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Sun, 07 Jul 2024 03:51:54 +0000
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est la sortie que vous souhaitez calculer pour chaque à l' . Et cela semble simple, n'est-ce pas? En gros, vous aimeriez do quelque chose pour tous articles dans le liste (ou tout itérable) pour obtenir un Nouvelle liste. En utilisant cela, nous pouvons simplifier la syntaxe, comme le montre l'image ci-dessous. Python List Comprehension Syntax (Image de l'auteur) Maintenant que vous avez appris la syntaxe, il est temps de commencer à coder. Vous pouvez utiliser L'IDE Python en ligne de Geekflare à suivre avec ces exemples. Programmer en Python: Listes en compréhension. Ou vous pouvez les exécuter sur votre machine locale. Python List Comprehension Examples Dans la section précédente, vous avez créé une nouvelle liste num_cubes À partir de nums. Commençons par réécrire cela en utilisant la compréhension de liste. Utilisation de la compréhension de liste avec des nombres Utilisons maintenant la syntaxe simplifiée comme suit: : Ici, il faut cuber chaque num. Remplace donc avec num**3. : La variable de bouclage est num —les numéros individuels de la liste.

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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. Compréhension de listes imbriquées en Python | Delft Stack. 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.

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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. Compréhension de liste python 3. 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.

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À quoi ça sert: une list comprehension? Une List Comprehension en Python est un mécanisme introduit dans la version 2. 7 et présent dans toutes les versions suivantes. Son but est de générer rapidement une liste à partir d'un objet itérable. Compréhension de liste python mac. C'est utile lorsque l'on veut filtrer une liste ou effectuer une opération sur une liste. Et concrètement, ça donne quoi? Prenons un exemple simple. On veut obtenir une liste où les éléments sont les mêmes qu'une autre liste, mais incrémentés. On peut alors naturellement déclarer une liste puis la parcourir pour y traiter chaque élément: La méthode ci-dessus est simple et intuitive mais nous pouvons écrire ce bout de code de manière plus succincte en Python grâce aux List Comprehension: Grâce à cette même expression, il nous est aussi possible de filtrer les éléments insérés en plus d'effectuer un traitement sur ces mêmes éléments: D'accord! Mais comment ça marche? Pour comprendre comment fonctionnent les List Comprehensions il nous faut les décomposer.

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Vous pouvez tester cela en utilisant des boucles. Malgré cela, toutes les boucles ne peuvent pas être réécrites sous forme de liste de compréhension. Mais à mesure que vous apprenez et que vous vous familiarisez avec les listes de compréhension, vous finirez par remplacer de plus en plus de boucles par cette syntaxe sophistiquée. Liste des compréhensions vs fonctions Lambda Pour travailler ou effectuer des opérations avec des listes, les listes de compréhension ne sont pas le seul moyen, mais divers outils intégrés et fonctions lambda peuvent créer et modifier des listes en moins de lignes de code. Exemple 3: utiliser les fonctions Lambda dans List lettres = liste(carte(lambda et: Oui, 'analytique')) imprimer(des lettres) Dans ce code, nous séparerons les caractères de la chaîne à l'aide de fonctions lambda. Compréhension de liste python web. Malgré cela, en général, les listes de compréhension sont plus lisibles que les fonctions lambda. Il est plus facile de comprendre ce que le programmeur essayait de réaliser en utilisant des listes de compréhension.

Syntaxe: Liste en compréhension Une liste en compréhension est un raccourci pour créer une liste par ajout successifs d'éléments. Une liste en compréhension utilise des crochets ( [ et]] comme une liste classique, mais dans lesquelles on mets une expression suivie d'un for. Pour chaque élément de la liste venant après for, l'expression est évaluée et le résultat est ajouté dans la liste finale. [ « expr » for « var » in « liste »] La liste en compréhension peut être utilisée partout où une liste peut l'être. Ainsi, par exemple: « r » = [ « expr » for « var » in « liste »] est équivalente à: « r » = [] for « var » in « liste »: « r ». append ( « expr ») Syntaxe: Liste en compréhension avec condition « var2 » = [ « expr » for « var » in « liste » if « cond »] « var2 » = [] if « cond »: « var2 ». Les compréhensions de liste python. append ( « expr ») Points Clés Il est possible de mettre un for dans des crochets pour créer une liste. Les listes en compréhesion peuvent contenir des conditions if et être imbriquées.

1. Suites définies en fonction de la variable n a. Principe On considère une suite définie en fonction de la variable n. Par un programme informatique, on peut obtenir les n premiers termes de cette suite de deux façons différentes: soit on passe par une liste définie en compréhension, soit on passe par une fonction. b. Exemple en utilisant une liste en compréhension Rappel Une liste définie en compréhension nécessite une commande du type [valeur boucle]. On considère une suite numérique ( u n) définie pour tout entier naturel n par u n = 15 × 0, 9 n + 3. Pour obtenir le ou les premiers termes de la suite u n = 15 × 0, 9 n + 3, on définit la liste suite, qui retourne les n premiers termes de la suite: Remarques La commande 15*0, 9**n+3 for n in range(0) demande de créer une liste contenant « les zéro premiers termes » de la suite, ce qui est impossible. On obtient donc une liste vide. for n in range(1) demande de créer une liste contenant le « 1 premier terme » de la suite, c'est-à-dire le premier terme qui vaut 18. c.