


Wie kombiniert die Funktion „zip()' von Python mehrere Listen und warum ist die Länge des Ergebnisses unerwartet?
Mehrere Listen in Python komprimieren
In Python können Sie mit der Funktion zip() mehrere Listen gleicher Länge in einer einzigen Liste kombinieren von Tupeln. Jedes Tupel enthält entsprechende Elemente aus den ursprünglichen Listen.
Unerwartete Länge des gezippten Ergebnisses
Beim Komprimieren von drei Listen der Größe 20 in einer einzigen Liste ist ein unerwartetes Ergebnis aufgetreten. Anstatt drei Elemente zu erhalten, haben Sie 20 erhalten. Dies liegt daran, dass die Funktion zip() aus jeder Iteration Tupel erstellt, die alle drei Elemente enthalten.
Das Ergebnis verstehen
Für Betrachten Sie beispielsweise die folgenden Listen:
a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] c = [7, 8, 9]
Das Zusammenfassen dieser Listen würde Folgendes ergeben Ergebnis:
zip_result = zip(a, b, c) # Print the length of the zipped result print(len(zip_result)) # Output: 3
Wie Sie sehen können, beträgt die Länge des komprimierten Ergebnisses 3, obwohl die ursprünglichen Listen jeweils 3 Elemente enthalten. Dies liegt daran, dass jedes Element im komprimierten Ergebnis ein Tupel ist, das Elemente aus allen drei Listen enthält:
# Print the first tuple in the zipped result print(zip_result[0]) # Output: (1, 4, 7)
Um die Anzahl der Elemente in jedem Tupel zu bestimmen, können Sie die Länge des ersten Elements untersuchen:
# Get the first tuple in the zipped result first_tuple = zip_result[0] # Print the length of the first tuple print(len(first_tuple)) # Output: 3
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kombiniert die Funktion „zip()' von Python mehrere Listen und warum ist die Länge des Ergebnisses unerwartet?. 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
