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Monday, 22 July 2024

Et le code Python pour cela est illustré ci-dessous: author_list = [() for author in authors] print(author_list) ['Jane Austen', 'George Orwell', 'James Clear', 'Cal Newport'] Dans la sortie ci-dessus, observez comment les noms de tous les auteurs ont été formatés dans la casse du titre, ce que nous voulions. Utilisation de la compréhension de liste avec plusieurs listes Jusqu'à présent, vous avez appris à utiliser la compréhension de liste pour créer de nouvelles listes à partir d'une liste existante. Voyons maintenant comment créer une nouvelle liste à partir de plusieurs listes. Par exemple, considérez ce problème: vous avez deux listes l_arr et b_arr contenant les longueurs et largeurs de 4 rectangles. Et vous devez créer une nouvelle liste area qui comprend l'aire de ces 4 rectangles. Rappelles toi, area = length * breadth. l_arr = [4, 5, 1, 3] b_arr = [2, 1, 7, 9] Vous aurez besoin d'éléments des deux listes ( l_arr et b_arr) afin de calculer l'aire. Et vous pouvez le faire en utilisant Python zip() la fonction.

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Par exemple: – [i for i in range (5)] -> Dans ce cas, la sortie de l'expression est simplement la variable i elle-même et par conséquent nous ajoutons sa sortie à la liste tandis que i itère de 0 à 4. Ainsi, la sortie serait -> [0, 1, 2, 3, 4] Mais dans notre cas, l'expression elle-même est une compréhension de liste. Par conséquent, nous devons d'abord résoudre l'expression, puis ajouter sa sortie à la liste. expression = [j pour j dans la plage (5)] -> La sortie de cette expression est la même que l' exemple discuté ci-dessus. D'où l'expression = [0, 1, 2, 3, 4]. Maintenant, nous ajoutons simplement cette sortie jusqu'à ce que la variable i itère de 0 à 4, ce qui donnerait un total de 5 itérations. Par conséquent, la sortie finale serait simplement une liste de la sortie de l' expression ci – dessus répétée 5 fois.

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Il faut trouver la transposée de la matrice. Pour ça, nous utilisons la compréhension de liste. Points clés pour comprendre les listes Les points clés auxquels il faut prêter attention lorsque l'on travaille avec la compréhension de liste sont les suivants: La compréhension de liste est un sublime chemin à établir et construire listes à l'aide de listes existantes. Par rapport aux boucles et fonctions normales, compréhension de la liste C'est généralement plus compact et plus rapide pour créer des listes. Malgré cela, nous devrions toujours Évitez d'écrire de très longues listes complètes sur une seule ligne. pour confirmer ce code est facile à utiliser. Rappelles toi, chaque liste de compréhension il est réécrit en boucle for, mais toutes les boucles for ne peuvent pas être réécrites dans plus ou moins compréhension de la liste. Regardons quelques exemples supplémentaires liés à la compréhension de liste afin que vous ayez une meilleure compréhension des compréhensions de liste en Python.

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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. 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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Exemple en utilisant une fonction on utilise deux fonctions en Python: la première, suite(n, f), retourne les d'une suite définie par u n = f ( n), où f est une fonction numérique; la seconde, f(x), définit la fonction f et retourne l'image de x par f. On définit ces deux fonctions l'une à la suite de l'autre dans la console puis on les exécute: Remarque On peut reprendre ces fonctions pour une autre suite en modifiant uniquement la définition de la fonction à la ligne 8. Par exemple, si l'on veut déterminer les termes de la suite définie par u n = 3 n – 5, il suffit de modifier la ligne 8 du programme: 2. Suites définies par récurrence: obtenir les n premiers termes On considère une suite définie par récurrence, c'est-à-dire dont chaque terme est défini en fonction du terme précédent. On peut obtenir les par une fonction donnée en langage Python. b. Exemple On considère la suite ( u n) définie par récurrence par u 0 = 2 et, pour tout entier naturel n, par u n +1 = 3 × u n. On veut déterminer à l'aide d'un programme Python la valeur des n premiers termes.

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. 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.

Par ailleurs, vous pouvez insérer une condition if optionnelle après chaque boucle for. Une liste en compréhension comprenant quelques boucles imbriquées for aura donc cette allure: [ for in (optional if ) for in (optional if ) for in (optional if )... and so on... ] Les exemples qui suivent ici devraient être beaucoup plus éclairants. Sont présentes deux boucles imbriquées, et en les multipliant l'une à l'autre, on obtient une table de multiplications. multiplications = [] for i in range(1, 4): for n in range(1, 11): (i*n) print(multiplications) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30] Ces boucle imbriquées for peuvent être ré-écrites de cette façon: for in : for in : Une fois que la boucle a été éditée sous cette forme, la convertir en liste en compréhension reste aisé: multiplications = [i*n for i in range(1, 4) for n in range(1, 11)] Cette méthode peut être ré-utilisée pour aplatir une liste de listes.

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