Hướng dẫn multiply an array by a number python - nhân một mảng với một số python

Bạn chỉ có thể sử dụng danh sách hiểu biết:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_new_list = [i * 5 for i in my_list] >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25]

Lưu ý rằng việc hiểu danh sách nói chung là một cách hiệu quả hơn để thực hiện vòng lặp my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 0:

my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25]

Thay thế, đây là một giải pháp sử dụng gói Pandas phổ biến:

import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64

Hoặc, nếu bạn chỉ muốn danh sách:

>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25]

Cuối cùng, người ta có thể sử dụng my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 1, mặc dù điều này thường được cau mày.

my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list)

Sử dụng my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 1, tuy nhiên, thường kém hiệu quả. Mỗi bình luận từ Shadowranger về câu trả lời đã xóa cho câu hỏi này:

Lý do "không ai" sử dụng nó là, nói chung, đó là một sự bi quan hiệu suất. Lần duy nhất đáng để xem xét my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 1 trong CPython là nếu bạn đang sử dụng chức năng tích hợp được triển khai trong C làm chức năng ánh xạ; Nếu không, my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 1 sẽ chạy bằng hoặc chậm hơn so với ListComp hoặc GenExpr của Pythonic (cũng rõ ràng hơn về việc họ là người tạo ra những người lười biếng hay háo hức my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 5; trong my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 5). Nếu bạn đang sử dụng my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 1 với chức năng my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 9, hãy dừng lại, bạn đang làm sai.

Và một trong những bình luận khác của anh ấy được đăng cho câu trả lời này:

Xin đừng dạy mọi người sử dụng my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 1 với my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 9; Ngay lập tức bạn cần một my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 9, bạn sẽ tốt hơn với danh sách hiểu hoặc biểu thức máy phát. Nếu bạn thông minh, bạn có thể làm cho my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 1 hoạt động mà không cần my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 9s nhiều, ví dụ: Trong trường hợp này, import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 5, mặc dù trong trường hợp cụ thể này, nhờ một số tối ưu hóa trong trình thông dịch mã byte cho toán học import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 6 đơn giản, import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 7 nhanh hơn, cũng như đơn giản hơn và đơn giản hơn.

Cho một danh sách, in giá trị thu được sau khi nhân tất cả các số trong danh sách. & NBSP;

Examples:

Input : list1 = [1, 2, 3] Output : 6 Explanation: 1*2*3=6 Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24

Phương pháp 1: Truyền tảiTraversal

Khởi tạo giá trị của sản phẩm thành 1 (không phải 0 là 0 nhân với bất cứ thứ gì trả về 0). Traverse cho đến khi kết thúc danh sách, nhân mỗi số với sản phẩm. Giá trị được lưu trữ trong sản phẩm ở cuối sẽ cung cấp cho bạn câu trả lời cuối cùng của bạn.

Dưới đây là việc thực hiện Python của phương pháp trên: & nbsp; & nbsp;

Python

import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 8 import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 9

>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 0>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 1>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 >>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 3

>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 0____10 >>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 6>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 7 >>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 8

>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 9>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 1>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 >>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 1my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 3 my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 4

>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 0my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 6 my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 7

my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 8>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 Input : list1 = [1, 2, 3] Output : 6 Explanation: 1*2*3=6 0>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 3Input : list1 = [1, 2, 3] Output : 6 Explanation: 1*2*3=6 2Input : list1 = [1, 2, 3] Output : 6 Explanation: 1*2*3=6 3Input : list1 = [1, 2, 3] Output : 6 Explanation: 1*2*3=6 2255555555

Input : list1 = [1, 2, 3] Output : 6 Explanation: 1*2*3=6 7>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 Input : list1 = [1, 2, 3] Output : 6 Explanation: 1*2*3=6 0__5555552553Input : list1 = [1, 2, 3] Output : 6 Explanation: 1*2*3=6 222

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 6Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 7

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 6Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 9

Phương pháp 2: Sử dụng numpy.prod ()Using numpy.prod()

Chúng ta có thể sử dụng numpy.prod () từ nhập khẩu numpy để có được sự nhân của tất cả các số trong danh sách. Nó trả về một số nguyên hoặc giá trị float tùy thuộc vào kết quả nhân.

Dưới đây là triển khai Python3 của cách tiếp cận trên: & nbsp; & nbsp;

Python3

6 24 0 6 24 1

Phương pháp 2: Sử dụng numpy.prod ()

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 66 247

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 66 249

Output:

6 24

Dưới đây là triển khai Python3 của cách tiếp cận trên: & nbsp; & nbsp;Using lambda function: Using numpy.array

6 24 0 6 24 1“return” statement, it always contains an expression that is returned. We can also put a lambda definition anywhere a function is expected, and we don’t have to assign it to a variable at all. This is the simplicity of lambda functions. The reduce() function in Python takes in a function and a list as an argument. The function is called with a lambda function and a list and a new reduced result is returned. This performs a repetitive operation over the pairs of the list.

Dưới đây là triển khai Python3 của cách tiếp cận trên: & nbsp; & nbsp;

Python3

6 24 0 6 24 1

Phương pháp 2: Sử dụng numpy.prod ()

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 66 247

Dưới đây là triển khai Python3 của cách tiếp cận trên: & nbsp; & nbsp;

6 24 0 6 24 1Using prod function of math library: Using math.prod

6 240>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 6 242

Dưới đây là triển khai Python3 của cách tiếp cận trên: & nbsp; & nbsp;

Python3

6 24 0 6 24 1

Phương pháp 2: Sử dụng numpy.prod ()

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 66 247

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 66 249

Output:

6 24

Dưới đây là triển khai Python3 của cách tiếp cận trên: & nbsp; & nbsp;Using mul() function of operator module.

6 24 0 6 24 1

Python3

6 240>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 6 242

Phương pháp 2: Sử dụng numpy.prod ()

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 6my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 97

Dưới đây là triển khai Python3 của cách tiếp cận trên: & nbsp; & nbsp; Using traversal by index

Python3

6 24 0 6 24 1

>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 0>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 1>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 >>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 3

>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 0____10 >>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 6>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 7 >>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 8

>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 0my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 6 my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 7

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 6Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 7

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 6Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 9

Phương pháp 7: Sử dụng itertools. tích lũyUsing itertools.accumulate

Python

my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 00 import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 466 24 0 import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 48

6 240>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 5import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 70my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 9 my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 27my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 3 import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 74

6 243>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 2 my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 5import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 78my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 9 my_new_list = [] for i in my_list: my_new_list.append(i * 5) >>> print(my_new_list) [5, 10, 15, 20, 25] 27my_new_list = map(lambda x: x * 5, my_list) 3 import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 74

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 6import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 84import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 85>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 3import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 87

Input : list1 = [3, 2, 4] Output : 24 6import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 89import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 85>>> (s * 5).tolist() [5, 10, 15, 20, 25] 3import pandas as pd s = pd.Series(my_list) >>> s * 5 0 5 1 10 2 15 3 20 4 25 dtype: int64 87

Output:

6 24

Làm cách nào để nhân một mảng trong numpy?

Có ba cách chính để thực hiện phép nhân ma trận numpy:..

DOT (mảng A, mảng B): Trả về sản phẩm vô hướng hoặc dấu chấm của hai mảng ..

Matmul (Array A, Array B): Trả về sản phẩm ma trận của hai mảng ..

Nhân (mảng A, mảng B): Trả về phép nhân ma trận phần tử của hai mảng ..

Làm thế nào để bạn nhân một danh sách với một vô hướng trong Python?

Chúng tôi sẽ cân nhắc cách đơn giản và thuận tiện nhất để nhân danh sách với vô hướng bằng ngôn ngữ Python.Đầu tiên, chúng tôi tạo một danh sách và thêm các giá trị cho nó. Bước tiếp theo của chúng tôi nhân mọi mục trong danh sách với 3. Sau đó, chúng tôi xác định một hàm in in các giá trị kết quả.create a list and add values to it. Our next step multiplies every item in the list by 3. Then we define a print function that prints the resultant values.

Làm thế nào để bạn nhân một mảng numpy với vô hướng?

Phương pháp 1: Nhân mảng numpy với vô hướng bằng toán tử *.Phương pháp đầu tiên để nhân mảng numpy là việc sử dụng toán tử ' *'.Nó sẽ nhân trực tiếp tất cả các phần tử của mảng numpy cho dù đó là một mảng một chiều hay đa chiều.using the * operator. The first method to multiply the NumPy array is the use of the ' * ' operator. It will directly multiply all the elements of the NumPy array whether it is a Single Dimensional or Multi-Dimensional array.

Python

Python3

Python3

Python3

Python3

Python3

Python

Làm cách nào để nhân một mảng trong numpy?

Làm thế nào để bạn nhân một danh sách với một vô hướng trong Python?

Làm thế nào để bạn nhân một mảng numpy với vô hướng?

Bài Viết Liên Quan

Toplist

Bài mới nhất

Chủ đề