Python

ネストされたタプルの累積列積を見つける必要がある場合は、「zip」メソッドとネストされたジェネレーター式を使用できます。 ジェネレーターは、イテレーターを作成する簡単な方法です。 __iter __（）および__next __（）メソッドを使用してクラスを自動的に実装し、内部状態を追跡し、返される可能性のある値が存在しない場合はStopIteration例外を発生させます。 zipメソッドは反復可能オブジェクトを取得し、それらをタプルに集約して、結果として返します。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 tuple_1 = ((11, 23), (41, 25), (22, 19)

グローバル変数とは何ですか？ グローバル変数は、関数の外部で宣言される変数ですが、関数の内部で使用する必要があります。 例 def func():    print(a) a=10 func() 出力 10 ここで、変数aはグローバルです。関数の外部で宣言され、関数の内部でも使用できるため。したがって、変数aのスコープはグローバルです。 関数内にグローバル変数と同じ名前の変数を作成するとどうなるかを見ていきます。 上記の例では、変数aは関数の外部で宣言されているため、グローバルです。 関数内で同じ名前の別の変数を別の値で宣言した場合。その変数は関数のローカル変数と

はい 、Pythonはスクリプト言語です。 スクリプト言語v/sプログラミング言語 頭に浮かぶ最初の質問は、プログラミング言語とスクリプト言語の違いは何ですか。存在する唯一の違いは、スクリプト言語はコンパイルを必要とせず、直接解釈されることです。 たとえば、C ++などの言語で記述されたプログラムは実行前にコンパイルされますが、PythonやJavaScriptなどのスクリプト言語で記述されたプログラムは直接解釈され、コンパイルされません。 Pythonがスクリプト言語である理由 スクリプト言語は、解釈される言語です。 Pythonはインタプリタ言語です。 Pythonは、インタープリタ

誰かが何かをどれだけ速く学んだり、優れたりできるかは、学習、献身、粘り強さへの関心に完全に依存します。 さて、Pythonを学ぶのにかかる時間は、どれだけ学びたいかによって異なります。 関数、ループ、条件文、データ型などを含むPythonの基本は、初心者の場合、平均して約1〜2週間かかります。繰り返しになりますが、これはあなたがどれだけの時間を費やし、学習に固執するかによって異なります。 Pythonを詳細に学びたいと思っているなら、Pythonを学ぶのに数ヶ月かかるでしょう。 Pythonは広すぎて、機械学習やディープラーニングなどの多くの分野で応用されているため、Pythonの学習に

タプルのリストをアルファベット順にソートする必要がある場合は、「sort」メソッドを使用できます。これを使用すると、インプレースソートが実行されるため、元のタプルの内容が変更されます。 sort関数は、デフォルトで値を昇順でソートします。並べ替えの順序が降順で指定されている場合は、降順で並べ替えられます。 リストを使用して、異種の値（つまり、整数、浮動小数点、文字列などの任意のデータ型のデータ）を格納できます。 タプルのリストには、基本的にリストで囲まれたタプルが含まれています。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 def sort_tuple_vals(my_tup): &n

タプルのレコードリストで最大値を見つける必要がある場合は、リスト内包法と「max」メソッドを使用できます。 リストを使用して、異種の値（つまり、整数、浮動小数点、文字列などの任意のデータ型のデータ）を格納できます。 タプルのリストには、基本的にリストで囲まれたタプルが含まれています。リスト内包表記は、リストを反復処理してリストに対して操作を実行するための省略形です。 maxメソッドを使用して、反復可能要素内のすべての要素の最大値を見つけることができます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_list = [('Will', [67, 45, 89]), (

他のタプルインデックスの最小値に対応するタプルを見つける必要がある場合は、「min」メソッドと「operator.itemgetter」メソッドを使用して行うことができます。 minメソッドは、反復可能要素の最小要素を提供します。 itemgetterは、オペランドから特定のアイテムをフェッチします。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 from operator import itemgetter my_list = [('Will', 45), ('Jam', 13), ('Pow', 89), ('Nyk', 5

CSVファイルは、カンマ区切り値ファイルの略です。これは、データ値がコンマで区切られているプレーンテキストファイルであるため、コンマを使用してプレーンテキストの形式で表形式のデータを表します。 CSVファイルの拡張子は.csvです。 CSVファイルは次のようになります- Sr.No,Name,City,Age 1,Rahul,Kolkata,21 2,Karan,Amritsar,23 3,Priya,Bangalore,20 CSVファイルを作成するには、ファイルを上記の形式でメモ帳に書き込み、.csv拡張子を付けて保存するだけです。 PythonでCSVファイルを読み取る システムの

二分探索は、ソートされた配列から要素を検索するために使用される検索アルゴリズムです。ソートされていない配列からの検索には使用できません。二分探索は効率的なアルゴリズムであり、時間計算量の点で線形探索よりも優れています。 線形探索の時間計算量はO（n）です。一方、二分探索の時間計算量はO（log n）です。したがって、二分探索は効率的で高速な検索アルゴリズムですが、ソートされた配列からの検索にのみ使用できます。 バイナリ検索はどのように機能しますか？ 二分探索の背後にある基本的な考え方は、必要な要素を配列のすべての要素と比較する代わりに、必要な要素を配列の中央の要素と比較することです。これが

バブルソートは、リストを昇順（または降順）にソートするためのソートアルゴリズムです。これは最も簡単な並べ替えアルゴリズムですが、あまり効率的ではありません。小さい入力サイズで使用できますが、長さが長いリストや配列では時間効率が良くありません。その時間計算量はO（n ^ 2）です。ただし、これはインプレース並べ替えアルゴリズムであるため、余分なスペースは使用されません。したがって、スペースの複雑さの点で効率的です。ただし、バブルソートよりも優れたソートアルゴリズムがあるため、あまり使用されません。 バブルソートはどのように機能しますか？ バブルソートでは、2つのforループが使用されます。外側

タプルのリストから後部要素を抽出する必要がある場合は、リスト内包表記と負の索引付けを使用して行うことができます。 リスト内包表記は、リストを反復処理してリストに対して操作を実行するための省略形です。 リストを使用して、異種の値（つまり、整数、浮動小数点、文字列などの任意のデータ型のデータ）を格納できます。 タプルのリストには、基本的にリストで囲まれたタプルが含まれています。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_list = [('Will', 67, 45), ('Jam', 34, 56), ('Pow', 99, 123

タプル要素のモジュロを決定する必要がある場合は、「zip」メソッドとジェネレータ式を使用できます。 ジェネレーターは、イテレーターを作成する簡単な方法です。 __iter __（）および__next __（）メソッドを使用してクラスを自動的に実装し、内部状態を追跡し、返される可能性のある値が存在しない場合はStopIteration例外を発生させます。 zipメソッドは反復可能オブジェクトを取得し、それらをタプルに集約して、結果として返します。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_tuple_1 = ( 67, 45, 34, 56) my_tuple_2 = (99, 1

タプルでペアワイズ加算を実行する必要がある場合は、「zip」メソッド、「tuple」メソッド、およびジェネレータ式を使用できます。 zipメソッドは反復可能オブジェクトを取得し、それらをタプルに集約して、結果として返します。 ジェネレーターは、イテレーターを作成する簡単な方法です。 __iter __（）および__next __（）メソッドを使用してクラスを自動的に実装し、内部状態を追跡し、返される可能性のある値が存在しない場合はStopIteration例外を発生させます。 tupleメソッドは、指定されたiterableをタプルデータ型に変換します。 以下は同じのデモンストレーショ

ディクショナリは、キーと値のペアで構成されるデータ構造です。 2つの基準を使用して辞書を並べ替えることができます- キーで並べ替え −辞書はキーの昇順でソートされます。値は処理されません。 値で並べ替え −辞書は値の昇順でソートされます。 方法1-辞書をキーで並べ替える このアプローチでは、辞書はキーの昇順で並べ替えられます。 入力： {2:90, 1: 100, 8: 3, 5: 67, 3: 5} 出力： {1:100, 2:90, 3:5, 5:67, 8:3} 上に示したように、辞書がキーに従ってソートされていることがわかります。 例 dic={2:90, 1: 100

キューは、先入れ先出しで機能する線形データ構造です。 メカニズム（FIFO）。 キューの最初に入る要素が最初に処理されます。 例 キューのデータ構造は、バススタンドのキューを利用して理解できます。バス停で最初に到着した人が列の最初の人であり、他の人がバス停に到着したときに彼を立たせます。バスが到着すると、バス停に最初に到着した人が最初にバスに乗り込み、残りはバス停に到着した順に乗車します。したがって、FIRST INFIRSTOUTメカニズムに従います。 Pythonでのキューの実装 Pythonのキューは、Pythonライブラリの他の線形データ構造または組み込みモジュールを使用してさま

スタックは、後入れ先出しで機能する線形データ構造です。 メカニズム（LIFO）。スタックの最初に入る要素が最後に処理されます。 例 スタックのデータ構造は、料理のスタックの例を使用して理解できます。 お皿は次々と積み上げられます。最初のプレートまたは皿はパイルの下部にあり、最後に配置された皿はパイルまたはスタックの上部にあります。プレートが必要なときはいつでも、最後に挿入または配置されたプレートであるスタックの一番上にあるプレートをピックアップします。最初に配置されたプレートが最後にピックアップされます。したがって、後入れ先出しメカニズムに従います。 Pythonでのスタックの実装 Py

タプルのリスト内のタプルに関する合計の組み合わせを取得する必要がある場合は、「組み合わせ」メソッドとリスト内包表記を使用できます。 combinationsメソッドは、入力として渡されるiterableから要素のr長さのサブシーケンスを返します。組み合わせは、辞書式順序で表示されます。組み合わせタプルはソートされた順序で表示されます。 リストを使用して、異種の値（つまり、整数、浮動小数点、文字列などの任意のデータ型のデータ）を格納できます。 タプルのリストには、基本的にリストで囲まれたタプルが含まれています。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 from itertools i

タプルに特定の値「K」が含まれているかどうかを確認する必要がある場合は、「any」メソッド、「map」メソッド、およびラムダ関数を使用して実行できます。 匿名関数は、名前なしで定義される関数です。一般に、Pythonの関数は「def」キーワードを使用して定義されますが、無名関数は「lambda」キーワードを使用して定義されます。単一の式を取りますが、任意の数の引数を取ることができます。式を使用して、その結果を返します。 map関数は、特定の関数/操作を反復可能オブジェクト（リスト、タプルなど）のすべてのアイテムに適用します。結果としてリストを返します。 anyメソッドは、iterable

タプルの2つのリストで類似したインデックスの最大値を見つける必要がある場合は、「zip」メソッドとリスト内包表記を使用できます。 リスト内包表記は、リストを反復処理してリストに対して操作を実行するための省略形です。 zipメソッドは反復可能オブジェクトを取得し、それらをタプルに集約して、結果として返します。 リストを使用して、異種の値（つまり、整数、浮動小数点、文字列などの任意のデータ型のデータ）を格納できます。 タプルのリストには、基本的にリストで囲まれたタプルが含まれています。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_list_1 = [( 67, 45), (34,

Pythonのリストは線形データ構造であり、要素は連続したメモリ位置に格納され、要素はそれらのインデックスによってアクセスされます。 Pythonのリストから要素を削除する必要がある場合があります。これを実現するためのさまざまな組み込み関数があります。 pop（） これにより、pop（）で引数として渡されたインデックスの要素が削除または削除されます。 例 lst=[1,2,3,4,5] lst.pop(2) print(lst) 出力 [1, 2, 4, 5] 上記のコードスニペットは、pop（2）がインデックス2の要素を削除することを示しています。 remove（） この関数は、