Python에서는 문자열 작업을 할 때 비교 연산자(==)와 equals() 메서드가 다른 방식으로 사용됩니다. Python에서 == 연산자와 같음 메서드를 구별하려면 문자열 비교와 함께 사용해야 합니다. 문자열 비교는 데이터 분석 및 기계 학습에서 문자열을 사용할 때 광범위하게 발생합니다. 이 기사에서는 문자열과 함께 사용할 때 == 연산자와 equals() 메서드를 구별하는 방법을 알아봅니다.
== 연산자
(파이썬)==는 두 문자열 값을 비교하는 데 사용되는 비교 연산자입니다. 문자열 값이 같으면 True를 반환하고, 문자열 값이 같지 않으면 False를 반환합니다. 문자열이 다른 메모리 위치에 저장되어 있어도 true를 반환합니다. 문자열 값이 같은지 비교만 합니다.
예
아래 예에서는 두 개의 문자열 값 str1 및 str2을 정의하고 동일한 문자열 값으로 초기화합니다. == 연산자를 사용하여 문자열 str1과 str2을 비교하면 두 문자열의 값이 동일하므로 true를 반환합니다. p> 으아악
출력
으아악Python의 __eq__() 메서드
Python의 __eq__ 메서드는 클래스의 개체가 동일한지 비교하는 방법을 정의하는 데 사용됩니다. __eq__ 메서드는 self(== 연산자 왼쪽에 있는 개체)와 other(== 연산자 오른쪽에 있는 개체)라는 두 가지 매개 변수를 사용합니다. __eq__ 메서드는 항상 부울 값(True 또는 False)을 반환합니다. 부울 값이 아닌 다른 값을 반환하면 TypeError가 발생합니다.
예
아래 예에서는 name 및 age라는 두 가지 속성이 있는 Person이라는 클래스를 만듭니다. 그런 다음 클래스에 __eq__() 메서드를 정의하여 person 개체의 name 및 age 속성을 비교합니다. 마지막으로 person 클래스의 두 인스턴스 p1 및 p2를 만들고 == 연산자를 사용하여 비교합니다.
으아악출력
으아악== 메소드와 __eq__ 메소드의 차이점
== 연산자 |
__eq__method |
---|---|
==는 두 개체의 값을 비교할 때 Python의 기본 동작입니다. |
__eq__ 메서드는 클래스에 명시적으로 정의되어야 합니다. |
== 연산자는 다양한 데이터 유형의 개체를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. |
__eq__ 메서드는 동일한 유형의 객체만 비교할 수 있습니다 |
맞춤 설정 유연성이 많지 않습니다. |
__eq__ 방법은 특정 비교 유형에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. |
상속될 수 없으며 각 클래스마다 명시적으로 정의해야 합니다. |
__eq__ 메소드는 상위 클래스에서 상속될 수 있습니다. |
결론
이 기사에서는 Python에서 == 연산자와 __eq__ 메서드가 어떻게 작동하는지 논의했습니다. == 연산자는 문자열의 메모리 위치를 확인하지 않고 문자열을 비교합니다. __eq__ 메소드는 클래스에 정의되어 있으며 두 객체를 비교하는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 == 연산자와 __eq__ 메서드의 차이점도 설명합니다.
위 내용은 Python 프로그램은 string == 연산자와 __eq__() 메서드를 구별합니다.의 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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