Состав чисел до 10 таблица распечатать: Состав числа до 10 таблица 1 класс

Содержание

Python — Понимание списка — GeeksforGeeks

Понимание списка Python состоит из квадратных скобок, содержащих выражение, которое выполняется для каждого элемента вместе с циклом for для перебора каждого элемента в списке Python.

Понимание списков Python предоставляет гораздо более короткий синтаксис для создания нового списка на основе значений существующего списка.

Преимущества понимания списков

Более эффективное использование времени и места по сравнению с циклами.
Требуется меньше строк кода.
Преобразует повторяющийся оператор в формулу.

Синтаксис понимания списка

Newlist = [ Выражение (элемент) для Элемент в Oldlist IF Condition ]

. Пример. Пример Affice Office Office Of of Displecton

]

.

Пример. Пример. Пример. Пример of office of affice of at off 1: Итерация с пониманием списка

Python3

List = [character for character in [ 1 , 2 , 3 ]]

print ( Список )

Выход:

 [1, 2, 3]

Пример 2: даже список с использованием списка

Python3 9.0039

list = [i for i in range ( 11 ) if i % 2 = = 0 ]

Печать ( Список )

ВЫХОД: 9003

[0, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4009, 4, 4009, 4, 4009, 4, 4009, 4, 4009, 4, 4009, 4, 4009,

: 3

Example 3: Matrix using List comprehension

Python3

matrix = [[j for j in range ( 3 )] для I в Диапазон ( 3 )]

Печать (MATRIX)

Print (MATRIX) 3

(MATRIX) 3

0089

Вывод:

 [[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]

Вычисления списка и цикл For

Существуют различные способы повторения через список. Однако наиболее распространенным подходом является использование цикла для . Давайте рассмотрим приведенный ниже пример:

Python3

999099999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999900AN. , 'e', 'e', 'k', 's', ' ', '4', ' ', 'G', 'e', 'e', 'k', 's', '!' ]
Выше показана реализация традиционного подхода к перебору списка, строки, кортежа и т. д. Теперь понимание списка выполняет ту же задачу, а также делает программу более простой.
Пояснения к спискам переводят традиционный итерационный подход с использованием цикла for в простую формулу, что делает их простыми в использовании. Ниже приведен подход к повторению списка, строки, кортежа и т. д. с использованием понимания списка.
Python3

Список = []

для . Характер в

для . в

для .0050 'Вундеркинды 4 ботана!' :

Список . Приложение (символ)

Печать ( )

9008

Список = [Характер для Характер в 'Geeks 4 Geeks!' ]

печать ( Список )

Вывод:

 ['G', ', 'e', 'e', 'k' ' ', 'G', 'e', 'e', 'k', 's', '!']

Временной анализ в списковом включении и цикле

списочное включение более эффективно как с точки зрения вычислений, так и с точки зрения пространство и время кодирования, чем цикл for. Как правило, они записываются в одну строку кода. В приведенной ниже программе показана разница между циклами for и пониманием списка в зависимости от производительности.

Python3

import time

def for_loop(n):

result = []

Для I в Диапазон (N):

Результат. Приложение (I * * 2 )

return result

def list_comprehension(n):

return [i * * 2 for I в Диапазон (n)]

Начало = Время ()

= 9004

for_loop( 10 * * 6 )

end = time. time()

print ( 'Time taken for_loop :' , round (end - begin, 2

))

begin = time.time()

LIST_COMPHERENSION ( 10 * * 6 )

END = Time.Time ()

9003

. , Раунд (End - Begin, 2 ))

Выходные Время, затраченное на list_comprehension: 0,47

Из приведенной выше программы видно, что обработка списков выполняется намного быстрее, чем в цикле for.

Вложенные списковые включения

Вложенные списочные включения — это не что иное, как списочное включение в другое списочное включение, которое очень похоже на вложенные циклы for. Ниже приведена программа, реализующая вложенный цикл:

Python3

матрица = []

80049 i in range ( 3 ):


     matrix.append([])

     for j в Диапазон ( 5 ):
Матрица [I]. Append (J)
Print (MATRIX)
(MATRIX)
(MATRIX)
9004

Выход

 [[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]]

Теперь, используя вложенные списки, тот же результат можно сгенерировать с помощью меньшего количества строк кода.

Python3

matrix = [[j for j in range ( 5 )] for i В Диапазон ( 3 )]

Печать (MATRIX)

Выход 3

    3    
  3    
 .  , [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]]

List Comprehension и Lambda

Lambda Expression — это не что иное, как сокращенное представление функций Python. Использование генераторов списков с лямбдой создает эффективную комбинацию. Давайте посмотрим на следующие примеры:

Python3

99191991 9009 9009199199199199191991
919191

numbers = []

for i in range ( 1 , 6 ):

Числа. Приложение (I * 10 )

Печать (Числа)

919191991
9191
Выход
[10, 20, 30, 40, 50]
Здесь мы использовали для печать для печати 10.
Python3
=
Числа =
номеры =

i * 10 for i in range ( 1 , 6 )]

print (numbers)
Выход:
[10, 20, 30, 40, 50]
Теперь здесь мы использовали только понимание списка для отображения таблицы 10.
Python3
-номе = list ( map ( lambda i: i * 10 , [i for i in range ( 1 , 6 )]))

print (numbers)
Output:
[10, 20, 30, 40, 50]
Наконец, мы используем лямбда + понимание списка для отображения таблицы из 10. Эта комбинация очень полезна для получения эффективных решений в меньшем количестве строк кода для сложных проблем.
Условные выражения в распознавании списков
Мы также можем добавлять условные операторы в распознавание списков. Мы можем создать список, используя range(), операторы и т. д., а также применить некоторые условия к списку, используя оператор if.
Ключевые моменты Понимание списка является эффективным средством описания и построения списков на основе текущих списков. Как правило, понимание списков легче и проще, чем стандартные функции формирования списков и циклы. Мы не должны писать длинные коды для обработки списков, чтобы обеспечить удобный код. Любое понимание списка может быть переписано в цикле for, но в контексте интерпретации списка каждый цикл for не может быть переписан. Ниже приведены несколько примеров, демонстрирующих использование спискового понимания, а не традиционного подхода к итерации через итерации: Пример 1: Python списковое понимание с использованием If-else [ "равномерное число" , если I % 2 = = 0 else "Odd number" for i in range ( 8 )] print (lis) Output: ['Четное число', 'Нечетное число', 'Четное число', 'Нечетное число', 'Четное число', 'Нечетное число', 'Четное число', 'Нечетное число'] Пример 2: Вложенный IF с пониманием списка Python3 lis = [num for num in range ( 100 ) if num % 5 = = 0 IF NUM % 10 = = 0 ] . 0003 Вывод: [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90] Отображение от 1 квадрата до 9002 чисел. Python3 squares = [n * * 2 for n in range ( 1 , 11 )] Печать (квадраты) Выход [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] , пример 4: 36, 49, 64, 81, 100] . Отображение транспонирования 2D-матрицы. Python3 twoDMatrix = [[ 10 , 20 , 30 ], [ 40 , 50 , 60 ], [ 70 , 80 , 90 ]] trans = [[i[j] for i in twoDMatrix] for j in range ( len (twoDMatrix[ 0 ]))] print (trans) Output: [[10, 40, 70 ], [20, 50, 80], [30, 60, 90]] Пример 5: Переключить регистр каждого символа в строке. Python3 строка = 'Geeks4Geeks' 9 32 ), строка)) ПЕЧАТЬ ( Список ) Выход 3 96 . , 'K', 'S', '\x14', 'g', 'E', 'E', 'K', 'S'] Пример 6: Перевернуть каждую строку в кортеже. Python3 Список = [строка[:: - 1 ] for string in ( 'Geeks' , 'for' , 'Geeks' )] print ( Список ) Выход: ['skeeg', 'rof', 'skeeg'] Пример 7: Отображение суммы цифр всех элементов нечетных в атмосфере в атмосфере в атмосфере в атмосфере в атмосфере в атмосфере в атмосфере в атмосфере. список. Python3 DEF DIGITSUM (N): DSUM = 0 для DSUM + = INT (ELE) Возврат DSUM 9 DSUM 9004 9004 9004 90049 9004 .0003 List = [ 367 , 111 , 562 , 945 , 6726 , 873 ] Newlist = [Digitsum (I) для I в Список IF I & 1 ] 1 ] 9002 ] 3 1 ]0003 Печать (новый список) Выход: [16, 3, 18, 18] Бюро BUREAU CENSUS BUREAU: Соединенные Штаты 111 США. -- Выберите факт --Оценки населения, 1 июля 2021 г., (V2021) База оценок численности населения, 1 апреля 2020 г., (V2021) Население, изменение в процентах - с 1 апреля 2020 г. (база оценок) по 1 июля 2021 г., ( V2021)Население, перепись, 1 апреля 2020 г.Население, перепись, 1 апреля 2010 г.Лица в возрасте до 5 лет, процентЛица в возрасте до 18 лет, процентЛица в возрасте 65 лет и старше, процентЖенщины, процентТолько белые, процентТолько чернокожие или афроамериканцы, процент (a)Американские индейцы и только коренные жители Аляски, процент (a) только азиаты, процент (a) только коренные жители Гавайев и других тихоокеанских островов, процент (a) две или более рас, процентиспаноязычные или латиноамериканцы, процент (b) только белые, не латиноамериканцы или латиноамериканцы, процентыветераны , 2017-2021Лица иностранного происхождения, процент, 2017-2021Жилищные единицы, 1 июля 2021 г., (V2021)Количество единиц жилья, занимаемого собственниками, 2017-2021Средняя стоимость единиц жилья, занимаемых собственниками, 2017-2021Средние выбранные ежемесячные расходы собственника - с ипотека, 2017-2021Средние выбранные ежемесячные расходы владельца - без ипотеки, 2 017–2021Средняя валовая арендная плата, 2017–2021 гг. Разрешения на строительство, 2021 г. Домохозяйства, 2017–2021 гг. Количество человек на домохозяйство, 2017–2021 гг. Проживание в том же доме 1 год назад, процент лиц в возрасте от 1 года, 2017–2021 гг. 5 лет+, 2017–2021 гг. Домохозяйства, имеющие компьютер, процент, 2017–2021 гг. Домохозяйства, имеющие подписку на широкополосный доступ в Интернет, процент, 2017–2021 гг. Выпускник средней школы или выше, процент лиц в возрасте 25 лет и старше, 2017–2021 гг. Степень бакалавра или выше, процент лиц в возрасте 25 лет лет+, 2017-2021С инвалидностью, в возрасте до 65 лет, %, 2017-2021Лиц без медицинской страховки, в возрасте до 65 лет, %В гражданской рабочей силе, всего, % населения в возрасте 16 лет+, 2017-2021В гражданской рабочей силе, женщины, процент населения в возрасте 16 лет и старше, 2017–2021 гг. Общий объем продаж услуг по размещению и питанию, 2017 г. (1000 долл. США) (c) Общий объем поступлений/доходов от медицинской и социальной помощи, 2017 г. (1000 долл. США) (c) Общий объем транспортных и складских поступлений/доход, 2017 г. (1000 долл. США) (c)Общий объем розничных продаж, 2017 г. (1000 долл. США) (c)Общий объем розничных продаж на душу населения, 2017 г. (c)Среднее время в пути до работы (минуты), возраст работников 16 лет и старше, 2017–2021 гг. Средний доход домохозяйства (в 2021 г. долл. США), 2017–2021 гг. Доход на душу населения за последние 12 месяцев (в долларах 2021 г.), 2017–2021 гг. Лица, живущие в бедности, в процентахОбщее количество предприятий-работодателей, 2020 г.Общая занятость, 2020 г.Общая годовая заработная плата, 2020 г. (1000 долл. США)Общая занятость, изменение в процентах, 2019 г.-2020 Всего предприятий, не являющихся работодателями, 2019 г. Все фирмы-работодатели, отчетный год 2017 г. Фирмы работодателей, принадлежащие мужчинам, отчетный год 2017 г. Фирмы работодателей, принадлежащие женщинам, отчетный год 2017 г. Фирмы работодателей, принадлежащие представителям меньшинств, отчетный год 2017 г. Фирмы работодателей, не принадлежащие представителям меньшинств, отчетный год 2017 г.