Python

Pythonの組み込みディクショナリクラスには、各キーと値のペアのすべてのキーコンポーネントのリストを返すkeys（）メソッドがあります。組み込み関数max（）は、リストから最高のキーを提供します >>> dct={1:45,2:76,3:12,4:55,5:33} >>> klist=dct.keys() >>> klist dict_keys([1, 2, 3, 4, 5]) >>> max(klist) 5

Pythonの組み込みディクショナリクラスには、各キーと値のペアから値コンポーネントのリストを返すvalues（）メソッドがあります。組み込み関数max（）を使用すると、辞書の最大値を取得できます >>> dct={1:45,2:76,3:12,4:55,5:33} >>> vlist=dct.values() >>> vlist dict_values([45, 76, 12, 55, 33]) >>> max(vlist) 76

一時変数を使用する- >>> x=10 >>> y=20 >>> z=x >>> x=y >>> y=z >>> x,y (20, 10) 一時変数を使用せずに >>> a,b=5,7 >>> a,b (5, 7) >>> a,b=b,a >>> a,b (7, 5)

Kmとマイルの比率は1km=0.621371マイル >>> km=5 >>> m=km*0.621371 >>> m 3.106855

摂氏に相当する華氏を取得するには、1.8を掛けて32を足します f=c*1.8+32 次の通訳アクティビティはコンバージョンを示します >>> c=50 >>> f=c*1.8+32 >>> f 122.0

if-elif-elseの使用 num = float(input("Enter a number: ")) if num > 0:    print("Positive ") elif num == 0:    print("Zero") else:    print("Negative ") ネストされたifを使用 num = float(input("Enter a number: ")) if num >= 0: &

Pythonのモジュロ（％）演算子（剰余演算子とも呼ばれます）は、数値が奇数か偶数かを判断するのに役立ちます。数値を2で割った余りを取得します。0の場合は偶数、それ以外の場合は奇数です no=int(input(enter number)) if no%2==0:     print ({} is even.format(no)) else:     print ({} is odd.format(no)) 出力 enter number25 25 is odd enter number40 40 is even

うるう年は4年ごとになります。平年の場合、4で割り切れる場合はうるう年と呼ばれ、世紀の年の場合は400で割り切れる必要があります。次のPythonプログラムは、うるう年かどうかを示します。 例 yr=int(input('enter year')) if yr%100==0: #century year if yr%400==0:    print ('{} is leap year'.format(yr)) else:    print ('{} is not leap year'.format(yr))

Namedtupleクラスはコレクションモジュールで定義されています。新しいタプルサブクラスを返します。新しいサブクラスは、属性ルックアップによってアクセス可能なフィールドを持ち、インデックス付けおよび反復可能であるタプルのようなオブジェクトを作成するために使用されます。コンストラクターは、型名とフィールドリストを引数として取ります。たとえば、tupleという名前の学生は次のように宣言されます- >>> from collections import namedtuple >>> student=namedtuple("student",

これは12個の整数を持つタプルです。それぞれ3つの要素からなる4つのサブタプルに分割するには、そこから3つの連続する要素のタプルをスライスし、セグメントをlisに追加します。結果は、それぞれ3つの番号を持つ4つのタプルのリストになります。 >>> tup=(7,6,8,19,2,4,13,1,10,25,11,34) >>> lst=[] >>> for i in range(0,10,3): lst.append((tup[i:i+3])) >>> lst [(7, 6, 8), (19, 2, 4), (13, 1,

のメンバーシップ演算子は辞書オブジェクトでも使用できます >>> d1={1:'aaa',2:'bbb',3:"ccc",4:'ddd',5:'eee'} >>> 3 in d1 True >>> 9 in d1 False さらに、keys（）メソッドは、ディクショナリ内のキーのビューオブジェクトを返します。のメンバーシップ演算子は、キーが存在するかどうかも通知します >>> 3 in d1.keys() True

CSV（カンマ区切り値）は、多くのプラットフォームやアプリケーションで広くサポートされている最も一般的なファイル形式です。 Pythonの標準ライブラリのcsvモジュールを使用します。最も簡単な方法は、open（）関数を使用してcsvファイルを「w」モードで開き、キーと値のペアをコンマ区切り形式で書き込むことです。 import csv my_dict = {'1': 'aaa', '2': 'bbb', '3': 'ccc'} with open('test.csv', &

Python 2.xでは、<>および！=記号は、「等しくない」演算子として定義されます。 Python 3では、<>演算子は非推奨になりました。

垂直バー（|）は、ビット単位または演算子を表します。 2つの整数オブジェクトの場合、2つのビットごとのOR演算を返します >>> a=4 >>> bin(a) '0b100' >>> b=5 >>> bin(b) '0b101' >>> a|b 5 >>> c=a|b >>> bin(c) '0b101'

Pythonには、演算子のオーバーロードされた動作を定義するための魔法のメソッドがあります。比較演算子（<、 =、==、および！=）は、__ lt __、__ le __、__ gt __、__ ge __、__ eq__、および__ne__マジックメソッドに定義を提供することでオーバーロードできます。次のプログラムは、距離クラスのオブジェクトを比較するために演算子をオーバーロードします。 class distance:   def __init__(self, x=5,y=5):     self.ft=x     self.inch=y

@記号は、Pythonでデコレータを定義するために使用されます。デコレータは、高階関数を呼び出すための単純な構文を提供します。定義上、デコレータは、別の関数を受け取り、明示的に変更せずに後者の関数の動作を拡張する関数です。 Pythonには2種類のデコレータがあります： 関数デコレータ クラスデコレータ Pythonのデコレータは、関数またはクラスを変更するために使用される呼び出し可能なPythonオブジェクトです。関数またはクラスへの参照がデコレータに渡され、デコレータは変更された関数またはクラスを返します。変更された関数またはクラスには通常、元の関数への呼び出しが含まれています。

Pythonには、演算子のオーバーロードされた動作を定義するための魔法のメソッドがあります。比較演算子（<、 =、==、および！=）は、__ lt __、__ le __、__ gt __、__ ge __、__ eq__、および__ne__マジックメソッドに定義を提供することでオーバーロードできます。 =演算子を使用して、距離クラスのオブジェクトを比較します。 class distance:       def __init__(self, x=5,y=5):             self.ft=

次のプログラムは、1から100までの10個のランダムな非反復整数を生成します。指定された間隔でランダムな整数を生成し、以前に追加されていない場合はリストに追加します。 >>> import random >>> list=[] >>> for i in range(10):           r=random.randint(1,100)           if r not in list: list.append(r) >>

Pythonには組み込み関数isdigit（）があり、文字列内のすべての文字が数字（0〜9）の場合にtrueを返します >>> string='9764135408' >>> string.isdigit() True >>> string='091-9764135408' >>> string.isdigit() False 正規表現を使用して、文字列に数字のみが含まれているかどうかを確認することもできます。 >>> import re >>> boo

Numpyパッケージのランダムモジュールには、乱数を生成するための多くの関数が含まれています numpy.random.rand（） −指定された形状の配列を作成し、ランダムなサンプルを入力します >>> import numpy as np >>> np.random.rand(3,2) array([[0.10339983, 0.54395499], [0.31719352, 0.51220189], [0.98935914, 0.8240609 ]]) numpy.random.randn（） −「標準正規」分布から1つまたは複数のサンプルを返