


Bagaimanakah Fungsi `mana-mana` dan `semua` Python Berfungsi, dan Mengapa Perbandingan Tuples Saya Gagal?
Memahami Gelagat mana-mana dan semua Fungsi Python
Sebarang dan semua Python menyediakan cara yang mudah untuk menilai kebenaran pelbagai elemen dalam satu lelaran . sebarang mengembalikan Benar jika mana-mana elemen adalah Benar, manakala semua mengembalikan Benar hanya jika semua elemen adalah Benar.
sebarang vs. semua
Secara intuitif, mana-mana elemen boleh digambarkan sebagai siri operator OR logik (||), dan semuanya sebagai satu siri operator AND logik (&&). Pemahaman ini membantu menjelaskan fungsinya:
- mana-mana: Sekurang-kurangnya satu elemen Truthy menghasilkan nilai pulangan Benar. Iterables kosong menilai kepada False.
- semua: Hanya apabila semua elemen adalah Benar, semua akan kembali Benar. Sekali lagi, iterables kosong menghasilkan True.
Litar Pintas
Aspek penting dalam mana-mana dan semua ialah tingkah laku litar pintas mereka. Mereka menilai elemen secara berurutan sehingga mereka dapat menentukan hasilnya. Pengoptimuman ini menghalang traversal yang tidak perlu bagi keseluruhan lelaran.
Aplikasi dalam Contoh Diberi
Dalam contoh yang diberikan, kami menyasarkan untuk membandingkan tupel untuk menentukan sama ada sebarang nilai berbeza dan cetak Benar dalam kes itu. Output yang dijangkakan hendaklah [Salah, Benar, Salah]. Walau bagaimanapun, keputusan sebenar yang diperoleh ialah [False, False, False]. Percanggahan ini timbul daripada ungkapan yang digunakan:
[any(x) and not all(x) for x in zip(*d['Drd2'])]
Ungkapan dalam kurungan dinilai kepada Benar hanya jika sekurang-kurangnya satu elemen dalam tupel adalah Benar tetapi tidak semua elemen adalah Benar. Dalam kes yang disediakan, tiada tupel mengandungi nilai sedemikian. Oleh itu, hasilnya adalah salah [False, False, False].
Pelaksanaan Betul
Untuk mencapai tingkah laku yang dimaksudkan, seseorang boleh menggunakan ungkapan berikut sebagai ganti:
[x[0] != x[1] for x in zip(*d['Drd2'])]
Ungkapan ini membandingkan secara langsung elemen pertama dan kedua setiap tupel, mengembalikan True jika ia berbeza. Akibatnya, output [Salah, Benar, Salah] yang diingini akan diperolehi.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Fungsi `mana-mana` dan `semua` Python Berfungsi, dan Mengapa Perbandingan Tuples Saya Gagal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
