本文实例讲述了python元组操作方法,分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一般来说,python的函数用法挺灵活的,和c、php的用法不太一样,和js倒是挺像的。
在照着操作时,可以发现一个很神奇的现象:
>>> t = (1, 3, 'b') >>> q = t + ((3, 'abc')) >>> q (1, 3, 'b', 3, 'abc')
这里我预料的应该是(1, 3, 'b', (3, 'abc')),但是结果却是(1, 3, 'b', 3, 'abc'),刚开始我猜测python是把所有的元素都提取出来重新按原顺序组合。然后我又试了一下:
>>> q = t + ((3, 'abc'), '3') >>> q (1, 3, 'b', (3, 'abc'), '3')
看来猜测错了,那为什么q = t + ((3, 'abc'))就把元组拆分了呢,我又试了一下:
>>> q = t + ((3, 'abc', ('a'))) >>> q (1, 3, 'b', 3, 'abc', 'a')
python又把元素里的元组里的('a')去掉了(),为了验证我的想法,我进一步测试:
>>> q = t + ((3, 'abc', ('a', 'ab'))) >>> q (1, 3, 'b', 3, 'abc', ('a', 'ab'))
看来结果已经很明了了,在对元组进行+操作时,python会自动对被加的元组进行解析,在保持原元组结构的前提下,把它解析成最简单的元组进行相加,即把只有单一元素的多重元组去括号。
那么,如果我不想让python在+操作时把()去掉呢,那么这样操作就行了:
>>> q = t + ((3, 'abc'),) >>> q (1, 3, 'b', (3, 'abc'))
希望本文所述对大家Python程序设计的学习有所帮助。

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

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.

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