Python 3.0 이후 키보드 입력은
>>> x=input >>> 123 123
입력 기능을 사용합니다. 123을 입력하면 바로 x에 할당되어 출력됩니다.
입력만으로는 대부분의 데이터 처리를 해결할 수 없습니다. 일반적으로 입력 문자열을 분할해야 합니다. Python은 분할() 함수를 사용하여 분할합니다
>>> x=input() 1,2,3,4 >>> xlist=x.split(",") >>> print(xlist) ['1', '2', '3', '4']
그러나 입력은 여전히 충분하지 않습니다. 목록도 숫자이므로 추가 변환이 필요합니다
>>> x=input() 1,2,3,4 >>> xlist=x.split(",") >>> print(xlist) ['1', '2', '3', '4'] >>> xlist = [int(xlist[i]) for i in range(len(xlist))] #for循环,把每个字符转成int值 >>> print(xlist) [1, 2, 3, 4]
split("") 함수의 매개변수는 (a, b, c...;1,2,3...;%, !,*,space)
>>> x=input() 1 2 3 4 >>> xlist=x.split(" ") >>> print(xlist) ['1', '2', '3', '4'] >>> xlist = [int(xlist[i]) for i in range(len(xlist))] >>> print(xlist) [1, 2, 3, 4]
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위 내용은 Python에서 입력 함수를 사용하여 목록을 입력하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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