파이썬에서는 다양한 방법을 통해 함수에서 여러 값을 반환할 수 있습니다. 다음 글에서는 함수에서 여러 값을 반환하는 방법을 소개하겠습니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
방법 1: 객체 사용
이것은 C/C++ 및 Java와 유사하며, 여러 값을 보유하고 해당 클래스의 객체를 반환하는 클래스를 만들 수 있습니다.
코드 예제를 통해 함수에서 여러 값을 반환하는 방법을 살펴보겠습니다.
class Test: def __init__(self): self.str = "hello world!" self.x = 20 # 返回一个对象 def fun(): return Test() t = fun() print(t.str) print(t.x)
출력:
hello world! 20
방법 2: 목록 사용
Python에서 목록은 다음과 같습니다. 대괄호 배열을 사용하여 생성된 항목은 변경 가능합니다. 이는 다양한 유형의 항목을 포함할 수 있다는 점에서 배열과 다릅니다.
다음은 함수
# 返回一个列表 def fun(): str = "hello" x = 20 return [str, x]; list = fun() print(list)
에서 여러 값을 반환하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.
['hello', 20]
출력: # 返回一个元组
def fun():
str = "你好!"
x = 2019
return str, x;
str, x = fun() # Assign returned tuple
print(str)
print(x)
방법 3: 튜플 사용
Python에서 튜플은 쉼표로 구분됩니다. items Sequence; 불변의 Python 객체의 시퀀스입니다. 튜플은 일단 선언되면 변경할 수 없다는 점을 제외하면 리스트와 유사합니다(튜플은 변경할 수 없습니다). 튜플은 일반적으로 목록보다 빠릅니다.
다음은 함수에서 여러 값을 반환하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다
你好! 2019
출력:# 返回一个字典
def fun():
d = dict();
d['name'] = "欧阳克"
d['age'] = 25
return d
d = fun()
print(d)
방법 4: 사전 사용
Python에서 사전은 해시와 유사합니다 또는 다른 언어 매핑의 해시입니다. 이는 키-값 쌍으로 구성됩니다. 값은 사전의 고유 키로 액세스할 수 있습니다.
다음은 함수
{'name': '欧阳克', 'age': 25}
에서 여러 값을 반환하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다. rrreee권장 관련 비디오 튜토리얼: "Python Tutorial" "
Python3 Tutorial🎜"🎜위 내용은 Python 함수에서 여러 값을 반환하는 방법은 무엇입니까? (코드 예)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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