Рубрики
Без рубрики

Способы потери через список в Python

В этом руководстве мы перейдем к тому, как повторять список в Python. Список Python в основном является упорядоченной структурой данных, которая позволяет нам хранить и

Автор оригинала: Pankaj Kumar.

Способы потери через список в Python

В этом руководстве мы перейдем к тому, как повторять список в Python. Список Python в основном Заказанная структура данных Что позволяет нам хранить и манипулировать данные в нем.

Любовное из следующих способов можно упомянуть для Итера в списке в Python:

  • Использование метода Python Range ()
  • Список понимания
  • Использование метода Python перечисления ()
  • Используя для цикла
  • Используя цикл
  • Использование модуля Python Numpy
  • Использование функции лямбда

1. Итайте через список в Python с использованием метода диапазона ()

Python’s Диапазон () Метод может быть использован в сочетании с циклом для прохождения и итерации через список в Python.

Метод диапазона () в основном возвращает Последовательность целых чисел I.E. Он создает/генерирует последовательность целых чисел от прилагаемого индекса запуска до конечного индекса, как указано в списке аргументов.

Синтаксис:

range (start, stop[, step])
  • Начать (Верхний предел): этот параметр используется для обеспечения начального значения/индекса для последовательности целых чисел.
  • Стоп (нижний предел): этот параметр используется для обеспечения конечного значения/индекса для последовательности целых чисел.
  • шаг (Необязательно): он обеспечивает разницу между каждым целым числом из последовательности для генерирования.

Диапазон () Функция Создает последовательность целых чисел от начального значения до значения конца/останова, но он не включает в себя конечное значение в последовательности I.E. Он не включает в себя количество останов/значение в результирующей последовательности Отказ

Пример:

lst = [10, 50, 75, 83, 98, 84, 32]

for x in range(len(lst)): 
	print(lst[x]) 

В приведенном выше фрагменте кода список ITERATION использует диапазон () функции, которая проходит через 0 (ноль) на длину списка определенный.

Выход:

10
50
75
83
98
84
32

2. Итайте через список в Python с использованием петли для цикла

Python для цикла можно использовать для непосредственно повторяется через список.

Синтаксис:

for var_name in input_list_name:

Пример:

lst = [10, 50, 75, 83, 98, 84, 32] 


for x in lst: 
	print(x) 

Выход:

10
50
75
83
98
84
32

3. Список понимания, чтобы повторить через список в Python

Понимание списка Python Является ли безразличным способом создания списка элементов, которые обладают определенным свойством или спецификацией I.e. Он может определить, является ли вход списком, строка, кортеж и т. Д.

Синтаксис:

[expression/statement for item in input_list]

Пример:

lst = [10, 50, 75, 83, 98, 84, 32] 

[print(x) for x in lst] 

Выход:

10
50
75
83
98
84
32

4. Итайте через список в Python с циклом во время

Python в то время как цикл также может быть использован для повторения списка аналогичной моде, как и для петлей.

Синтаксис:

while(condition) :
	Statement
        update_expression
	

Пример:

lst = [10, 50, 75, 83, 98, 84, 32]

x = 0

# Iterating using while loop 
while x < len(lst): 
	print(lst[x]) 
	x = x+1

Выход:

10
50
75
83
98
84
32

5. Python Numpy для случаев итерации через список в Python

Массивы Numpy Python также могут быть использованы для эффективного повторения списка.

Python numpy.arange () Функция создает равномерную последовательность целых чисел.

Синтаксис для numpy.arange () Функция:

numpy.arange(start, stop, step)
  • Начать : Этот параметр используется для обеспечения начального значения/индекса для последовательности целых чисел.
  • Стоп : Этот параметр используется для обеспечения конечного значения/индекса для последовательности целых чисел.
  • шаг : Это дает разницу между каждым целым числом от последовательности для генерирования.

numpy.nditer (numpy_array) Это функция, которая предоставляет нам итератор для прохождения через множество массива.

Пример:

import numpy as np

n = np.arange(16)

 
for x in np.nditer(n): 
	print(x) 

В приведенном выше фрагменте кода NP.Arge (16) Создает последовательность целых чисел от 0 до 15.

Выход:

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

6. Метод Python reumerate () для повторения списка Python

Функция Python reumerate () может использоваться для ограничения оптимизированного списка.

перечислять () Функция Добавляет счетчик списка или в любом другом, и возвращает его в качестве перечисленного объекта по функции.

Таким образом, Это уменьшает накладные расходы о сохранении подсчета элементов во время операции итерации Отказ

Синтаксис:

enumerate(iterable, start_index)
    s t a r t _ i n d e x | | : Э т о и н д е к с э л е м е н т а , и з к о т о р о г о д о л ж е н б ы т ь з а п и с а н с ч е т ч и к д л я i T e r a t i n g I t e r a b l e .

Пример:

lst = [10, 50, 75, 83, 98, 84, 32]

for x, res in enumerate(lst): 
	print (x,":",res) 

Выход:

0 : 10
1 : 50
2 : 75
3 : 83
4 : 98
5 : 84
6 : 32

7. Итализация списка Python с использованием функции лямбда

Функции Python Lambda в основном являются анонимными функциями.

Синтаксис:

lambda parameters: expression
    в ы р а ж е н и е | | : И т а л и з а т о р , к о т о р ы й д о л ж е н б ы т ь о ц е н е н .

Функция лямбда вместе с функцией Python Map () может быть использована для легко повторяя список.

Python карта () Метод принимает функцию в качестве параметра и возвращает список.

Функция ввода к методу MAP () вызывается с каждым элементом Iterable, и он возвращает новый список со всеми элементами, возвращаемыми из функции, соответственно.

Пример:

lst = [10, 50, 75, 83, 98, 84, 32] 

res = list(map(lambda x:x, lst))

print(res) 

В приведенном выше фрагменте кода lambda x: x Функция Предоставляется в качестве входа на функцию карты (). Лямбда х: х примет каждый элемент утерянного и вернуть его Отказ

Input_list ( lst ) предоставляется в качестве второго аргумента на функцию карты (). Итак, функция карты () пройдет каждый элемент lst к функции лямбда x: x и верните элементы.

Выход:

[10, 50, 75, 83, 98, 84, 32]

Заключение

В этой статье. Мы представили различные методы, чтобы повторить список Python.

использованная литература

    И Т Е Р И С Т Ь В С П И С К У P Y T H O N – M O U N A L D E V