


Menyingkap Trailing Comma dalam Animasi Matplotlib: Adakah ia Pengendali Koma?
Dalam coretan kod untuk mencipta animasi ringkas menggunakan Matplotlib, a koma boleh diperhatikan berikutan baris pembolehubah:
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
Koma ini telah membingungkan sesetengah pembangun, yang membawa kepada persoalan sama ada ia mewakili pengendali koma.
Menghilangkan Mitos Operator Koma
Koma mengekor dalam konteks ini tidak menunjukkan pengendali koma. Sebaliknya, ia memainkan peranan penting dalam membongkar nilai pulangan kaedah ax.plot() Matplotlib.
Membongkar Tuple
Fungsi dalam Python boleh mengembalikan berbilang nilai, yang disimpan sebagai tupel. Apabila memberikan nilai pulangan kepada berbilang pembolehubah, proses pembongkaran berlaku. Dengan menambahkan koma di sebelah kiri pernyataan tugasan, anda secara eksplisit meminta Python untuk membongkar tuple.
Peranan Koma
Dalam kes ini , ax.plot() mengembalikan tupel dengan hanya satu elemen: rujukan kepada objek baris yang dicipta. Koma memastikan bahawa Python memperuntukkan elemen tunggal ini kepada baris pembolehubah.
Berbilang Pembolehubah dan Membongkar
Pembukaan boleh digunakan pada pembolehubah dengan nama yang berbeza, membenarkan untuk penetapan berbilang nilai dalam satu baris:
base, ext = os.path.splitext(filename)
Sintaks Alternatif
Selain daripada menggunakan koma, pilihan sintaksis lain wujud untuk membongkar:
-
Kurungan:
(line,) = ax.plot(x, np.sin(x))
-
Notasi Senarai:
[line] = ax.plot(x, np.sin(x))
Tugasan Alternatif
Jika pembongkaran tuple tidak diingini, anda boleh menetapkan objek baris tunggal secara langsung:
line = ax.plot(x, np.sin(x))[0]
Kesimpulan
Koma mengekor selepas baris pembolehubah dalam kod animasi Matplotlib bukanlah pengendali koma. Ia memainkan peranan penting dalam membongkar tuple yang dikembalikan oleh ax.plot() dan memberikan objek garis kepada pembolehubah yang sesuai. Sintaks menawarkan fleksibiliti dalam tugasan berubah-ubah dan memudahkan kod ringkas untuk tugasan animasi dan plot.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Kod Animasi Matplotlib Menggunakan Koma Jejak?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod
