Решение уравнения методом итераций python

Видео:Решение нелинейного уравнения методом простых итераций (программа)Скачать

Итераторы в Python

Концепция итераторов никоим образом не специфична для Python. В самом общем виде это объект, который используется для перебора в цикле последовательности элементов. Однако разные языки программирования реализуют данную концепцию по-разному или не реализуют вовсе. В Python каждый цикл for использует итератор, в отличие от многих других языков. В данной статье мы поговорим про итераторы в Python. Кроме того, мы рассмотрим итерируемые объекты (англ. iterables) и т.н. nextables.

Видео:Метод Ньютона (метод касательных) Пример РешенияСкачать

Итерируемые объекты

Итерируемый объект – это объект, который можно проитерировать, т.е. пройтись по элементам объекта в цикле. Например, итерируемым объектом может быть список или кортеж. В Python, чтобы объект был итерируемым, он должен реализовывать метод __iter__ . Этот метод-болванка принимает в качестве входных данных только экземпляр объекта — self — и должен возвращать объект-итератор. Вы можете использовать встроенную функцию iter , чтобы получить итератор итерируемого объекта.

Обратите внимание, что итерируемый объект не обязательно является итератором. Поскольку на самом деле сам по себе он не выполняет итерацию. У вас может быть отдельный объект-итератор, который возвращается из итерируемого класса, а не класс, обрабатывающий свою собственную итерацию. Но об этом позже.

Видео:1 3 Решение нелинейных уравнений методом простых итерацийСкачать

Итераторы

Перейдем к собственно итераторам, рабочей лошадке итерации (особенно в Python). Итераторы – это уровень абстракции, который инкапсулирует знания о том, как брать элементы из некоторой последовательности. Мы намеренно объясняем это в общем виде, поскольку «последовательность» может быть чем угодно, от списков и файлов до потоков данных из базы данных или удаленного сервиса. В итераторах замечательно то, что код, использующий итератор, даже не должен знать, какой источник используется. Вместо этого он может сосредоточиться только на одном, а именно: «Что мне делать с каждым элементом?».

Бесплатные кодинг марафоны с ревью кода

Наш телеграм канал проводит бесплатные марафоны по написанию кода на Python с ревью кода от преподавателя

Видео:Алгоритмы С#. Метод простых итерацийСкачать

Итерация без итератора

Чтобы лучше понять преимущества итераторов, давайте кратко рассмотрим итерацию без итераторов. Примером итерации без итератора является классический цикл for в стиле C. Этот стиль существует не только в C, но и, например, в C++, go и JavaScript.

Пример того, как это выглядит в JavaScript:

Здесь мы видим, что данный тип цикла for должен работать как с извлечением, так и с действиями для каждого элемента.

Видео:Метод простых итераций пример решения нелинейных уравненийСкачать

Все циклы for в Python используют итераторы

В Python нет циклов for в стиле C. А циклы for в Python-стиле напоминают циклы for each в других языках. Это тип цикла, в котором используются итераторы. То есть каждый цикл for , который вы пишете на Python, должен использовать итератор.

Сначала давайте посмотрим на Python-эквивалент предыдущего примера, наиболее близкий к нему синтаксически:

Да, очевидно, что нужно было просто перебирать numbers , но мы хотели приблизить синтаксис к циклу for в JavaScript. Здесь нам нужно выполнить извлечение самостоятельно, поэтому мы не используем итератор по числам. Вместо этого мы создаем диапазон, который проходится по индексам чисел (итератор). Это относительно близко к циклу for на JavaScript, но этот код все равно работает на более высоком уровне абстракции.

Если вы внимательно посмотрите на пример на JavaScript, вы увидите, что мы сообщаем циклу, когда нужно завершить ( i ), а также — как инкременировать ( i++ ). Итак, чтобы приблизить код Python к такому уровню абстракции, нам нужно написать что-то вроде этого:

Здесь мы инициализируем i , определяем, какое условие должно быть выполнено для выхода из цикла и как увеличивать i . Нам нужно очень явно управлять значением i , что не требуется при использовании диапазона.

Видео:Решение n го нелинейных алгебраических уравнений в PythonСкачать

Протокол итератора в Python

В документации Python итератор определяется как класс, реализующий __next__ и __iter__ . По этому определению итератор также является итерируемым объектом (iterable), поскольку он реализует __iter__ . Кроме того, можно сказать, что это nextable-объект, поскольку он реализует метод __next__ .

Отметим, nextable – это не часто используемый термин, потому что его можно запросто превратить в итератор. Как видите, метод __iter__ для итераторов легко реализовать. Фактически, в определении итератора явно указано, что должен делать метод:

Вот и все, метод просто возвращает ссылку на сам итератор. Итак, если вы скопируете этот код __iter__ в nextable, вы получите итератор. Мы назвали класс MyABCIterator , поскольку мы встроим его в итератор, который выполняет итерацию по алфавиту.

Теперь давайте превратим это в итератор, сделав «некстабельным». Метод __next__ должен возвращать следующий объект в последовательности. Он также должен вызывать StopIteration при достижении конца последовательности (т.н. «исчерпание итератора»). То есть, в нашем случае — когда мы дошли до конца алфавита.

Воспользуемся удобной функцией ascii_lowercase , импортированной из модуля string стандартной библиотеки Python. Получаем строку, состоящую из строчных букв английского алфавита.

Хорошо, теперь давайте посмотрим на код нашего класса, а затем мы объясним, как он работает:

Чтобы знать, какой символ возвращать при каждом вызове __next__ , нам понадобится индекс. Поэтому мы добавляем __init__ в наш класс, где инициализируем self.index нулем. Далее при каждом вызове __next__ мы сначала проверяем, достигли ли мы конца алфавита. Если индекс выходит за пределы строки, мы вызываем StopIteration , как указано в документации Python. Затем мы извлекаем текущий символ и увеличиваем self.index . В противном случае мы бы начали с b вместо a . Наконец, мы увеличиваем индекс и возвращаем ранее извлеченный символ.

Теперь давайте попробуем сделать это через цикл for :

Мы обрезали вывод, потому что алфавит сейчас не так интересен, не правда ли? Этот итератор, как и следовало ожидать, совершенно бесполезен. Мы могли бы просто перебирать ascii_lowercase напрямую. Но, надеемся, на этом примере вы лучше разобрались в итераторах.

Последнее замечание по протоколу итераторов. Обратите внимание, как цикл for выполняет всю работу по использованию протокола. Он автоматически получает итератор, используя __iter__ , и многократно перебирает его, используя __next__ . Это соответствует всем принципам Python, когда магические методы не используются напрямую, а скорее являются способом подключиться к синтаксису Python или функциям верхнего уровня.

Видео:Вычислительная математика. Метод касательных на Python(1 практика).Скачать

Nextables

Теперь, когда мы правильно реализовали наш собственный итератор, давайте немного поэкспериментируем. Первое, что нам хотелось бы узнать, это как Python относится к идее цикла по nextable ?

Для этого удалим метод __iter__ из предыдущего примера, в результате чего получим следующее:

Попытка создать цикл for с таким объектом выдает нам TypeError: ‘MyABCNextable’ object is not iterable . Что, знаете ли, не удивительно. Интерпретатор не может найти __iter__ для вызова и, следовательно, не может создать итератор.

Видео:Численные методы (1 урок)(Решение нелинейных уравнений. Метод дихотомии. Python)Скачать

Python отделяет итератор от последовательности

Мы начали экспериментировать со встроенными последовательностями и сделали небольшое забавное открытие. В Python последовательности сами по себе не являются итераторами. Скорее у каждой есть соответствующий класс-итератор, отвечающий за итерацию. Давайте посмотрим на диапазон в качестве примера:

range() возвращает нам объект типа range . Теперь посмотрим, что произойдет, когда мы попытаемся использовать next для такого объекта:

Мы получили ошибку TypeError: ‘range’ object is not an iterator . Итак, если объект типа range не является итератором, то что мы получим при использовании iter ?

Просто для проверки используем next с range_iterator :

Здесь мы возвращаем объект range_iterator , который фактически отвечает за выполнение итерации. Видимо, это относится ко всем встроенным типам, включая списки, словари и наборы. Похоже, что в CPython разработчики решили отделить итерацию объекта от самого объекта.

Видео:Метод простой итерации Пример РешенияСкачать

Создание отдельных Iterable и Nextable

Вооружившись этими новыми знаниями об отделении итерируемого объекта от итератора, мы придумали новую идею:

Можем ли мы вернуть nextable из iterable ?

Итерация действительно проста:

Это просто оболочка для нашей следующей таблицы из примера nextable. Затем пишем цикл:

Оно работает! Итак, хотя документация Python говорит, что метод __iter__ должен возвращать итератор (реализуя как __iter__ , так и __next__ ), цикл for этого не требует.

Однако такая установка хрупкая. Возвращаясь к нашему правильно реализованному итератору, этот код будет работать:

А код с нашей комбинацией iterable + nextable — нет:

Мы получаем TypeError: ‘MyABCNextable’ object is not iterable . Вот поэтому протокол итератора определен так, как он определен. Это позволяет передавать итератор и по-прежнему перебирать его. Например, как если бы вы сперва создали итератор, а затем передали его в другую функцию. В таком случае наш хак не сработал бы.

Видео:Решение 1 го нелинейного алгебраического уравнения в PythonСкачать

Заключение

Давайте подведем итоги! Во-первых, теперь вы знаете, что все циклы for в Python используют итераторы! Кроме того, как мы увидели, итераторы в Python позволяют нам отделить код, выполняющий итерацию, от кода, работающего с каждым элементом. Мы также надеемся, что вы узнали немного больше о том, как работают итераторы в Python и что такое протокол итератора.

Последний вывод, к которому мы пришли, немного более абстрактный и не связан конкретно с итераторами или даже с Python. Может показаться, что код работает хорошо, пока вы не наткнетесь на случай, когда он сломается. Просто попробовав комбинацию iterable + nextable в цикле for , мы бы не обнаружили, что код ломается при передаче итератора.

На этом пока все, и мы надеемся, вам понравился более глубокий взгляд на протокол итераторов в Python!

Видео:Метод простых итераций - PascalСкачать

Нелинейные системы и уравнения

В более общем случае мы имеем не одно уравнение (1), а систему нелинейных уравнений $$ begin tag f_i(x_1, x_2, ldots, x_n) = 0, quad i = 1, 2, ldots n. end $$ Обозначим через ( mathbf = (x_1, x_2, ldots, x_n) ) вектор неизвестных и определим вектор-функцию ( mathbf(mathbf) = (f_1(mathbf), f_2(mathbf), ldots, f_n(mathbf)) ). Тогда система (2) записывается в виде $$ begin tag mathbf(mathbf) = 0. end $$ Частным случаем (3) является уравнение (1) (( n = 1 )). Второй пример (3) — система линейных алгебраических уравнений, когда ( mathbf (mathbf) = A mathbf — mathbf ).

Видео:Решение нелинейного уравнения методом Ньютона (касательных) (программа)Скачать

Метод Ньютона

Видео:Метод итерацийСкачать

Решение нелинейных уравнений

При итерационном решении уравнений (1), (3) задается некоторое начальное приближение, достаточно близкое к искомому решению ( x^* ). В одношаговых итерационных методах новое приближение ( x_ ) определяется по предыдущему приближению ( x_k ). Говорят, что итерационный метод сходится с линейной скоростью, если ( x_ — x^* = O(x_k — x^*) ) и итерационный метод имеет квадратичную сходимость, если ( x_ — x^* = O(x_k — x^*)^2 ).

В итерационном методе Ньютона (методе касательных) для нового приближения имеем $$ begin tag x_ = x_k + frac, quad k = 0, 1, ldots, end $$

Вычисления по (4) проводятся до тех пор, пока ( f(x_k) ) не станет близким к нулю. Более точно, до тех пор, пока ( |f_(x_k)| > varepsilon ), где ( varepsilon ) — малая величина.

Простейшая реализация метода Ньютона может выглядеть следующим образом:

Чтобы найти корень уравнения ( x^2 = 9 ) необходимо реализовать функции

Данная функция хорошо работает для приведенного примера. Однако, в общем случае могут возникать некоторые ошибки, которые нужно отлавливать. Например: пусть нужно решить уравнение ( tanh(x) = 0 ), точное решение которого ( x = 0 ). Если ( |x_0| leq 1.08 ), то метод сходится за шесть итераций.

Теперь зададим ( x_0 ) близким к ( 1.09 ). Возникнет переполнение

Возникнет деление на ноль, так как для ( x_7 = -126055892892.66042 ) значение ( tanh(x_7) ) при машинном округлении равно ( 1.0 ) и поэтому ( f^prime(x_7) = 1 — tanh(x_7)^2 ) становится равной нулю в знаменателе.

Проблема заключается в том, что при таком начальном приближении метод Ньютона расходится.

Еще один недостаток функции naive_Newton заключается в том, что функция f(x) вызывается в два раза больше, чем необходимо.

Учитывая выше сказанное реализуем функцию с учетом следующего:

1. обрабатывать деление на ноль
2. задавать максимальное число итераций в случае расходимости метода
3. убрать лишний вызов функции f(x)

Метод Ньютона сходится быстро, если начальное приближение близко к решению. Выбор начального приближение влияет не только на скорость сходимости, но и на сходимость вообще. Т.е. при неправильном выборе начального приближения метод Ньютона может расходиться. Неплохой стратегией в случае, когда начальное приближение далеко от точного решения, может быть использование нескольких итераций по методу бисекций, а затем использовать метод Ньютона.

При реализации метода Ньютона нужно знать аналитическое выражение для производной ( f^prime(x) ). Python содержит пакет SymPy, который можно использовать для создания функции dfdx . Для нашей задачи это можно реализовать следующим образом:

Видео:Python урок 4. Циклы while и for. ИтерацияСкачать

Решение нелинейных систем

Идея метода Ньютона для приближенного решения системы (2) заключается в следующем: имея некоторое приближение ( pmb^ ), мы находим следующее приближение ( pmb^ ), аппроксимируя ( pmb(pmb^) ) линейным оператором и решая систему линейных алгебраических уравнений. Аппроксимируем нелинейную задачу ( pmb(pmb^) = 0 ) линейной $$ begin tag pmb(pmb^) + pmb(pmb^)(pmb^ — pmb^) = 0, end $$ где ( pmb(pmb^) ) — матрица Якоби (якобиан): $$ pmb(pmb^) = begin frac<partial f_1(pmb^)> & frac<partial f_1(pmb^)> & ldots & frac<partial f_1(pmb^)> \ frac<partial f_2(pmb^)> & frac<partial f_2(pmb^)> & ldots & frac<partial f_2(pmb^)> \ vdots & vdots & ldots & vdots \ frac<partial f_n(pmb^)> & frac<partial f_n(pmb^)> & ldots & frac<partial f_n(pmb^)> \ end $$ Уравнение (5) является линейной системой с матрицей коэффициентов ( pmb ) и вектором правой части ( -pmb(pmb^) ). Систему можно переписать в виде $$ pmb(pmb^)pmb = — pmb(pmb^), $$ где ( pmb = pmb^ — pmb^ ).

Таким образом, ( k )-я итерация метода Ньютона состоит из двух стадий:

1. Решается система линейных уравнений (СЛАУ) ( pmb(pmb^)pmb = -pmb(pmb^) ) относительно ( pmb ).

2. Находится значение вектора на следующей итерации ( pmb^ = pmb^ + pmb ).

Для решения СЛАУ можно использовать приближенные методы. Можно также использовать метод Гаусса. Пакет numpy содержит модуль linalg , основанный на известной библиотеке LAPACK, в которой реализованы методы линейной алгебры. Инструкция x = numpy.linalg.solve(A, b) решает систему ( Ax = b ) методом Гаусса, реализованным в библиотеке LAPACK.

Когда система нелинейных уравнений возникает при решении задач для нелинейных уравнений в частных производных, матрица Якоби часто бывает разреженной. В этом случае целесообразно использовать специальные методы для разреженных матриц или итерационные методы.

Можно также воспользоваться методами, реализованными для систем линейных уравнений.

Видео:СЛАУ в PythonСкачать

11 Мощных методов Итерации по списку в Python

Итерация по списку в python означает прохождение каждого элемента по одному в данном списке. Мы узнаем 11 способов ее достижения.

• Автор записи

Автор: Team Python Pool
Дата записи

Видео:10 Численные методы решения нелинейных уравненийСкачать

11 Мощных методов Итерации по списку в Python

Здравствуйте, коллеги программисты в сегодняшней статье мы узнаем, как перебирать список в Python. Мы обсудим около 11 мощных способов итерации или циклического перебора списка с помощью Pytho n. Вы можете выбрать лучший метод в соответствии с вашими потребностями или эффективностью процесса. Так что давайте сразу перейдем к делу и начнем путешествие.

Если вы новичок в программировании, вы можете не знать о таких терминах, как итерация и списки. Так что для вас позвольте мне объяснить эти термины тоже на очень простом непрофессиональном языке.

Итерация: Часто в алгоритме набор операторов должен выполняться снова и снова, пока не будет выполнено определенное условие; именно здесь мы находим необходимость в итерации. Повторное выполнение нескольких групп операторов кода в программе называется итерацией.

List: В программировании на Python список создается путем помещения всех элементов (компонентов ) в квадратные скобки [], разделенные запятыми. Он может иметь любое количество вещей, и они могут быть разных типов (integer, float, string и т. Д.). Список может также иметь другой список как вещь. Это называется вложенным списком.

Надеюсь, вы понимаете, что такое список и итерация в python. Давайте рассмотрим 11 способов Перебирать список в Python, которые мы изучаем сегодня.

Видео:2.2 Итерационные методы решения СЛАУ (Якоби, Зейделя, релаксации)Скачать

Способы Итерации по списку в Python

В этом уроке мы подробно обсудим все 11 способов перебора списка в python, которые заключаются в следующем:

1. Перебирайте список в Python, Используя For Loop2. Итерация по Списку в Python С Помощью While Loop3. Итерация по Списку в Python С Помощью Модуля Numpy4. Итерация по Списку в Python С Использованием Метода Enumerate5. Итерация по Списку в Python С Использованием Понимания списка6. Итерация по списку в Python С использованием цикла и диапазона7. Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda8. Перебирайте список в Python С помощью Iter() и Next()9. Перебирайте список в Python С Помощью zip()10. Перебирайте список в Python С помощью Itertools.Цикл11. Итерация по списку в Python с помощью Itertools Grouper

Видео:Алгоритмы. Нахождение корней уравнения методом хордСкачать

1. Итерация по Списку в Python с Помощью цикла For

Выполнение итерации в списке с использованием цикла for-это самый простой и основной способ достижения нашей цели. Как вы можете обнаружить в этой статье, используя какую-то поисковую систему, находя способ перебора списка в Python. Поэтому я предполагаю, что у вас уже есть базовые знания о петлях. Поэтому я не демонстрирую здесь циклы for.

Синтаксис

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере программы мы сначала инициализировали и создали список с именем list. Список содержит шесть элементов, которые являются [9, 11, 13, 15, 17, 19] соответственно. А затем мы инициализировали простой цикл for в списке, который будет повторяться до конца списка и в конечном итоге печатать все элементы один за другим. Для печати в python мы просто используем функцию print (), как вы уже знаете.

Видео:Метод Ньютона | Лучший момент из фильма Двадцать одно 21Скачать

2. Итерация по Списку в Python с Помощью цикла While

Второй способ перебора списка в python-это использование цикла while. В while loop способе итерации списка мы будем следовать аналогичному подходу, как мы наблюдали в нашем первом способе, то есть методу for-loop. Мы должны просто найти длину списка в качестве дополнительного шага.

Синтаксис

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере программы мы сначала инициализировали и создали список с именем list. Список содержит шесть элементов, которые являются [9, 11, 13, 15, 17, 19] соответственно. После этого мы должны найти длину списка, найти длину списка в цикле while важно, потому что мы должны проверить условия. Как вы, возможно, уже знаете, цикл while проходит только в том случае, если условия истинны. Вот почему нам нужно найти длину списка, в данном случае длина равна шести, поэтому цикл будет повторяться шесть раз. И мы также объявили и инициализировали переменную ‘i’ с начальным значением ‘0’.

Переходя к циклу while, мы впервые проверили условие, которое истинно. Как и изначально, значение ‘i’ равно ‘0’, а длина списка равна ‘6’. Таким образом, он проверяет ‘0 nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

• start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
• stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
• шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Примеры

Давайте рассмотрим различные способы итерации по списку с помощью модуля numpy.

Пример 1:

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

Выход:

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Видео:Метод итераций (последовательных приближений)Скачать

4. Итерация по Списку в Python С Помощью Метода Enumerate

Четвертый способ в нашем списке-это итерация с использованием метода enumerate. Если вы не знаете, что именно enumerate делает в python, то позвольте мне объяснить вам.Метод enumerate() добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его. И что бы ни возвращал метод enumerate, это будет объект enumerate.

Основное преимущество использования метода enumerate заключается в том, что вы можете преобразовать объекты enumerate в list и tuple с помощью методов list() и tuple() соответственно.

Синтаксис

Метод enumerate() принимает два параметра:

• iterable – последовательность, итератор или объект.
• start (необязательно) – начинает отсчет с этого числа. Если start опущен, то 0 принимается за start.

Пример

Выход

Объяснение

Здесь, таким образом, для итерации списка мы использовали метод enumerate. Сначала мы инициализировали и создали список. Список содержит семь элементов. После создания списка мы используем цикл for здесь для циклического перебора каждого элемента списка. Переменная ‘i’ здесь используется для подсчета количества раз, когда выполняется цикл for. Функция enumerate(list) здесь будет перебирать каждый элемент в списке, а также выводить число, включающее индекс каждого элемента.

5. Итерация по Списку в Python С Использованием Понимания списка

В этом методе итерации мы будем использовать способ понимания списка. Понимание списка используется для создания мощной функциональности в одной строке кода.

Синтаксис

Понимание списка обычно состоит из трех параметров.

• expression: Это сам член, вызов метода или любое другое допустимое выражение, которое возвращает значение.
• пункт: Это объект или значение в списке или итеративном.
• list/iterable: Это список, набор, последовательность, генератор или любой другой объект, который может возвращать свои элементы по одному за раз

Пример

Выход

Объяснение

Это самый простой способ перебора списка, поскольку Python включает в себя простые и мощные инструменты, которые вы можете использовать в самых разных ситуациях. Здесь, в этом примере, print(i) является выражением. Второй ‘i’ – это элемент, который является значением iterable. И, наконец, итерируемый, в приведенном выше примере итерируемый-это список.

6. Итерация по списку в Python С использованием цикла и диапазона

Шестой метод итерации по списку – это использование диапазона и любого цикла в Python. Метод range можно использовать как комбинацию с циклом for для обхода и итерации по списку. Функция range() возвращает последовательность цифр, начинающуюся с 0 (по умолчанию) и по умолчанию увеличивающуюся на 1, и останавливается перед указанным числом.

Синтаксис

Примечание: Метод range не включает стоп-номер в результирующую последовательность.

Пример

Выход

Объяснение

Здесь в приведенном выше примере сначала мы инициализировали и создали список с элементами [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]. После этого мы должны найти длину списка с помощью функции len. Список длины равен 7, поэтому теперь значение переменной length равно 7.

Теперь, когда часть цикла приходит сюда, мы используем цикл for в сочетании с функцией range. В приведенном выше примере аргументом length в функции range является параметр stop. Значение длины здесь равно 7, поэтому цикл будет работать от 0 до 6, так как мы уже знаем, что стоп-значение исключается при использовании функции range .

7. Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda

Лямбда-функция-это анонимная функция в Python. С помощью лямбда-функции мы можем взять n количество аргументов, но будет только одно выражение. Сила лямбды лучше проявляется, когда вы используете их как анонимную функцию внутри другой функции.

Функция map() выполняет указанную функцию в итеративном режиме.

Синтаксис

Здесь выражение будет выполнено, и результат будет возвращен. аргументы: может быть n аргументов числа.

Синтаксис функции map ()

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы использовали комбинацию функций lambda и map для итерации списка. Здесь lambda y:y предоставляется в качестве входной функции, а ‘n’ является вторым аргументом функции map (). Таким образом, функция map() передаст каждый элемент n в функцию lambda y:y и вернет элементы.

8. Повторите список в Python с помощью zip()

Если вы хотите перебирать два списка одновременно, вы можете использовать метод zip() в Python. Таким образом, функция zip() создает итератор, который будет агрегировать элементы из двух или более итераций.

Функция zip() в Python генерирует объект zip, который является итератором кортежей.

Синтаксис

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы перебираем серию кортежей, возвращаемых zip(), и распаковываем элементы в a и b. Параметры функции zipping () в данном случае являются (num, daypart) и они будут агрегированы вместе.

При объединении zip(), для Циклы и распаковка кортежей позволяют одновременно проходить две или более итераций.

9. Выполните Итерацию списка в Python С помощью итераторов – Iter() и Next()

Для итерации списка с помощью итераторов в python мы будем использовать методы __iter()__ и __next ()__. В Python __iter__() и __next__() совместно известны как протокол итератора.

Итераторы обычно реализуются в циклах, постижениях, генераторах и т. Д. Это просто объект, который может быть повторен (по одному элементу за раз). Внутренне цикл for создает объект iterator, iter_obj, вызывая iter() для iterable.

Синтаксис

Синтаксис функции __iter ()__

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Функция iter() (которая вызывает метод __iter__()) возвращает итератор.

Синтаксис функции __next ()__

Next(Iter_obj) – это то же самое, что obj.next(). Здесь iter_obj может быть любым итеративным объектом, созданным функцией iter ().

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере сначала мы создали итеративный (список) с элементами [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]. Затем мы получаем итератор с помощью функции iter() и сохраняем его в переменной iter_obj. После этого мы инициализировали бесконечный цикл while и использовали функцию next() для перебора всех элементов итератора. Когда мы дойдем до конца и больше не будем возвращать данные, это вызовет исключение StopIteration.

Внутренне цикл for создает объект итератора iter_obj, вызывая iter() на итераторе. Но на практике цикл for на самом деле является бесконечным циклом while.

10. Выполните Итерацию списка в Python С Помощью Itertools.Цикл

Itertools-это библиотека, которая создает эффективные итераторы. Эти итераторы работают быстрее, чем обычная итерация. В этом разделе мы будем использовать itertools.cycle для выполнения итерации по списку. Эта функция цикла возвращает бесконечный итератор, который повторяет список снова и снова. Мы настроим это на повторение только один раз.

Синтаксис

Здесь iterable может быть списком, кортежем, строкой и т. Д. Метод itertools.cycle() возвращает бесконечный итератор.

Пример

Выход

Объяснение

В приведенном выше примере мы сначала импортировали itertools. Затем мы использовали метод itertools.cycle() для создания бесконечного итератора. Затем мы ограничиваем количество раз, когда мы проходим через итератор, используя счетчик. После этого с помощью цикла while перебирайте итератор и увеличивайте количество в каждом цикле. Это гарантирует, что наш итератор не будет бесконечно петлять.

Itertools.cycle в основном используется для создания бесконечно циклического итератора. Это очень полезно в сценариях, где вам нужно создать бесконечный цикл без использования while.

11. Итерация по Списку в Python С помощью Itertools Grouper

В этом разделе используйте itertools.zip_longest для создания группера. Grouper-это функция, с помощью которой мы можем группировать элементы списка и перебирать их. Это может быть полезно, если вы хотите повторить 2-3 элемента в каждой партии вашей итерации.

Синтаксис

Пример

Выход

Объяснение

В этом примере мы сначала импортировали модуль zip_longest из itertools. zip_longest – это метод, который агрегирует элементы из каждой итерации. Затем мы создаем функцию grouper. Эта функция принимает итерацию в качестве аргумента и количество элементов для группировки вместе. В этом случае, поскольку мы хотим выполнить итерацию по всему списку, мы сохраним значение count равным 1. 3-й аргумент-fillvalue, этот аргумент используется для заполнения оставшихся значений, если пакет меньше, чем count.Затем мы вызовем функцию grouper get iterable. Мы будем перебирать этот итератор, чтобы получить отдельные элементы из списка.

Примечание: Не забудьте распаковать элемент с помощью*, потому что zip_longest возвращает итератор кортежей.

Вывод: Python Перебирает Список

Поэтому, если вы сделаете это до конца, я почти уверен, что теперь вы сможете понять все возможные способы перебора списка в Python. Наилучший способ итерации Python по списку зависит от ваших потребностей и типа проекта, который вы делаете. Я думаю, что вы также можете захотеть узнать, как в Python сортировать список списков. Если да, то в нашей библиотеке учебников есть потрясающий учебник, проверьте его.

Все еще есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.