推薦教學:Python教學
append()函數
描述:在清單ls最後(最後)新增一個元素object
#語法:ls.append(object) -> None 無回傳值
範例:
a=[1,2,3] a.append(5)
此時,運行結果為[1, 2, 3, 5]
a=[1,2,3] a.append([5])
此時,執行結果為[1, 2, 3, [5]]
結果不再為一個數組,而是list
用append產生多維數組:
import numpy as np a=[] for i in range(5): a.append([]) for j in range(5): a[i].append(i)
結果如下:
[[0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4, 4]]
矩陣轉置函數transpose方法:
a=np.transpose(a)
結果如下:
([[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]])
#編號組合並操作:
h=np.arange(-2,2,1) h.shape k1=np.c_[h,h] #横向合并函数1 np.c_,将数组转化为列向量 k2=np.hstack((h,h)) #横向合并函数2 np.hstack,将数组作为横向量 print("k1="+str(k1)) print("k2="+str(k2)) l1=np.r_[[h],[h]] #纵向合并函数np.r_ l2=np.vstack((h,h)) #纵向合并函数np.vstack print("l1="+str(l1)) print("l2="+str(l2))
結果如下:
k1=[[-2 -2] [-1 -1] [ 0 0] [ 1 1]] k2=[-2 -1 0 1 -2 -1 0 1] l1=[[-2 -1 0 1] [-2 -1 0 1]] l2=[[-2 -1 0 1] [-2 -1 0 1]]
以上是python中append的用法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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