了解 Python 循环中的列表修改
当尝试使用循环迭代列表时修改列表中的元素时,您可能会遇到更改似乎不持久的问题。此行为源于 Python 处理循环内分配的变量的方式。
核心问题
在 Python 中,当您在循环内分配引用循环中元素的变量时,列表(例如,对于 li 中的 i:),您不会修改列表本身,而是创建对该元素的新引用。因此,当您尝试修改 i 时,您实际上并没有更改列表中的值。
示例
考虑以下代码:
li = ["spam", "eggs"] for i in li: i = "foo" print(li) # Output: ["spam", "eggs"]
虽然你在循环中给 i 赋值了“foo”,但是 li 的值保持不变,因为 i 没有直接引用中的元素li 而是它们的副本。
解决方案
要在循环期间修改列表元素,您有多种选择:
- 列表理解: 使用修改后的元素创建一个新列表,如您在示例中使用 [foo for i in li].
- 索引循环: 使用循环遍历列表的索引(如 for idx in range(len(li)))并将修改后的值分配给 li[ idx].
- Enumerate: 利用 enumerate 同时迭代索引和元素(例如,对于 idx,enumerate(li) 中的 item),允许您直接修改列表元素。
以上是为什么在 Python 循环中修改'i”不会改变列表的元素?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,减法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

VSCode Windows 64位 下载
微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)