이 글은 Python의 range() 함수 사용 방법을 소개합니다(코드 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
range()는 Python의 내장 함수로, 현재는 for 루프에서 루프 수로 자주 사용합니다. 실제로 range()의 사용법은 그것뿐만이 아닙니다. . 이 기사에서는 이를 소개합니다.
실제로 일련의 숫자를 반복해야 하는 경우 내장 함수 <span class="pre">range()</span>가 유용할 것입니다. 산술 계열을 생성합니다. <code class="xref py py-func docutils literal notranslate"><span class="pre">range()</span>
会派上用场。它生成算术级数:
>>> for i in range(5): ... print(i) ... 01 2 3 4
给定的终止数值并不在要生成的序列里;<span class="pre">range(10)</span>
会生成10个值,并且是以合法的索引生成一个长度为10的序列。range也可以以另一个数字开头,或者以指定的幅度增加(甚至是负数;有时这也被叫做 '步进')
range(5, 10) 5, 6, 7, 8, 9 range(0, 10, 3) 0, 3, 6, 9 range(-10, -100, -30) -10, -40, -70
要以序列的索引来迭代,您可以将 <span class="pre">range()</span>
和 <span class="pre">len()</span>
组合如下:
>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb'] >>> for i in range(len(a)): ... print(i, a[i]) ... Mary had a little lamb
然而,在大多数这类情况下,使用 <span class="pre">enumerate()</span>
函数比较方便,请参见 循环的技巧 。
如果你只打印 range,会出现奇怪的结果:
>>> print(range(10)) range(0, 10)
<span class="pre">range()</span>
所返回的对象在许多方面表现得像一个列表,但实际上却并不是。此对象会在你迭代它时基于所希望的序列返回连续的项,但它没有真正生成列表,这样就能节省空间。
我们说这样的对象是 可迭代的 ,也就是说,适合作为函数和结构体的参数,这些函数和结构体期望在迭代结束之前可以从中获取连续的元素。我们已经看到 <span class="pre">for</span>
语句就是这样一个迭代器。函数 <span class="pre">list()</span>
>>> list(range(5)) [0, 1, 2, 3, 4]주어진 터미널 값이 생성할 시퀀스에 없습니다.
<span class="pre">range(10)</span> code>는 10개의 값을 생성하고 유효한 인덱스를 사용하여 길이가 10인 시퀀스를 생성합니다. 범위는 다른 숫자로 시작하거나 지정된 양만큼 증가할 수도 있습니다(음수라도, 때로는 '스테핑'이라고도 함) rrreee 시퀀스의 인덱스별로 반복하려면 다음을 수행할 수 있습니다. <span class="pre">range()</span>
및 <span class="pre ">len()</span>
은 다음과 같이 결합됩니다: rrreee
그러나 대부분의 경우 <span class="를 사용합니다. pre">enumerate()</span>
함수가 더 편리합니다. 반복 팁을 참조하세요. 🎜🎜범위만 인쇄하면 이상한 결과가 나타납니다: 🎜rrreee🎜<span class="pre">range()</span>
반환된 객체는 여러 면에서 목록처럼 동작하지만 목록은 아닙니다. 이 객체는 반복할 때 원하는 순서에 따라 연속 항목을 반환하지만 실제로는 공간을 절약하기 위해 목록을 생성하지 않습니다. 🎜🎜우리는 이러한 객체가 반복 가능하다고 말합니다. 즉, 반복이 끝나기 전에 연속적인 요소가 필요한 함수 및 구조에 대한 매개변수로 적합합니다. 우리는 <span class="pre">for</span>
문이 그러한 반복자임을 확인했습니다. <span class="pre">list()</span>
함수는 반복 가능한 객체에서 목록을 생성하는 또 다른 함수입니다. 🎜rrreee🎜 나중에 반복 가능한 객체를 반환하는 더 많은 함수와 반복 가능한 객체를 매개 변수로 사용하는 함수를 살펴보겠습니다. (관련 권장 사항: 🎜python 튜토리얼🎜)🎜
위 내용은 Python에서 range() 함수 사용 소개(코드 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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