


Bagaimana untuk menyenaraikan segmen secara efisien ke dalam bilangan sublist tetap di Python?
Segmen Python Segmen dengan cekap dengan numpy
Dalam pengaturcaraan Python, ia sering diperlukan untuk memecah senarai panjang ke dalam pelbagai sublists dengan saiz yang sama. Artikel ini memperkenalkan dua cara yang cekap untuk mencapai matlamat ini menggunakan perpustakaan Numpy dan menjawab soalan "Bagaimana untuk memisahkan senarai ke dalam bilangan sublist tetap dengan numpy".
Katakan terdapat senarai 30 elemen, dan anda perlu memecahnya menjadi 3 subsists saiz 10. Fungsi reshape
Numpy dan fungsi array_split
dapat dengan mudah dilaksanakan.
Kaedah 1: Gunakan fungsi reshape
Fungsi reshape
dapat mengubah bentuk array selagi jumlah unsur tetap tidak berubah. Kodnya adalah seperti berikut:
import numpy sebagai np data = senarai (julat (30)) # Buat senarai yang mengandungi 0-29 hasil = np.array (data). Reshape ((3, 10)) cetak (hasil)
Kod ini mula -mula menukar senarai ke array numpy, dan kemudian membentuk semula ke dalam arus 2D 3 baris dan 10 lajur menggunakan reshape((3, 10))
, menghasilkan 3 sublists saiz 10.
Kaedah 2: Gunakan fungsi array_split
Fungsi array_split
boleh memecah array ke dalam pelbagai subarray. Jika panjang array tidak boleh dibahagikan dengan bilangan perpecahan, panjang subarrays terakhir mungkin berbeza dari subarrays yang lain. Kodnya adalah seperti berikut:
import numpy sebagai np data = senarai (julat (30)) hasil = np.array_split (data, 3) cetak (hasil)
Kod ini membahagikan senarai menjadi 3 sublist. Oleh kerana panjang senarai (30) boleh dibahagikan dengan bilangan segmen (3), setiap panjang sublist adalah 10.
Kedua -dua kaedah ini dapat memecah senarai secara berkesan, dan kaedah yang dipilih bergantung kepada keadaan tertentu. Kaedah reshape
sesuai untuk situasi di mana panjang senarai boleh dibahagikan dengan bilangan segmen, manakala kaedah array_split
lebih umum dan boleh mengendalikan situasi di mana panjang tidak dapat dibahagikan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyenaraikan segmen secara efisien ke dalam bilangan sublist tetap di Python?. 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











PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.

PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.

Untuk menjalankan kod python dalam teks luhur, anda perlu memasang plug-in python terlebih dahulu, kemudian buat fail .py dan tulis kod itu, dan akhirnya tekan Ctrl B untuk menjalankan kod, dan output akan dipaparkan dalam konsol.

PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Golang lebih baik daripada Python dari segi prestasi dan skalabiliti. 1) Ciri-ciri jenis kompilasi Golang dan model konkurensi yang cekap menjadikannya berfungsi dengan baik dalam senario konvensional yang tinggi. 2) Python, sebagai bahasa yang ditafsirkan, melaksanakan perlahan -lahan, tetapi dapat mengoptimumkan prestasi melalui alat seperti Cython.

Kod penulisan dalam Kod Visual Studio (VSCode) adalah mudah dan mudah digunakan. Hanya pasang VSCode, buat projek, pilih bahasa, buat fail, tulis kod, simpan dan jalankannya. Kelebihan vscode termasuk sumber lintas platform, bebas dan terbuka, ciri-ciri yang kuat, sambungan yang kaya, dan ringan dan cepat.

Running Python Code di Notepad memerlukan Python Executable dan NPPExec plug-in untuk dipasang. Selepas memasang Python dan menambahkan laluannya, konfigurasikan perintah "python" dan parameter "{current_directory} {file_name}" dalam plug-in nppexec untuk menjalankan kod python melalui kunci pintasan "f6" dalam notepad.
