


Python의 `any` 및 `all` 함수는 목록 이해에서 어떻게 작동하며, 이것이 `[False, False, False]`를 반환할 수 있는 이유는 무엇입니까?
Python의 any 및 all 함수 이해
Python의 any 및 all은 반복 가능한 항목을 평가하고 다음을 기반으로 부울 값을 반환하는 내장 함수입니다. 그들의 진실성 elements.
any
any는 반복 가능한 요소 중 하나 이상이 True(또는 숫자 값의 경우 0이 아닌 경우)인 경우 True를 반환합니다. True 값이 발견되거나 모든 요소가 소진될 때까지 iterable을 평가합니다.
all
all은 iterable의 모든 요소가 True인 경우에만 True를 반환합니다. iterable이 비어 있으면 모두 True를 반환합니다. False 값이 발견되거나 모든 요소가 검사될 때까지 반복 가능한 항목을 계속 평가합니다.
진실성
모든 작동 방식을 이해하려면 진실성을 이해하는 것이 중요합니다. Python에서는 값이 0, 빈 문자열 또는 None(Null)이 아닌 경우 True로 간주됩니다. False 값에는 0, 빈 컨테이너 및 False 자체가 포함됩니다.
귀하의 코드
귀하의 코드에서는 목록 이해를 사용하고 있습니다.
[any(x) and not all(x) for x in zip(*d['Drd2'])]
이 표현을 이해하기 위해 풀어보겠습니다. down:
- zip(*d['Drd2']): d['Drd2']에 있는 여러 목록의 해당 요소를 그룹화하여 튜플 목록을 생성합니다.
- x in zip(*d['Drd2']): 생성된 목록의 튜플을 반복합니다. tuples.
- any(x): 주어진 튜플의 모든 요소가 True인지 평가합니다.
- not all(x): 주어진 튜플의 모든 요소가 True가 아닌지 평가합니다.
- 및: 이전 표현식의 결과를 결합합니다.
왜 False인지 반환됨
귀하의 코드는 하나 이상의 값이 True이고 동시에 튜플 목록의 각 튜플에 대해 모든 값이 True가 아닌지 확인하기 때문에 [False, False, False]를 반환합니다. d['Drd2']의 튜플은 동일한 요소를 가지므로 all(x)는 모든 튜플에 대해 True이므로 all(x)가 False가 아닙니다. 결과적으로 전체 표현식은 any(x)가 되고 not all(x)는 각 튜플에 대해 False로 평가됩니다.
위 내용은 Python의 `any` 및 `all` 함수는 목록 이해에서 어떻게 작동하며, 이것이 `[False, False, False]`를 반환할 수 있는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
