


Wie kann ich die „zip'-Funktion von Python in JavaScript replizieren?
JavaScript-Äquivalenz zur Python-Funktion „zip“
In Python kombiniert die Funktion „zip“ Elemente aus mehreren Listen zu Tupeln und behält dabei die Reihenfolge ihrer Positionen innerhalb bei Listen.
Beispielsweise bei drei gleich langen Listen:
list1 = [1, 2, 3] list2 = ['a', 'b', 'c'] list3 = [4, 5, 6]
Die „zip“-Funktion gibt die folgende Liste von Tupeln zurück:
[(1, 'a', 4), (2, 'b', 5), (3, 'c', 6)]
JavaScript-Äquivalent:
JavaScript verfügt nicht über eine integrierte „Zip“-Funktion. Es gibt jedoch mehrere Möglichkeiten, seine Funktionalität zu emulieren:
Verwendung der „map“-Funktion (ES5):
function zip(arrays) { return arrays[0].map(function(_, i) { return arrays.map(function(array) { return array[i] }) }); }
Alternativ mithilfe des Spreads Operator (ES6):
const zip = (...rows) => rows[0].map((_, c) => rows.map(row => row[c]));
Die Ausgabe dieser Funktion ist ein Array von Arrays, die jeweils a darstellen Tupel von Werten aus den Eingabelisten.
Hinweis:
- Die JavaScript-Versionen gehen davon aus, dass die Eingabelisten gleich lang sind.
- Verwenden Die „map“-Funktion kehrt die Reihenfolge der Elemente in den Tupeln im Vergleich zur „zip“-Funktion von Python um.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die „zip'-Funktion von Python in JavaScript replizieren?. 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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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 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.

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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.
