Compréhension De Liste Python | Maison À Vendre À La Faute Sur Mer

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Et cela conduit à une syntaxe simplifiée comme indiqué: Compréhension de liste Python avec syntaxe de condition (Image de l'auteur) ▶ Sur ce, passons aux exemples de code. Python List Comprehension with Condition Examples # 1. On vous donne la chaîne "J'apprends Python en 2022". Vous souhaitez obtenir une liste de tous les chiffres de cette chaîne. Alors, comment faites-vous? En Python, . isdigit() agit sur un personnage et retourne True si c'est un chiffre (0-9); sinon ça revient False. L'extrait de code ci-dessous montre comment vous pouvez collecter la liste de tous les chiffres de la chaîne str1. str1 = "I'm learning Python3 in 2022" digits = [char for char in str1 if digit()] print(digits) ['3', '2', '0', '2', '2'] Dans le code ci-dessus: vous faites une boucle dans la chaîne str1, accéder à chacun char pour vérifier s'il s'agit d'un chiffre à l'aide de isdigit() méthode, et ajouter char à la nouvelle liste digits uniquement s'il s'agit d'un chiffre. Prenons un autre exemple.

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Compréhension De Liste Python 2

Si y est divisible par 2, par est ajouté à la liste obj. Si ce n'est pas comme ça, impair est ajouté. Boucles imbriquées dans la compréhension de liste Supposons que nous voudrions calculer la transposition d'un tableau qui nécessite une boucle for imbriquée. Voyons comment cela se fait en utilisant d'abord la boucle for normale. Exemple 7: trouver la matrice transposer à l'aide de boucles imbriquées matrice_transposée = [] matrice = [[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 8]] pour moi à portée(longueur(matrice[0])): transposed_row = [] pour la ligne dans la matrice: (ligne[je]) (transposed_row) imprimer(matrice_transposée) [[1, 4], [2, 5], [3, 6], [4, 8]] Le code ci-dessus utilise deux boucles for pour trouver la transposition de la matrice. En même temps, nous pouvons faire des itérations imbriquées dans une liste de compréhension. Dans cette section, trouvons la transposition d'une matrice à l'aide d'une boucle imbriquée dans une liste de compréhension. Exemple 8: Trouver la transposition d'une matrice par compréhension de liste matrice = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] transpose_matrice = [[ligne[je] pour la ligne dans la matrice] pour moi à portée(2)] imprimer (transpose_matrice) [[1, 3, 5, 7], [2, 4, 6, 8]] Dans le programme ci-dessus, nous avons une matrice variable qui a 4 des lignes et quelques colonnes.

Compréhension De Liste Python 1

Si vous ne faites pas attention, vous devrez peut-être bientôt faire face à des compréhensions monstrueuses de listes, de sets et de dictionnaires. N'oubliez pas que trop d'une bonne chose est généralement une mauvaise chose. Personnellement, je trace la ligne rouge à ne pas franchir après deux boucles for imbriquées pour la compréhension. Je trouve que dans la plupart des cas, il est préférable (comme dans "plus lisible" et "plus facile à maintenir") d'utiliser des boucles for classiques au-delà de ce point. Surtout qu'en termes de vitesse, la boucle for classique est toujours plus rapide que la compréhension de liste pour faire la même chose. Le mot de la fin Pour résumer ce que nous venons de voir: Les compréhensions sont une caractéristique clé de Python. Les comprendre et les appliquer rendra votre code beaucoup plus Pythonic; Les compréhensions ne sont que de la syntaxe sophistiquée pour un modèle de boucle for simple. Une fois que vous aurez compris le modèle, vous développerez une compréhension intuitive pour les compréhensions; Il y a plus que de simples compréhensions de listes.

Compréhension De Liste Python 2020

Conditions dans la compréhension des listes Les listes complètes peuvent utiliser des instructions conditionnelles pour modifier les listes existantes (ou d'autres tuples). nous allons créer une liste qui utilise des opérateurs mathématiques, entiers et plage (). Exemple 4: Utiliser if avec compréhension de liste liste_even = [ je pour je dans la gamme(10) si je% 2 == 0] imprimer(even_list) [0, 2, 4, 6, 8] La liste, even_list, sera complété par des choses de l'ordre de 0 une 9 si la valeur de l'élément est divisible par 2. Exemple 5: oui imbriqué avec compréhension de liste liste_filtrée = [ x pour x dans la plage(50) si x% 2 == 0 si x% 5 == 0] imprimer(liste_filtrée) [0, 10, 20, 30, 40] Ici, listes de contrôle de compréhension: x est-il divisible par 2 ou non? x est-il divisible par 5 ou non? Si x satisfait les deux conditions, x est ajouté à filtered_list. Exemple 6: si … sinon avec compréhension de liste liste = ["même" si y%2==0 sinon "impair" pour y dans la plage(5)] imprimer(liste) ['même', 'impair', 'même', 'impair', 'même'] Ici, comprendre la liste vérifiera les cinq nombres de la 0 Al 4.

Les compréhensions de listes sont l'une des fonctionnalités les plus étonnantes de Python. C'est une manière intelligente et concise de créer des listes en itérant sur un objet itérable. Les compréhensions de listes imbriquées ne sont rien d'autre qu'une compréhension de liste dans une autre compréhension de liste qui est assez similaire aux boucles for imbriquées.

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