lebao.phap
New member
### Danh sách hiểu trong Python
Danh sách hiểu là một cách ngắn gọn để tạo một danh sách từ một đối tượng có thể lặp lại.Nó là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để thực hiện nhiều hoạt động trên Iterables, chẳng hạn như lọc, ánh xạ và giảm.
** Cú pháp **
Cú pháp của một danh sách hiểu như sau:
`` `Python
[Biểu thức cho mục trong ITable]
`` `
Trong đó `expression` là biểu thức sẽ được đánh giá cho từng mục trong ITBER có thể và` item` là mục từ ITEBELBER.
**Ví dụ**
Mã sau đây tạo ra một danh sách các bình phương của các số từ 1 đến 10:
`` `Python
Số = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bình phương = [n ** 2 cho n trong số]
in (hình vuông)
`` `
Đầu ra:
`` `
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
`` `
**Đặc trưng**
Danh sách toàn diện có một số tính năng làm cho chúng trở thành một công cụ mạnh mẽ để thao tác dữ liệu.
*** Sự đồng nhất: ** Danh sách toàn diện rất ngắn gọn, điều này giúp chúng dễ đọc và viết hơn các phương pháp tạo danh sách khác.
*** Hiệu quả: ** Danh sách toàn diện thường hiệu quả hơn so với các phương pháp tạo danh sách khác, vì chúng không yêu cầu tạo danh sách tạm thời.
*** Tính biểu cảm: ** Danh sách sự hiểu biết có thể được sử dụng để thể hiện nhiều hoạt động khác nhau trên Iterables.
** So sánh với các phương pháp khác **
Danh sách các hệ thống hiểu có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động giống như các phương thức tạo danh sách khác, chẳng hạn như `for` vòng lặp và` map () `và` filter () `Các hàm.Tuy nhiên, các toàn bộ danh sách thường ngắn gọn và hiệu quả hơn các phương pháp khác.
Ví dụ: mã sau tạo một danh sách các bình phương của các số từ 1 đến 10 bằng cách sử dụng vòng lặp `for`:
`` `Python
Số = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bình phương = []
Đối với n trong số:
Squares.Append (n ** 2)
in (hình vuông)
`` `
Đầu ra:
`` `
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
`` `
Mã sau đây tạo ra một danh sách các bình phương của các số từ 1 đến 10 bằng hàm `map ()` hàm:
`` `Python
Số = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Squares = list (bản đồ (lambda n: n ** 2, số)))
in (hình vuông)
`` `
Đầu ra:
`` `
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
`` `
Mã sau đây tạo một danh sách các bình phương của các số từ 1 đến 10 bằng cách sử dụng hàm `filter ()`:
`` `Python
Số = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bình phương = list (bộ lọc (lambda n: n % 2 == 0, số))
in (hình vuông)
`` `
Đầu ra:
`` `
[2, 4, 6, 8, 10]
`` `
Như bạn có thể thấy, độ hiểu hiểu danh sách là cách ngắn gọn và hiệu quả nhất để tạo danh sách các hình vuông của các số từ 1 đến 10.
** hashtags **
* #Python
* #Danh sách tổng hợp
* #thao tác dữ liệu
* #hiệu quả
* #Conciseness
=======================================
### List Comprehension in Python
List comprehension is a concise way to create a list from an iterable object. It is a powerful tool that can be used to perform a variety of operations on iterables, such as filtering, mapping, and reducing.
**Syntax**
The syntax of a list comprehension is as follows:
```python
[expression for item in iterable]
```
where `expression` is the expression that will be evaluated for each item in the iterable, and `item` is the item from the iterable.
**Example**
The following code creates a list of the squares of the numbers from 1 to 10:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = [n ** 2 for n in numbers]
print(squares)
```
Output:
```
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
```
**Features**
List comprehensions have several features that make them a powerful tool for data manipulation.
* **Conciseness:** List comprehensions are very concise, which makes them easier to read and write than other methods of creating lists.
* **Efficiency:** List comprehensions are often more efficient than other methods of creating lists, as they do not require the creation of a temporary list.
* **Expressiveness:** List comprehensions can be used to express a wide variety of operations on iterables.
**Comparison with other methods**
List comprehensions can be used to perform the same operations as other methods of creating lists, such as `for` loops and `map()` and `filter()` functions. However, list comprehensions are often more concise and efficient than these other methods.
For example, the following code creates a list of the squares of the numbers from 1 to 10 using a `for` loop:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = []
for n in numbers:
squares.append(n ** 2)
print(squares)
```
Output:
```
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
```
The following code creates a list of the squares of the numbers from 1 to 10 using the `map()` function:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = list(map(lambda n: n ** 2, numbers))
print(squares)
```
Output:
```
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
```
The following code creates a list of the squares of the numbers from 1 to 10 using the `filter()` function:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = list(filter(lambda n: n % 2 == 0, numbers))
print(squares)
```
Output:
```
[2, 4, 6, 8, 10]
```
As you can see, the list comprehension is the most concise and efficient way to create a list of the squares of the numbers from 1 to 10.
**Hashtags**
* #Python
* #List-comprehension
* #data-manipulation
* #efficiency
* #Conciseness
Danh sách hiểu là một cách ngắn gọn để tạo một danh sách từ một đối tượng có thể lặp lại.Nó là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để thực hiện nhiều hoạt động trên Iterables, chẳng hạn như lọc, ánh xạ và giảm.
** Cú pháp **
Cú pháp của một danh sách hiểu như sau:
`` `Python
[Biểu thức cho mục trong ITable]
`` `
Trong đó `expression` là biểu thức sẽ được đánh giá cho từng mục trong ITBER có thể và` item` là mục từ ITEBELBER.
**Ví dụ**
Mã sau đây tạo ra một danh sách các bình phương của các số từ 1 đến 10:
`` `Python
Số = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bình phương = [n ** 2 cho n trong số]
in (hình vuông)
`` `
Đầu ra:
`` `
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
`` `
**Đặc trưng**
Danh sách toàn diện có một số tính năng làm cho chúng trở thành một công cụ mạnh mẽ để thao tác dữ liệu.
*** Sự đồng nhất: ** Danh sách toàn diện rất ngắn gọn, điều này giúp chúng dễ đọc và viết hơn các phương pháp tạo danh sách khác.
*** Hiệu quả: ** Danh sách toàn diện thường hiệu quả hơn so với các phương pháp tạo danh sách khác, vì chúng không yêu cầu tạo danh sách tạm thời.
*** Tính biểu cảm: ** Danh sách sự hiểu biết có thể được sử dụng để thể hiện nhiều hoạt động khác nhau trên Iterables.
** So sánh với các phương pháp khác **
Danh sách các hệ thống hiểu có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động giống như các phương thức tạo danh sách khác, chẳng hạn như `for` vòng lặp và` map () `và` filter () `Các hàm.Tuy nhiên, các toàn bộ danh sách thường ngắn gọn và hiệu quả hơn các phương pháp khác.
Ví dụ: mã sau tạo một danh sách các bình phương của các số từ 1 đến 10 bằng cách sử dụng vòng lặp `for`:
`` `Python
Số = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bình phương = []
Đối với n trong số:
Squares.Append (n ** 2)
in (hình vuông)
`` `
Đầu ra:
`` `
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
`` `
Mã sau đây tạo ra một danh sách các bình phương của các số từ 1 đến 10 bằng hàm `map ()` hàm:
`` `Python
Số = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Squares = list (bản đồ (lambda n: n ** 2, số)))
in (hình vuông)
`` `
Đầu ra:
`` `
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
`` `
Mã sau đây tạo một danh sách các bình phương của các số từ 1 đến 10 bằng cách sử dụng hàm `filter ()`:
`` `Python
Số = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bình phương = list (bộ lọc (lambda n: n % 2 == 0, số))
in (hình vuông)
`` `
Đầu ra:
`` `
[2, 4, 6, 8, 10]
`` `
Như bạn có thể thấy, độ hiểu hiểu danh sách là cách ngắn gọn và hiệu quả nhất để tạo danh sách các hình vuông của các số từ 1 đến 10.
** hashtags **
* #Python
* #Danh sách tổng hợp
* #thao tác dữ liệu
* #hiệu quả
* #Conciseness
=======================================
### List Comprehension in Python
List comprehension is a concise way to create a list from an iterable object. It is a powerful tool that can be used to perform a variety of operations on iterables, such as filtering, mapping, and reducing.
**Syntax**
The syntax of a list comprehension is as follows:
```python
[expression for item in iterable]
```
where `expression` is the expression that will be evaluated for each item in the iterable, and `item` is the item from the iterable.
**Example**
The following code creates a list of the squares of the numbers from 1 to 10:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = [n ** 2 for n in numbers]
print(squares)
```
Output:
```
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
```
**Features**
List comprehensions have several features that make them a powerful tool for data manipulation.
* **Conciseness:** List comprehensions are very concise, which makes them easier to read and write than other methods of creating lists.
* **Efficiency:** List comprehensions are often more efficient than other methods of creating lists, as they do not require the creation of a temporary list.
* **Expressiveness:** List comprehensions can be used to express a wide variety of operations on iterables.
**Comparison with other methods**
List comprehensions can be used to perform the same operations as other methods of creating lists, such as `for` loops and `map()` and `filter()` functions. However, list comprehensions are often more concise and efficient than these other methods.
For example, the following code creates a list of the squares of the numbers from 1 to 10 using a `for` loop:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = []
for n in numbers:
squares.append(n ** 2)
print(squares)
```
Output:
```
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
```
The following code creates a list of the squares of the numbers from 1 to 10 using the `map()` function:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = list(map(lambda n: n ** 2, numbers))
print(squares)
```
Output:
```
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
```
The following code creates a list of the squares of the numbers from 1 to 10 using the `filter()` function:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = list(filter(lambda n: n % 2 == 0, numbers))
print(squares)
```
Output:
```
[2, 4, 6, 8, 10]
```
As you can see, the list comprehension is the most concise and efficient way to create a list of the squares of the numbers from 1 to 10.
**Hashtags**
* #Python
* #List-comprehension
* #data-manipulation
* #efficiency
* #Conciseness
