


Memahami mana-mana dan semua Fungsi Python
Sebarang dan semua fungsi Python ialah alat penting untuk menganalisis kebenaran unsur boleh lelar.
mana-mana Fungsi
mana-mana(iterable) mengembalikan True jika mana-mana elemen dalam iterable adalah True (bukan False, None, 0, ''). Jika semua elemen adalah Palsu, ia mengembalikan Palsu. Ia berkelakuan serupa dengan operasi ATAU logik.
semua Fungsi
semua(boleh diulang) mengembalikan True jika semua elemen dalam lelaran adalah Benar. Jika satu elemen pun False, ia akan kembali False. Ia menyerupai operasi logik DAN.
Aplikasi kepada Tuples
Dalam kes khusus anda, anda mempunyai senarai tupel:
d['Drd2'] = [[1, 5, 0], [1, 6, 0]]
Anda zip tupel ini untuk membuat senarai tupel elemen yang sepadan:
list(zip(*d['Drd2'])) = [(1, 1), (5, 6), (0, 0)]
Untuk setiap tupel ini, anda menggunakan ungkapan:
any(x) and not all(x)
Ini menyemak sama ada sekurang-kurangnya satu nilai dalam tupel adalah berbeza (menggunakan mana-mana) manakala tidak semua nilai adalah sama (menggunakan bukan semua). Walau bagaimanapun, dalam contoh anda, semua nilai yang sepadan dalam setiap tupel adalah sama, jadi ungkapan menilai kepada False untuk semua tupel, menghasilkan [False, False, False].
Membetulkan Output yang Dijangka
Untuk menyemak sama ada kedua-dua nombor dalam setiap tupel tidak sama, anda perlu menggunakan ungkapan:
x[0] != x[1]
Ini membandingkan secara langsung dua nombor dalam tupel dan mengembalikan Benar jika ia berbeza. Menggunakan ungkapan ini dengan pemahaman senarai memberikan anda output yang dijangkakan bagi [Salah, Benar, Salah], dengan (1, 1) adalah sama, (5, 6) adalah berbeza dan (0, 0) adalah sama.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Fungsi `mana-mana` dan `semua` Python Membantu Menentukan Perbezaan dalam Elemen Boleh Lelar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

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

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.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
