반환합니다. 그러나 이는 너무 많은 메모리 낭비이기 때문에 나중에 반복자를 반환하는 함수 세트(참고: iteritems(), iterkeys(), itervalues()(Python 2.2에서 나타나기 시작함)를 추가했습니다. 메모리를 절약하지만 반복자는 이 함수를 호출한 후 dict의 변경 사항을 반영할 수 없습니다. 그래서 항상 최신 요소를 나타내는 viewitems()가 추가되었습니다. Python 3.x에는 2.x의 viewitems()와 동일한 항목 함수가 하나만 있습니다.
사전 병합
1. dd = dict(dict1.items() + dict2.items()) 그러나 위의 분석 지침에 따르면 실제로 항목을 호출하여 해당 목록을 반환한 다음 목록 추가를 수행하고 마지막으로 목록을 사전으로 초기화합니다. 2. dict(dict1, **dict2)사전의 키는 문자열이어야 합니다. Python 2(인터프리터는 CPython임)에서는 문자열이 아닌 키를 키로 사용할 수 있지만 속지 마십시오. 이 해킹은 표준 CPython 런타임 환경을 사용하는 Python 2에서 작동합니다. 위 명령문은 dd = dict1.copy()dd.update(dict2)여기서 dd.update(dict2)와 동일합니다. for k in dict2 dd[k] = dict2[k]와 동일합니다. 업데이트 기능은 존재하지 않는 항목을 추가할 수 있을 뿐만 아니라 요소뿐만 아니라 기존 요소도 수정합니다. 그리고 위에서 우리는 업데이트와 for...in을 통해 사전을 병합할 수도 있다는 것을 알고 있습니다.정렬
아아앙
위 내용은 Python dict 사전 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

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