首页 后端开发 Python教程 Python 的'any”和'all”函数如何工作,为什么我的元组比较失败?

Python 的'any”和'all”函数如何工作,为什么我的元组比较失败?

Dec 11, 2024 am 04:35 AM

How Do Python's `any` and `all` Functions Work, and Why Did My Comparison of Tuples Fail?

理解Python的any和所有函数的行为

Python的any和all提供了方便的方法来评估可迭代中多个元素的真实性。如果任何元素为 True,则 any 返回 True,而仅当所有元素为 True 时,all 才返回 True。

any 与 all

直观上,any 可以可视化为一系列逻辑 OR 运算符 (||),以及全部作为一系列逻辑 AND 运算符 (&&)。这种理解有助于阐明它们的功能:

  • 任意: 至少有一个 Truthy 元素会产生 True 返回值。空的迭代计算结果为 False。
  • all: 仅当所有元素均为 Truthy 时,所有元素都返回 True。同样,空的迭代结果为 True。

短路

所有的一个重要方面是它们的短路行为。他们按顺序评估元素,直到确定结果。这种优化可以防止对整个迭代进行不必要的遍历。

给定示例中的应用

在提供的示例中,我们的目标是比较元组以确定是否有任何值不同,并且在这种情况下打印 True。预期输出应为 [False, True, False]。然而实际得到的结果是[False,False,False]。这种差异是由所使用的表达式引起的:

[any(x) and not all(x) for x in zip(*d['Drd2'])]
登录后复制

仅当元组中至少有一个元素为 True 但并非所有元素均为 True 时,方括号内的表达式才计算为 True。在提供的情况下,没有任何元组包含此类值。因此,结果是错误的 [False, False, False]。

正确实现

要实现预期的行为,可以使用以下表达式:

[x[0] != x[1] for x in zip(*d['Drd2'])]
登录后复制

该表达式直接比较每个元组的第一个和第二个元素,如果不同则返回 True。结果,将获得所需的输出 [False, True, False]。

以上是Python 的'any”和'all”函数如何工作,为什么我的元组比较失败?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

<🎜>:泡泡胶模拟器无穷大 - 如何获取和使用皇家钥匙
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系统,解释
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora:巫婆树的耳语 - 如何解锁抓钩
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

Java教程
1672
14
CakePHP 教程
1428
52
Laravel 教程
1332
25
PHP教程
1277
29
C# 教程
1257
24
Python与C:学习曲线和易用性 Python与C:学习曲线和易用性 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

学习Python:2小时的每日学习是否足够? 学习Python:2小时的每日学习是否足够? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python vs.C:探索性能和效率 Python vs.C:探索性能和效率 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python vs. C:了解关键差异 Python vs. C:了解关键差异 Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

Python标准库的哪一部分是:列表或数组? Python标准库的哪一部分是:列表或数组? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python:自动化,脚本和任务管理 Python:自动化,脚本和任务管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

科学计算的Python:详细的外观 科学计算的Python:详细的外观 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Web开发的Python:关键应用程序 Web开发的Python:关键应用程序 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

See all articles