Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Списки Python в основном обслуживают цель массивов и хранения данных/элементов в нем.
Списки могут быть пройдены через ряд способов.
Способы по поводу перечета в Python
- Используя для цикла
- Используя во время цикла
- Используя список пометки
- Используя для функции петли и диапазона ()
- Используя Numpy
- Использование функции перечисления ()
1. Итализатор списка с использованием для цикла
Python для петли может быть использован для повторения через список.
Пример:
input_list = [10, "Safa", 15, "Aman", 1] for x in input_list: print(x)
Выход:
10 Safa 15 Aman 1
2. Итерация списка через петлю
Python, пока цикл может быть использован для повторения переключения.
Пример:
input_list = [10, "Safa", 15, "Aman", 1]
length_list = len(input_list)
x = 0
while x < length_list:
print(input_list[x])
x += 1
Выход:
10 Safa 15 Aman 1
3. Понимание списка для перечисленного списка Python
Понимание списка Python также может использоваться для эффективного прохождения через список.
Понимание списка является более простым способом создания и прохождения списка.
Пример:
input_list = [10, "Safa", 15, "Aman", 1] [print(x) for x in input_list]
Выход:
10 Safa 15 Aman 1
4. Список Python Reatore, использующий для функции петли и диапазона ()
Диапазон () Метод Позволяет пользователю создавать серию элементов в пределах указанного диапазона.
Python для петли вместе с диапазоном () функцией может быть использован для итерации через список.
Пример:
input_list = [10, "Safa", 15, "Aman", 1]
length_list = len(input_list)
for x in range(length_list):
print(input_list[x])
Выход:
10 Safa 15 Aman 1
5. Список Python Reatore, используя numpy
Python Numpy – в основном библиотека, которая может быть использована для выполнения манипуляций и операций на огромном количестве данных, обслуживающих функциональные возможности массивов.
Numpy Может использоваться для прохождения списка, имеющего огромное количество данных.
Пример:
import numpy as n x = n.arange(12) x = x.reshape(3, 4) for i in n.nditer(x): print(i)
В приведенном выше примере numpy.arange (значение) Функция Помогает возврат равномерно разнесенные элементы в массиве в соответствии с предоставленным значением аргумента.
Reshape () Функция Позволяет пользователю предоставить новую форму в существующий массив, не изменив данные, вставленные в него, предоставляя ему значения аргумента.
numpy.nditer в основном является объект итератором, который используется для прохождения списка/массива.
Выход:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
6. Функция Python перечисляет () для итерации через список
Функция Python reumerate () в основном служит легкой техникой для прохождения/итерации через список.
Пример:
input_list = [10, "Safa", 15, "Aman", 1]
for x, result in enumerate(input_list):
print (x, ":",result)
Выход:
0 : 10 1 : Safa 2 : 15 3 : Aman 4 : 1
Итализация через несколько списков одновременно
Python ZIP () Функция используется для прохождения нескольких списков одновременно.
Он в основном принимает меньший из всех списков и дает вывод соответственно.
Функция zip () останавливает, если кто-то из списков исчерпан или пройден.
Пример:
import itertools
age = [21, 28, 31]
gender = ['Male', 'Female', 'Others']
city = ['Pune', 'Mumbai']
for (x, y, z) in zip(age, gender, city):
print (x, y, z)
Выход:
21 Male Pune 28 Female Mumbai
Заключение
Таким образом, в этой статье мы поняли и реализовали различные способы итерации через список Python.