Tôi đã tạo một mảng ndarray trong Python
temp = np.array[[1, 2, 3, 4]]
Để đo độ dài của mảng này, tôi có thể sử dụng
temp.size
hoặc
np.size[temp]
Cả hai trở lại 4. Nhưng tôi đang tự hỏi sự khác biệt giữa hai biểu thức là gì? Ngoài ra, để có được hình ảnh Lena, tôi cần viết
>>> import scipy.misc
>>> lena = scipy.misc.lena[]
Tôi đang tự hỏi tại sao có một cặp khung sau Lena? Lena không phải là ma trận? Một cái gì đó với [] giống như một chức năng. Tôi hiểu lena [] là một hàm không có đầu vào và trả về ndarray. Tôi chỉ cảm thấy như thật tẻ nhạt khi viết theo cách này.
Trong Matlab, khá rõ ràng để phân biệt giữa hằng số và hàm. Hàm được xác định và gọi bằng [], nhưng hằng số [hoặc lưu trữ trước] có thể được gọi trực tiếp, ví dụ: "blobs.png"
Trong Python, bạn sử dụng một danh sách để lưu trữ nhiều loại dữ liệu khác nhau như chuỗi và số. Một danh sách có thể được xác định bởi các dấu ngoặc vuông bao quanh nó và các giá trị riêng lẻ được phân tách bằng dấu phẩy.
Để có được độ dài của một danh sách trong Python, bạn có thể sử dụng chức năng len[]
tích hợp.
Ngoài hàm len[]
, bạn cũng có thể sử dụng chức năng For For Loop và
temp.size
0 để có độ dài của danh sách.Trong bài viết này, tôi sẽ chỉ cho bạn cách có được độ dài của một danh sách theo 3 cách khác nhau.
Bạn có thể sử dụng bản địa cho vòng lặp của Python để có được độ dài của một danh sách vì giống như một tuple và từ điển, một danh sách là có thể sử dụng được.
Phương pháp này thường được gọi là phương pháp ngây thơ.
Ví dụ dưới đây cho bạn biết cách sử dụng phương pháp ngây thơ để có được độ dài của một danh sách trong Python
demoList = ["Python", 1, "JavaScript", True, "HTML", "CSS", 22]
# Initializing counter variable
counter = 0
for item in demoList:
# Incrementing counter variable to get each item in the list
counter = counter + 1
# Printing the result to the console by converting counter to string in order to get the number
print["The length of the list using the naive method is: " + str[counter]]
# Output: The length of the list using the naive method is: 7
Cách có được độ dài của một danh sách với hàm len[]
Sử dụng chức năng len[]
là cách phổ biến nhất để có được độ dài của một điều khác.
Điều này đơn giản hơn so với sử dụng một vòng lặp.
Cú pháp để sử dụng phương pháp len[]
là
temp.size
4.Đoạn mã bên dưới cho thấy cách sử dụng hàm len[]
để có độ dài của danh sách:
demoList = ["Python", 1, "JavaScript", True, "HTML", "CSS", 22]
sizeOfDemoList = len[demoList]
print["The length of the list using the len[] method is: " + str[sizeOfDemoList]]
# Output: The length of the list using the len[] method is: 7
Cách nhận độ dài của danh sách với hàm temp.size
0
temp.size
Phương pháp
temp.size
0 là một cách ít được biết đến để có được độ dài của một danh sách và các vòng lặp khác.temp.size
0 được xác định trong mô -đun toán tử, vì vậy bạn cần nhập nó từ đó trước khi bạn có thể sử dụng nó.Cú pháp để sử dụng phương pháp
temp.size
0 là np.size[temp]
0.Ví dụ dưới đây cho bạn thấy cách sử dụng phương thức
temp.size
0 để có độ dài của danh sách từ người vận hành nhập độ dài_hint:demoList = ["Python", 1, "JavaScript", True, "HTML", "CSS", 22]
sizeOfDemoList = length_hint[demoList]
print["The length of the list using the length_hint[] method is: " + str[sizeOfDemoList]]
# The length of the list using the length_hint[] method is: 7
Suy nghĩ cuối cùng
Bài viết này chỉ cho bạn cách có được kích thước của một danh sách với 3 phương pháp khác nhau: A cho vòng lặp, hàm len[]
và hàm
temp.size
0 từ mô -đun toán tử.Bạn có thể tự hỏi nên sử dụng giữa 3 phương pháp này.
Tôi sẽ khuyên bạn nên sử dụng len[]
vì bạn không cần phải làm nhiều việc để sử dụng nó so với Loop và
temp.size
0.Ngoài ra, len[]
dường như nhanh hơn cả FOR LOOP và
temp.size
0.Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ nó để nó có thể tiếp cận những người cần nó.
Học mã miễn phí. Chương trình giảng dạy nguồn mở của Freecodecamp đã giúp hơn 40.000 người có được việc làm với tư cách là nhà phát triển. Bắt đầu
thuộc tính
ndarray.size#size#Số lượng các yếu tố trong mảng.
Bằng
np.size[temp]
8, tức là, sản phẩm của kích thước mảng.Ghi chú
A.Size trả về một số nguyên Python chính xác tùy ý tiêu chuẩn. Đây có thể không phải là trường hợp với các phương pháp khác để có được cùng một giá trị [như
np.size[temp]
8 được đề xuất, trả về một thể hiện là >>> import scipy.misc
>>> lena = scipy.misc.lena[]
0] và có thể có liên quan nếu giá trị được sử dụng thêm trong các tính toán có thể vượt qua loại số nguyên kích thước cố định.Ví dụ
>>> x = np.zeros[[3, 5, 2], dtype=np.complex128] >>> x.size 30 >>> np.prod[x.shape] 30