收集重复计算的结果
问题陈述:
我需要收集重复执行的计算的结果对于 x 的多个值,然后使用它们。
一般方法
使用显式循环:
- 在循环之前创建一个列表或字典,并在计算结果时附加或关联结果:
ys = [] for x in [1, 3, 5]: ys.append(x + 1) ys = {} x = 19 while x != 1: y = next_collatz(x) ys[x] = y x = y
使用理解式或生成器表达式:
-
列表理解:
xs = [1, 3, 5] ys = [x + 1 for x in xs]
-
字典理解:
ys = {x: x + 1 for x in xs}
使用map:
-
将函数映射到序列,并将结果转换为列表:
def calc_y(an_x): return an_x + 1 xs = [1, 3, 5] ys = list(map(calc_y, xs))
具体示例:
收集固定结果序列:
def make_list_with_inline_code_and_for(): ys = [] for x in [1, 3, 5]: ys.append(x + 1) return ys def make_dict_with_function_and_while(): x = 19 ys = {} while x != 1: y = next_collatz(x) ys[x] = y # associate each key with the next number in the Collatz sequence. x = y # continue calculating the sequence. return ys
管理循环期间更改的数据:
使用生成器表达式:
def collatz_from_19(): def generate_collatz(): nonlocal x yield x while x != 1: x = next_collatz(x) yield x x = 19 return generate_collatz()
使用地图:
def collatz_from_19_with_map(): def next_collatz2(value): nonlocal x x = value return next_collatz(x) x = 19 return map(next_collatz2, range(1))
以上是如何高效收集Python重复计算的结果?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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