


Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Kejadian Senarai Item dalam Python dengan Cekap?
Mengira Kejadian Item Senarai dalam Python
Dalam Python, anda dengan mudah boleh mengira kejadian item tertentu dalam senarai menggunakan kaedah kiraan. Untuk mencapai ini, berikan item yang anda ingin kira sebagai hujah kepada kaedah kiraan senarai.
Sebagai contoh, jika anda mempunyai senarai [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1 ], anda boleh mengira kejadian nombor 1 menggunakan kod berikut:
[1, 2, 3, 4, 1, 4, 1].count(1)
Kaedah ini akan mengembalikan bilangan kali 1 muncul dalam senarai, yang dalam kes ini ialah 3.
Awas: Menggunakan kaedah kiraan berulang kali untuk berbilang item boleh memberi kesan ketara kepada prestasi. Ini kerana setiap panggilan kiraan memerlukan lelaran ke atas keseluruhan senarai yang mengandungi n elemen. Melakukan n kiraan panggilan dalam satu gelung akan menghasilkan n * n jumlah semakan, yang boleh menjejaskan prestasi dengan teruk.
Alternatif untuk Pengiraan Berbilang Item yang Cekap:
Jika anda memerlukan pengiraan berbilang item, anda harus mempertimbangkan untuk menggunakan kelas Counter. Kelas ini menawarkan prestasi yang lebih baik dengan hanya melakukan n jumlah semakan. Walau bagaimanapun, ia mengembalikan objek Counter dan bukannya satu integer.
Untuk menggambarkan, katakan anda mempunyai senarai yang sama [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1] dan ingin mengira kejadian semua elemen unik. Anda boleh menggunakan kod berikut:
from collections import Counter c = Counter([1, 2, 3, 4, 1, 4, 1]) print(c[1]) # Prints the count of 1 print(c[2]) # Prints the count of 2 print(c[3]) # Prints the count of 3 print(c[4]) # Prints the count of 4
Pendekatan ini menyediakan kiraan item individu dalam senarai dengan cekap sambil mengelakkan overhed prestasi yang dikaitkan dengan kiraan panggilan berulang.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Kejadian Senarai Item dalam Python dengan Cekap?. 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

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.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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.
