


Wie funktionieren die „any'- und „all'-Funktionen von Python und warum ist mein Tupelvergleich fehlgeschlagen?
Verstehen des Verhaltens aller Funktionen von Python
Alle Funktionen von Python bieten bequeme Möglichkeiten, den Wahrheitsgehalt mehrerer Elemente innerhalb eines Iterables zu beurteilen . any gibt True zurück, wenn ein Element True ist, während all nur dann True zurückgibt, wenn alle Elemente True sind.
any vs. all
Intuitiv kann any als visualisiert werden Reihe logischer ODER-Operatoren (||) und alles als Reihe logischer UND-Operatoren (&&). Dieses Verständnis hilft, ihre Funktionalität zu verdeutlichen:
- beliebig: Mindestens ein Truthy-Element führt zu einem True-Rückgabewert. Leere Iterables werden als Falsch ausgewertet.
- all: Nur wenn alle Elemente wahr sind, geben alle True zurück. Auch hier führen leere Iterables zu True.
Kurzschlüsse
Ein wichtiger Aspekt von allem und jedem ist sein Kurzschlussverhalten. Sie bewerten Elemente nacheinander, bis sie das Ergebnis bestimmen können. Diese Optimierung verhindert unnötiges Durchlaufen des gesamten Iterables.
Anwendung im gegebenen Beispiel
Im bereitgestellten Beispiel wollen wir Tupel vergleichen, um festzustellen, ob sich ein Wert unterscheidet und print True in diesem Fall. Die erwartete Ausgabe sollte [False, True, False] sein. Das tatsächlich erhaltene Ergebnis ist jedoch [Falsch, Falsch, Falsch]. Diese Diskrepanz ergibt sich aus dem verwendeten Ausdruck:
[any(x) and not all(x) for x in zip(*d['Drd2'])]
Der Ausdruck in den Klammern wird nur dann als True ausgewertet, wenn mindestens ein Element im Tupel True ist, aber nicht alle Elemente True sind. Im angegebenen Fall enthält keines der Tupel solche Werte. Daher ist das Ergebnis fälschlicherweise [Falsch, Falsch, Falsch].
Korrekte Implementierung
Um das beabsichtigte Verhalten zu erreichen, könnte man stattdessen den folgenden Ausdruck verwenden:
[x[0] != x[1] for x in zip(*d['Drd2'])]
Dieser Ausdruck vergleicht direkt das erste und zweite Element jedes Tupels und gibt True zurück, wenn sie unterschiedlich sind. Als Ergebnis würde die gewünschte Ausgabe von [Falsch, Wahr, Falsch] erhalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie funktionieren die „any'- und „all'-Funktionen von Python und warum ist mein Tupelvergleich fehlgeschlagen?. 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
