


Pythons Äquivalent zu sum(): Wo ist die „Product()'-Alternative?
Wo ist Pythons Produktanalogon von sum()?
Pythons vielseitige sum()-Funktion bietet eine praktische Möglichkeit, die Summe von Zahlen in zu berechnen eine Folge. Einige Entwickler haben jedoch nach einer ähnlichen Funktion gesucht, die in der Lage ist, eine Multiplikation auf einem iterierbaren Wert durchzuführen. Entgegen der landläufigen Meinung ist eine solche Funktion nicht in der Python-Standardbibliothek enthalten.
Da es keine integrierte „product()“-Funktion gibt, hat sich die Entwicklergemeinschaft verschiedene Problemumgehungen ausgedacht. Ein bemerkenswerter Ansatz besteht darin, die Funktion „reduce()“ in Verbindung mit dem Operatormodul zu nutzen.
Erstellen einer benutzerdefinierten Produktfunktion
Die Funktion „red()“ akzeptiert eine iterierbare und eine Binärfunktion und wendet die Funktion auf jedes Element in der Iterable an und akkumuliert das Ergebnis:
from functools import reduce from operator import mul # Example usage: reduce(mul, (3, 4, 5), 1) # Returns: 60
Die Funktion „operator.mul“ stellt die für die Produktberechnung erforderliche Multiplikationsfunktion bereit. Der optionale dritte zu reduzierende Parameter stellt einen Anfangswert dar, der in diesem Fall 1 ist. Dieser Anfangswert dient als Ausgangspunkt für die Produktakkumulation.
Obwohl Guido van Rossum, der Erfinder von Python, zunächst ein Veto gegen die Einbeziehung von einlegte Als dedizierte „product()“-Funktion bietet die Reduce()-Problemumgehung eine praktische Alternative für die Multiplikation von Iterables.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPythons Äquivalent zu sum(): Wo ist die „Product()'-Alternative?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
