我有一个命名元组，我将值分配给这样的:classtest(object):self.CFTs=collections.namedtuple('CFTs','c4annualc4perrenc3perrenntfixing')self.CFTs.c4annual=numpy.zeros(shape=(self.yshape,self.xshape))self.CFTs.c4perren=numpy.zeros(shape=(self.yshape,self.xshape))self.CFTs.c3perren=numpy.zeros(shape=(self.yshape,self.xsh
如果我有一个函数deff(a,b,c,d)和两个元组，每个元组都有两个元素，有没有办法解压缩这些元组以便我可以发送它们的值函数？f(*tup1,*tup2) 最佳答案 截至thereleaseofPython3.5.0,PEP448"AdditionalUnpackingGeneralizations"为这个有效的Python生成自然语法:>>>f(*tup1,*tup2)1223在旧版本的Python中，您可能需要将元组连接在一起以提供单个扩展参数:>>>tup1=1,2>>>tup2=2,3>>>deff(a,b,c,d):pr
如果我有一个函数deff(a,b,c,d)和两个元组，每个元组都有两个元素，有没有办法解压缩这些元组以便我可以发送它们的值函数？f(*tup1,*tup2) 最佳答案 截至thereleaseofPython3.5.0,PEP448"AdditionalUnpackingGeneralizations"为这个有效的Python生成自然语法:>>>f(*tup1,*tup2)1223在旧版本的Python中，您可能需要将元组连接在一起以提供单个扩展参数:>>>tup1=1,2>>>tup2=2,3>>>deff(a,b,c,d):pr
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
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
