当比较一个元组和一个像...这样的列表时>>>[1,2,3]==(1,2,3)False>>>[1,2,3].__eq__((1,2,3))NotImplemented>>>(1,2,3).__eq__([1,2,3])NotImplemented...Python不会像使用(1,2,3)==(1,2,3)那样对它们进行深度比较。那么这是什么原因呢？是因为可变列表可以随时更改(线程安全问题)还是什么？(我知道这是在CPython中实现的，所以请不要回答在哪里，而是为什么实现它。) 最佳答案 你总是可以“施放”它>>>tuple([1
过去，当我需要在紧密循环中进行类似数组的索引查找时，我通常使用元组，因为它们通常看起来性能非常好(接近只使用n个变量)。然而，我今天决定质疑这个假设并得出了一些令人惊讶的结果:In[102]:l=range(1000)In[103]:t=tuple(range(1000))In[107]:timeit(lambda:l[500],number=10000000)Out[107]:2.465047836303711In[108]:timeit(lambda:t[500],number=10000000)Out[108]:2.8896381855010986元组查找所需的时间似乎比列表查找
过去，当我需要在紧密循环中进行类似数组的索引查找时，我通常使用元组，因为它们通常看起来性能非常好(接近只使用n个变量)。然而，我今天决定质疑这个假设并得出了一些令人惊讶的结果:In[102]:l=range(1000)In[103]:t=tuple(range(1000))In[107]:timeit(lambda:l[500],number=10000000)Out[107]:2.465047836303711In[108]:timeit(lambda:t[500],number=10000000)Out[108]:2.8896381855010986元组查找所需的时间似乎比列表查找
我有一个这样的(label,count)元组列表:[('grape',100),('grape',3),('apple',15),('apple',10),('apple',4),('banana',3)]由此我想对具有相同标签的所有值求和(相同的标签总是相邻)并以相同的标签顺序返回一个列表:[('grape',103),('apple',29),('banana',3)]我知道我可以通过以下方式解决它:defgroup(l):result=[]ifl:this_label=l[0][0]this_count=0forlabel,countinl:iflabel!=this_label
我有一个这样的(label,count)元组列表:[('grape',100),('grape',3),('apple',15),('apple',10),('apple',4),('banana',3)]由此我想对具有相同标签的所有值求和(相同的标签总是相邻)并以相同的标签顺序返回一个列表:[('grape',103),('apple',29),('banana',3)]我知道我可以通过以下方式解决它:defgroup(l):result=[]ifl:this_label=l[0][0]this_count=0forlabel,countinl:iflabel!=this_label
背景:我正在尝试比较成对的单词，以查看在美国英语中哪对单词比另一对单词“更有可能出现”。我的计划是/曾经是使用NLTK中的搭配工具对单词对进行评分，得分较高的对最有可能。方法:我使用NLTK在Python中编写了以下代码(为简洁起见，删除了几个步骤和导入):bgm=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tokens)scored=finder.score_ngrams(bgm.likelihood_ratio)printscored结果:然后，我使用2个单词对检查
背景:我正在尝试比较成对的单词，以查看在美国英语中哪对单词比另一对单词“更有可能出现”。我的计划是/曾经是使用NLTK中的搭配工具对单词对进行评分，得分较高的对最有可能。方法:我使用NLTK在Python中编写了以下代码(为简洁起见，删除了几个步骤和导入):bgm=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tokens)scored=finder.score_ngrams(bgm.likelihood_ratio)printscored结果:然后，我使用2个单词对检查
哪种方法更好？使用元组，例如:ifnumberin(1,2):或列表，例如:ifnumberin[1,2]:推荐哪一种用于此类用途以及为什么(逻辑和性能方面)？ 最佳答案 CPython解释器将第二种形式替换为第一种形式。这是因为从常量加载元组是一个操作，但列表将是3个操作；加载两个整数内容并构建一个新的列表对象。因为您使用的是其他方式无法访问的列表文字，所以它被替换为元组:>>>importdis>>>dis.dis(compile('numberin[1,2]','','eval'))10LOAD_NAME0(number)3L
哪种方法更好？使用元组，例如:ifnumberin(1,2):或列表，例如:ifnumberin[1,2]:推荐哪一种用于此类用途以及为什么(逻辑和性能方面)？ 最佳答案 CPython解释器将第二种形式替换为第一种形式。这是因为从常量加载元组是一个操作，但列表将是3个操作；加载两个整数内容并构建一个新的列表对象。因为您使用的是其他方式无法访问的列表文字，所以它被替换为元组:>>>importdis>>>dis.dis(compile('numberin[1,2]','','eval'))10LOAD_NAME0(number)3L
在"Legendlocation"在matplotlib网站的“Legendguide”部分，有一个小脚本，其中第9行是plt.legend(bbox_to_anchor=(0.,1.02,1.,.102),loc=3,ncol=2,mode="expand",borderaxespad=0.)。我见过的所有传递给bbox_to_anchor的元组都有2个元素，但这个有4个。如果传递的元组有4个元素，每个元素意味着什么？我在pyplot.legenddocs中查看它，它说的是bbox_transform坐标。所以我环顾四周，发现matplotlib.transforms.Bbox带有s
