이 글은 파이썬에서 *의 사용법을 소개합니다(코드 예제). 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
1. 곱셈을 나타냅니다.
2. 배수를 나타냅니다.
def T(msg,time=1): print((msg+' ')*time) T('hi',3)
결과: hi hi hi
3. 단일 *
3.1이 함수 정의의 형식 매개변수 위치에 나타납니다.
*매개변수는 모든 숫자를 허용하는 데 사용됩니다. 매개변수를 가져와서 튜플에 넣습니다.
def demo(*p): print(p) demo(1,2,3)
결과: (1, 2, 3)
3.2 함수 호출의 실제 매개변수 위치에 나타남
함수가 여러 매개변수를 호출할 때 목록, 튜플, 집합, 사전 및 기타 반복 가능한 개체가 실제 매개변수로 사용됩니다. , 앞에 *를 추가하면 인터프리터는 자동으로 압축을 풀고 여러 단일 변수 매개변수에 전달합니다(파싱된 매개변수의 수는 함수 매개변수의 수와 같아야 합니다).
a=[1,2,3] d(*a)
결과: 1 2 3
4. 함수 정의의 형식 매개변수 부분에 두 개의 **가 나타납니다
예: **매개변수는 키 매개변수와 유사한 할당 형태로 여러 개의 실제 매개변수를 받는 데 사용됩니다. 사전에(즉, 함수의 매개변수를 사전으로 변환)
def demo(**p): for i in p.items(): print(i) demo(x=1,y=2)
결과: ('x', 1) ('y', 2)
위 내용은 Python에서 * 사용법 소개(코드 예)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

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


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