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Fri, 28 Jun 2024 00:19:23 +0000
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Les ramettes de papiers font partie des consommables indispensables d'une entreprise. Format A4, A3, papier couleur ou papier recyclé, découvrez notre sélection. Après l'imprimante, la ramette de papier est le second élément indispensable pour imprimer vos textes, photos et images variées. Ramette papier a4 pas cher à. Selon le type d'impression et le format ou le support visé, il est important de choisir une ramette de papier en conséquence. Au bureau, la ramette compte parmi les produits consommés le plus rapidement. Mieux vaut alors opter pour une rame de papier pas chère afin d'optimiser les coûts d'impression. N'oubliez cependant pas de choisir un grammage adapté à vos besoins: le papier peut en effet s'avérer plus ou moins épais, et donc être plus ou moins agréable à manipuler, plus ou moins écologique, absorber plus ou moins bien l'encre... Le grammage standard se situe autour de 80 g/m2. Pour une ramette de papier pas chère, vous pouvez vous tourner vers un grammage compris entre 50 et 60 g/m2: il s'agit d'un grammage écologique, très léger, qui permet d'économiser matière et impact du transport.

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Les noms et marques de produits et de fabricants sont utilisés seulement dans un but d'identification.

Par conséquent, une nouvelle liste est créée en utilisant des listes déjà existantes. Voici un autre exemple de compréhension de liste imbriquée. array = [[a for a in range(4)] for b in range(6)] print(array) Production: [[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]] Ici, un tableau à deux dimensions est créé à l'aide de la fonction range(). Compréhension et découpage de listes Python – Acervo Lima. La commande range() permet de retourner une séquence qui commence par 0 par défaut; il continue également à augmenter de 1 par défaut. Le nombre placé comme argument de la fonction est le point final de la séquence de nombres; la séquence de nombres s'arrête avant le nombre mentionné. Ici, la première compréhension de liste est le nombre d'éléments présents dans chaque liste du tableau à deux dimensions. La compréhension de liste en dehors de la première compréhension de liste est le nombre de listes présentes dans le tableau à deux dimensions. Article connexe - Python List Convertir un dictionnaire en liste en Python Supprimer toutes les occurrences d'un élément d'une liste en Python Supprimer les doublons de la liste en Python Comment obtenir la moyenne d'une liste en Python

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Cette fois, nous allons ajouter une condition de filtre à notre modèle pour décider quelles valeurs se retrouveront dans la liste résultante. Compréhension de liste python en. Voici le modèle de compréhension de liste: valeurs = [expression for element in collection if condition] La compréhension de la liste ci-dessus est équivalente à la boucle for suivante: if condition: Compréhension de sets et de dictionnaires Python prend non seulement en charge les compréhensions de liste, mais a également une syntaxe similaire pour les sets et les dictionnaires. Voici à quoi ressemble une compréhension de sets: >>> { x * x for x in range(-9, 10)} set([64, 1, 36, 0, 49, 9, 16, 81, 25, 4]) Et maintenant une compréhension de dictionnaire: >>> { x: x * x for x in range(5)} {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} Les deux sont des outils utiles dans la pratique. De manière globale, il y a une mise en garde concernant les compréhensions en Python: à mesure que vous maîtrisez mieux leur utilisation, il devient de plus en plus facile d'écrire du code difficile à lire.

Remarque: En Python, le zip() la fonction prend un ou plusieurs itérables comme arguments avec la syntaxe zip(*iterables). Il renvoie ensuite un itérateur de tuples, où le tuple i contient l'élément i de chacun des itérables. L'image suivante décrit cela en détail. Compréhension de liste python mac. Vous avez 4 valeurs dans l_arr et b_arr, donc la plage d'indices est de 0 à 3. Comme vous pouvez le voir, le tuple 0 contient l_arr[0] et b_arr[0], tuple 1 contient l_arr[1] et b_arr[1], Et ainsi de suite. Fonction Python zip() (Image de l'auteur) Par conséquent, vous pouvez parcourir zip(l_arr, b_arr) comme indiqué ci-dessous: area = [l*b for l, b in zip(l_arr, b_arr)] print(area) [8, 5, 7, 27] Dans la section suivante, vous apprendrez à utiliser des instructions conditionnelles dans une compréhension de liste. Python List Comprehension with Condition Syntax Commençons par construire sur la syntaxe précédente pour la compréhension de liste. Voici la syntaxe: = [ for in if ] Au lieu de calculer le pour tous les articles, vous ne souhaitez le faire que pour les articles qui répondent à un critère spécifique -où, condition:= True.

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Celui-ci peut être divisé en 4 parties comme suit: flatten_planets = [planète pour sous-liste dans les planètes pour la planète en sous-liste si len (planète) <6]

En ce cas, la liste en compréhension prends la forme suivante: [ for in if ] Parmi les illustrations évidentes de ce type de compréhension, ce serait l'obtention des nombres pairs selon un écart de nombre donné. Produisons ceci à travers une boucle for: evens = [] for n in range(1, 21): if n%2 == 0: (n) print(evens) # [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20] Nous parvenons aussi au même résultat selon la liste de compréhension suivante: evens = [n for n in range(1, 21) if n%2 == 0] Un exemple encore plus compliqué de liste de compréhension serait d'introduire en son sein des expressions conditionnelles comme.. if.. else.. Compréhension de liste python examples. Dans ce cas, l'ordre dans lequel vous déclarez tous ces états dans cette liste sera différent d'une condition if classique. Si cette condition if est nécessaire, elle sera inscrite en fin de la compréhension. Toutefois, dans le cas d'une expression.. else.., les positions respectives de la boucle for et de l'expression conditionnelle sont interchangeables.

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En Python, les compréhensions de liste vous aident à créer de nouvelles listes à partir d'itérables existants, comme des listes, des chaînes et des tuples. Leur syntaxe succincte vous permet de créer de nouvelles listes en une seule ligne de code. Et ce tutoriel vous apprendra comment vous pouvez le faire. Au cours des prochaines minutes, vous apprendrez: Comment créer une nouvelle liste en utilisant for boucles, La syntaxe pour utiliser les compréhensions de liste en Python, et Comment modifier les compréhensions de liste avec if énoncé conditionnel. De plus, vous allez également coder plusieurs exemples qui vous aideront à mieux comprendre les compréhensions de liste. Les compréhensions de liste python. Plongeons dedans. 🌊 How to Create Python Lists Using for Loops Supposons que vous ayez une liste de numéros nums. Et vous aimeriez créer une autre liste qui contient le cube de tous les nombres dans nums. Voici comment procéder à l'aide d'un for boucle en Python: nums = [2, 3, 5, 7] num_cubes = [] for num in nums: (num**3) print(num_cubes) # Output [8, 27, 125, 343] Dans le code ci-dessus, nous avons les étapes suivantes: Initialiser une liste vide num_cubes.

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. 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. Les listes en Python : création et manipulation - Maxicours. 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.