8 là một cách hiệu quả và pythonic để tổng hợp một danh sách các giá trị số. Thêm một số số lại với nhau là một bước trung gian phổ biến trong nhiều tính toán, vì vậy
Tóm tắt các giá trị số với nhau là một vấn đề khá phổ biến trong lập trình. Ví dụ: giả sử bạn có một danh sách các số [1, 2, 3, 4, 5] và muốn thêm chúng lại với nhau để tính tổng số tiền của chúng. Với số học tiêu chuẩn, bạn sẽ làm một cái gì đó như thế này:
1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
Theo như toán học, biểu thức này khá đơn giản. Nó hướng dẫn bạn qua một loạt các bổ sung ngắn cho đến khi bạn tìm thấy tổng của tất cả các số.
Nó có thể thực hiện tính toán cụ thể này bằng tay, nhưng hãy tưởng tượng một số tình huống khác mà nó có thể không quá có thể. Nếu bạn có một danh sách các số đặc biệt dài, việc thêm bằng tay có thể không hiệu quả và dễ bị lỗi. Điều gì xảy ra nếu bạn không biết thậm chí biết có bao nhiêu mặt hàng trong danh sách? Cuối cùng, hãy tưởng tượng một kịch bản trong đó số lượng vật phẩm bạn cần thêm thay đổi một cách linh hoạt hoặc không thể đoán trước.
Trong các tình huống như thế này, cho dù bạn có một danh sách dài hay ngắn, Python có thể khá hữu ích để giải quyết các vấn đề tổng kết.summation problems.
Nếu bạn muốn tổng hợp các số bằng cách tạo giải pháp của riêng mình từ đầu, thì bạn có thể thử sử dụng vòng lặp
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
8 và khởi tạo nó thành
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
9. Biến này hoạt động như một bộ tích lũy trong đó bạn lưu trữ kết quả trung gian cho đến khi bạn nhận được kết quả cuối cùng. Vòng lặp lặp qua
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
0 và cập nhật
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
8 bằng cách tích lũy từng giá trị liên tiếp bằng cách sử dụng một bài tập tăng cường.
Bạn cũng có thể quấn vòng
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
7 trong một hàm. Bằng cách này, bạn có thể sử dụng lại mã cho các danh sách khác nhau:
Vì các tổng như thế này là phổ biến trong lập trình, mã hóa một hàm mới mỗi khi bạn cần tổng hợp một số số là rất nhiều công việc lặp đi lặp lại. Ngoài ra, sử dụng
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
1 là giải pháp dễ đọc nhất có sẵn cho bạn.
Python cung cấp một chức năng tích hợp chuyên dụng để giải quyết vấn đề này. Hàm được gọi là
8 một cách thuận tiện. Vì nó là một chức năng tích hợp, bạn có thể sử dụng nó trực tiếp trong mã của mình mà không cần nhập bất cứ thứ gì.
Bắt đầu với Python từ >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
8
Khả năng đọc là một trong những nguyên tắc quan trọng nhất đằng sau triết lý Python. Trực quan hóa những gì bạn đang yêu cầu một vòng lặp làm khi tổng hợp một danh sách các giá trị. Bạn muốn nó lặp qua một số số, tích lũy chúng trong một biến trung gian và trả lại tổng cuối cùng. Tuy nhiên, có lẽ bạn có thể tưởng tượng một phiên bản tổng kết dễ đọc hơn mà không cần một vòng lặp. Bạn muốn Python lấy một số số và tổng hợp chúng lại với nhau.
Bây giờ hãy nghĩ về cách
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
1 không tổng kết. Sử dụng
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
1 được cho là ít dễ đọc hơn và ít đơn giản hơn so với thậm chí giải pháp dựa trên vòng lặp.
8 như một hàm tích hợp để cung cấp một giải pháp pythonic cho vấn đề tổng kết. Alex Martelli đã đóng góp chức năng, ngày nay là cú pháp ưa thích để tổng hợp danh sách các giá trị:
>>>
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
Ồ! Điều đó gọn gàng, có phải là nó không? Nó đọc giống như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành động mà bạn đang thực hiện trong danh sách đầu vào. Sử dụng
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
7 hoặc cuộc gọi
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
1. Không giống như
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
8 là một đối số cần thiết có thể giữ bất kỳ python có thể điều chỉnh được. Các thông thường có thể chứa các giá trị số nhưng cũng có thể chứa danh sách hoặc bộ dữ liệu. is a required argument that can hold any Python iterable. The iterable typically contains numeric values but can also contain lists or tuples.
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
8 từ trái sang phải. Các giá trị trong đầu vào
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
8 thường là các số, nhưng bạn cũng có thể sử dụng danh sách và bộ dữ liệu. Đối số tùy chọn
2 có thể chấp nhận một số, danh sách hoặc tuple, tùy thuộc vào những gì được truyền đến
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
8. Nó có thể lấy một chuỗi.
Trong hai phần sau, bạn sẽ học được những điều cơ bản về việc sử dụng
Đối số cần thiết: >>> # Use a list
>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15
>>> # Use a tuple
>>> sum((1, 2, 3, 4, 5))
15
>>> # Use a set
>>> sum({1, 2, 3, 4, 5})
15
>>> # Use a range
>>> sum(range(1, 6))
15
>>> # Use a dictionary
>>> sum({1: "one", 2: "two", 3: "three"})
6
>>> sum({1: "one", 2: "two", 3: "three"}.keys())
6
8
Chấp nhận bất kỳ python nào có thể thay đổi như lập luận đầu tiên của nó làm cho
>>> fromdecimalimportDecimal>>> fromfractionsimportFraction>>> # Sum floating-point numbers>>> sum([10.2,12.5,11.8])34.5>>> sum([10.2,12.5,11.8,float("inf")])inf>>> sum([10.2,12.5,11.8,float("nan")])nan>>> # Sum complex numbers>>> sum([3+2j,5+6j])(8+8j)>>> # Sum Decimal numbers>>> sum([Decimal("10.2"),Decimal("12.5"),Decimal("11.8")])Decimal('34.5')>>> # Sum Fraction numbers>>> sum([Fraction(51,5),Fraction(25,2),Fraction(59,5)])Fraction(69, 2)
4 và từ điển:
>>>
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
Ồ! Điều đó gọn gàng, có phải là nó không? Nó đọc giống như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành động mà bạn đang thực hiện trong danh sách đầu vào. Sử dụng
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
7 hoặc cuộc gọi
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
1. Không giống như
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
8 là một đối số cần thiết có thể giữ bất kỳ python có thể điều chỉnh được. Các thông thường có thể chứa các giá trị số nhưng cũng có thể chứa danh sách hoặc bộ dữ liệu.
>>>
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
Ồ! Điều đó gọn gàng, có phải là nó không? Nó đọc giống như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành động mà bạn đang thực hiện trong danh sách đầu vào. Sử dụng
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
7 hoặc cuộc gọi
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
1. Không giống như
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
4 khi bạn cung cấp một khoảng trống có thể trống. Thay vào đó, nó dễ dàng trả về
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
9.
>>>
>>> sum(x**2forxinrange(1,6))55
Ồ! Điều đó gọn gàng, có phải là nó không? Nó đọc giống như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành động mà bạn đang thực hiện trong danh sách đầu vào. Sử dụng
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
7 hoặc cuộc gọi
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
1. Không giống như
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
4 khi bạn cung cấp một khoảng trống có thể trống. Thay vào đó, nó dễ dàng trả về
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
9.
Bạn có thể gọi >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
8 với hai đối số sau:
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
8 là một đối số cần thiết có thể giữ bất kỳ python có thể điều chỉnh được. Các thông thường có thể chứa các giá trị số nhưng cũng có thể chứa danh sách hoặc bộ dữ liệu.
Ồ! Điều đó gọn gàng, có phải là nó không? Nó đọc giống như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành động mà bạn đang thực hiện trong danh sách đầu vào. Sử dụng
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
7 hoặc cuộc gọi
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
1. Không giống như
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
>>> # Use a list
>>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
15
>>> # Use a tuple
>>> sum((1, 2, 3, 4, 5))
15
>>> # Use a set
>>> sum({1, 2, 3, 4, 5})
15
>>> # Use a range
>>> sum(range(1, 6))
15
>>> # Use a dictionary
>>> sum({1: "one", 2: "two", 3: "three"})
6
>>> sum({1: "one", 2: "two", 3: "three"}.keys())
6
8 là một đối số cần thiết có thể giữ bất kỳ python có thể điều chỉnh được. Các thông thường có thể chứa các giá trị số nhưng cũng có thể chứa danh sách hoặc bộ dữ liệu.
8 chủ yếu nhằm hoạt động trên các giá trị số, bạn cũng có thể sử dụng hàm để nối các chuỗi như danh sách và bộ dữ liệu. Để làm điều đó, bạn cần cung cấp một giá trị phù hợp cho
Các ví dụ khác tổng số lặp của các số >>> def sum_numbers(numbers):
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
>>> sum_numbers([])
0
14, >>> def sum_numbers(numbers):
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
>>> sum_numbers([])
0
27 và >>> def sum_numbers(numbers):
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
>>> sum_numbers([])
0
28. Trong mọi trường hợp, >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
8 trả về tổng tích lũy kết quả bằng cách sử dụng loại số thích hợp.
8 chủ yếu nhằm hoạt động trên các giá trị số, bạn cũng có thể sử dụng hàm để nối các chuỗi như danh sách và bộ dữ liệu. Để làm điều đó, bạn cần cung cấp một giá trị phù hợp cho
8 để kết hợp danh sách và bộ dữ liệu. Đây là một tính năng thú vị mà bạn có thể sử dụng để làm phẳng danh sách các danh sách hoặc một bộ dữ liệu. Yêu cầu chính cho các ví dụ này hoạt động là chọn một giá trị phù hợp cho
Trong các ví dụ trên, >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
8 đang thực hiện một hoạt động nối, do đó, nó chỉ hoạt động với các loại trình tự hỗ trợ kết hợp, ngoại trừ các chuỗi:
38 để nối các chuỗi trong Python. Bạn sẽ thấy các ví dụ về việc sử dụng phương pháp này sau này khi bạn truy cập phần sử dụng các lựa chọn thay thế cho
8. Bạn đã học cách sử dụng hàm này để thêm các giá trị số lại với nhau và cũng để kết hợp các chuỗi như danh sách và bộ dữ liệu.
Trong phần này, bạn sẽ xem xét một số ví dụ khác về thời điểm và cách sử dụng >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
8 trong mã của bạn. Với các ví dụ thực tế này, bạn sẽ biết rằng chức năng tích hợp này khá tiện dụng khi bạn thực hiện các tính toán yêu cầu tìm tổng số một loạt các số như một bước trung gian.
8 có thể hữu ích khi bạn làm việc với các danh sách và bộ dữ liệu. Một ví dụ đặc biệt mà bạn sẽ xem là khi bạn cần làm phẳng danh sách các danh sách.average, is the total sum of the values divided by the number of values, or data points, in the sample.
Tính toán tổng tích lũy
Ví dụ đầu tiên mà bạn mã hóa phải làm với cách tận dụng đối số
2 để tổng hợp các danh sách tích lũy của các giá trị số.
Giả sử bạn đang phát triển một hệ thống để quản lý doanh số của một sản phẩm nhất định tại một số điểm bán hàng khác nhau. Mỗi ngày, bạn nhận được một báo cáo đơn vị bán từ mỗi điểm bán. Bạn cần tính toán một cách có hệ thống số tiền tích lũy để biết có bao nhiêu đơn vị mà toàn bộ công ty được bán trong tuần. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể sử dụng
2, bạn đặt giá trị ban đầu để khởi tạo tổng, cho phép bạn thêm các đơn vị liên tiếp vào phần phụ được tính toán trước đó. Vào cuối tuần, bạn sẽ có tổng số lượng đơn vị bán của công ty.
8 là tìm sản phẩm DOT của hai chuỗi có độ dài bằng nhau của các giá trị số. Sản phẩm DOT là tổng đại số của các sản phẩm của mỗi cặp giá trị trong các chuỗi đầu vào. Ví dụ: nếu bạn có các chuỗi (1, 2, 3) và (4, 5, 6), thì bạn có thể tính toán sản phẩm DOT của họ bằng tay bằng cách sử dụng bổ sung và nhân:
1 × 4 + 2 × 5 + 3 × 6 = 32
Để trích xuất các cặp giá trị liên tiếp từ các chuỗi đầu vào, bạn có thể sử dụng
60, bạn tạo một danh sách các bộ dữ liệu với các giá trị từ mỗi chuỗi đầu vào. Các vòng biểu thức của trình tạo trên mỗi tuple trong khi nhân các cặp giá trị liên tiếp được sắp xếp trước đó bởi
Mã trong ví dụ trên hoạt động. Tuy nhiên, sản phẩm DOT được xác định cho các chuỗi có độ dài bằng nhau, vậy điều gì xảy ra nếu bạn cung cấp các chuỗi với các độ dài khác nhau? Trong trường hợp đó,
Nhúng chức năng vào một chức năng tùy chỉnh cho phép bạn sử dụng lại mã. Nó cũng cung cấp cho bạn cơ hội để đặt tên cho chức năng một cách mô tả để người dùng biết chức năng làm gì chỉ bằng cách đọc tên của nó.
Làm phẳng danh sách các danh sách
Làm phẳng danh sách các danh sách là một nhiệm vụ phổ biến trong Python. Giả sử bạn có một danh sách các danh sách và cần phải làm phẳng nó vào một danh sách duy nhất chứa tất cả các mục từ các danh sách lồng nhau ban đầu. Bạn có thể sử dụng bất kỳ cách tiếp cận nào để làm phẳng danh sách trong Python. Ví dụ: bạn có thể sử dụng vòng lặp
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
8 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:
Một nhược điểm quan trọng của bất kỳ giải pháp nào ngụ ý sự kết hợp là đằng sau hậu trường, mọi bước trung gian đều tạo ra một danh sách mới. Điều này có thể khá lãng phí về mặt sử dụng bộ nhớ. Danh sách cuối cùng được trả lại chỉ là danh sách được tạo gần đây nhất trong số tất cả các danh sách được tạo ra ở mỗi vòng kết nối. Thay vào đó, sử dụng danh sách hiểu biết rằng bạn tạo và trả về chỉ một danh sách:
78. Giống như sự hiểu biết từ trước đó, giải pháp này chỉ tạo ra một danh sách trong quy trình. Một lợi thế của giải pháp này là nó rất dễ đọc.
Sử dụng các lựa chọn thay thế cho >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
8
8 rất hữu ích khi làm việc với các giá trị số nói chung. Tuy nhiên, khi nói đến việc làm việc với các số điểm nổi, Python cung cấp một công cụ thay thế. Trong
90 có thể giúp bạn cải thiện độ chính xác chung của các tính toán dấu phẩy động của bạn.
Bạn có thể có một nhiệm vụ mà bạn muốn kết hợp hoặc chuỗi một số lần lặp để bạn có thể làm việc với chúng như một. Đối với kịch bản này, bạn có thể tìm đến chức năng mô -đun
Tổng số điểm nổi: >>> def sum_numbers(numbers):
... total = 0
... for number in numbers:
... total += number
... return total
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
>>> sum_numbers([])
0
95
Nếu mã của bạn liên tục tổng số các số điểm nổi với
90 không giải quyết được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây khám phá giới hạn này:
Trong các ví dụ này, cả hai chức năng trả về cùng một kết quả. Điều này là do sự bất khả thi của việc thể hiện chính xác cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
02 và >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
03 trong điểm nổi nhị phân:
Trong các ví dụ này, cả hai chức năng trả về cùng một kết quả. Điều này là do sự bất khả thi của việc thể hiện chính xác cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
02 và >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
03 trong điểm nổi nhị phân:
90 không giải quyết được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây khám phá giới hạn này:
Trong các ví dụ này, cả hai chức năng trả về cùng một kết quả. Điều này là do sự bất khả thi của việc thể hiện chính xác cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
02 và >>> def sum_numbers(numbers):
... if len(numbers) == 0:
... return 0
... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
03 trong điểm nổi nhị phân:
90 có thể giúp bạn giảm sự lan truyền lỗi điểm nổi khi bạn thêm các số rất lớn và rất nhỏ lại với nhau:summation problems in your code. If you’re dealing with math computations that require summing numeric values, then
92 cũng là một lựa chọn tốt để làm phẳng danh sách các danh sách trong Python:summation problems
Sử dụng các giá trị phù hợp cho các đối số
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6