La réduction convient aux opérations d'agrégation telles que l'accumulation, le calcul factoriel, etc.; L'utilisation est de traiter des objets itérables par le biais de la fonction d'accumulation. 1. La fonction doit accepter deux paramètres et fusionner les éléments en séquence; 2. La valeur initiale facultative évite les erreurs de liste vides; 3. Il est souvent utilisé dans les opérations arithmétiques, l'épissage de cordes et d'autres scénarios; 4. La logique complexe doit être utilisée avec prudence pour assurer la lisibilité.
L'utilisation functools.reduce
pour l'agrégation de données est en fait assez simple, la clé est de comprendre comment elle fonctionne. Ce n'est pas une fonction qui peut être comprise en un coup d'?il, mais une fois que vous savez comment l'utiliser, il sera beaucoup plus simple d'écrire le code.

Comment fonctionne la réduction?
La fonction de base de reduce
est le "calcul cumulatif". Il accepte une fonction et un objet itérable (comme une liste), puis "fusionne" les éléments de gauche à droite. Ce processus est un peu comme la boule de neige: le premier élément est traité avec le deuxième élément, le résultat est traité avec le troisième élément, etc.
Son format est comme ceci:

functools.reduce (fonction, itéable [, initialiseur])
-
function
est une fonction avec deux paramètres. - Les données
iterable
vous souhaitez traiter. -
initializer
est la valeur initiale (facultative).
Pour un exemple simple, si vous souhaitez additionner tous les nombres d'une liste:
à partir de l'importation de Functools nums = [1, 2, 3, 4] Résultat = Réduire (Lambda X, Y: XY, NUMS) Imprimer (résultat) # sortie 10
S'il n'y a pas de valeur initiale, cela commence par les deux premiers éléments par défaut. Si vous ajoutez la valeur initiale, comme reduce(lambda x, y: xy, nums, 10)
, cela ajoutera à partir de 10.

Quand dois-je utiliser la réduction?
reduce
est mieux utilisée pour les opérations d'agrégation , telles que:
- Accumuler, multiplier
- Fusionner les cha?nes ou les listes
- Combinaison de jugement multi-conditions
- Construire des structures imbriquées (comme les dictionnaires multicouches)
Par exemple, si vous souhaitez calculer le factoriel, vous pouvez l'écrire comme ceci:
à partir de l'importation de Functools factoriel = réduire (lambda x, y: x * y, gamme (1, 6)) # 1 * 2 * 3 * 4 * 5 Imprimer (factoriel) # Sortie 120
Ou vous avez un ensemble de cha?nes que vous souhaitez épeler en une phrase complète:
mots = [?bonjour?, ?monde?, ?dans?, ?python?] phrase = réduire (lambda x, y: x '' y, mots) Imprimer (phrase) # Sortie "Hello World in Python"
Dans ce cas, l'utilisation reduce
est plus compacte que d'écrire des boucles.
Quelques pièges et précautions courantes
- Une fonction doit accepter deux paramètres : parce que
reduce
prend deux valeurs pour le fonctionnement à chaque fois, la fonction qui lui est transmise doit être en mesure de traiter deux entrées. - Soyez prudent avec les listes vides : si la liste passée est vide et que
initializer
n'est pas défini, une erreur sera signalée. - Problèmes de performance : Bien que
reduce
soit écrite concise, si la logique est trop complexe, elle peut affecter la lisibilité et peut même être difficile à déboguer. - Lorsque vous pouvez utiliser des alternatives, ne forcez pas la réduction : par exemple, vous pouvez utiliser
sum()
directement pour résumer, et vous pouvez utiliser''.join()
pour connecter les cha?nes. Ceux-ci sont plus intuitifs quereduce
.
Pour donner un contre-exemple, bien que le code suivant puisse s'exécuter, il ne semble pas assez clair:
Réduire (Lambda acc, x: ac.update ({x: x ** 2}) ou acc, [1,2,3], {})
Le but de cette ligne de code est de générer un dictionnaire, où la clé et la valeur sont des relations carrés. Mais afin d'implémenter cette fonction, utilisez .update()
et ajoutez or acc
pour renvoyer la valeur. Dans ce cas, l'utilisation d'une boucle normale est plus claire.
Résumez les conseils d'utilisation
- Utilisez
reduce
comme un outil de "fusion progressive". - Essayez d'éviter une logique complexe, sauf si vous pouvez vous assurer que les autres peuvent facilement le comprendre.
- La valeur initiale est une bonne chose, surtout lorsque vous n'êtes pas s?r de saisir des données.
Fondamentalement, c'est tout. Après l'avoir ma?trisé, vous constaterez que dans certains scénarios, cela peut en effet rendre le code beaucoup plus rafra?chissant.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.

Définissez d'abord un formulaire ContactForm contenant le nom, la bo?te aux lettres et les champs de message; 2. De l'avis, la soumission du formulaire est traitée en jugeant la demande de poste, et après la vérification, nettoyée_data est obtenue et la réponse est retournée, sinon le formulaire vide sera rendu; 3. Dans le modèle, utilisez {{form.as_p}} pour rendre le champ et ajouter {% csrf_token%} pour empêcher les attaques CSRF; 4. Configurer le routage d'URL vers Point / Contact / vers la vue Contact_View; Utilisez Modelform pour associer directement le modèle pour obtenir un stockage de données. Djangoforms implémente le traitement intégré de la vérification des données, le rendu HTML et les invites d'erreur, qui convient au développement rapide des fonctions de forme s?re.

L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un
