Was geht schneller: Eine Liste mit Append zu erweitern und in ein np.array umzuwandeln oder gleich im np.array zu arbeiten?

Question

Was geht schneller: Eine Liste mit Append zu erweitern und in ein np.array umzuwandeln oder gleich im np.array zu arbeiten?

Antwort

Verwandte Fragen

Beispielcode für SAP ALV-Liste anzeigen

Wie konvertiere ich ein String-Array in eine Liste vom Typ String?

Was ergibt np.array([np.eye(2)] * 4)?

Wie kann man Daten für zwei Reihen in drei Teilmengen in Python mit NumPy aufteilen?

Wie kann man Daten in drei Teilmengen in Python mit NumPy ohne Shuffle aufteilen?

Welche Blöcke benötigt Bman in Blockly, um eine Liste für die Sprungweite bestimmter Buchstaben zu erstellen?

Accepted Answer

Das Erweitern einer Liste mit `append` und anschließendem Umwandeln in ein `np.array` in der Regel langsamer als das direkte Arbeiten mit einem `np.array`, insbesondere wenn du die Größe des Arrays im Voraus kennst. Wenn du ein `np.array` von Anfang an erstellst und die Objekte direkt hinzufügst, vermeidest du die wiederholte Neuanlage des Arrays, die beim Umwandeln einer Liste in ein Array auftritt. `np.array` ist für die Arbeit mit großen Datenmengen optimiert, und das direkte Hinzufügen von Elementen kann die Effizienz erheblich steigern. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das direkte Arbeiten mit `np.array` in den meisten Fällen schneller ist, besonders bei großen Datenmengen.

Accepted Answer

Um in SAP eine ALV-Liste (ABAP List Viewer) anzuzeigen, kannst du den folgenden Beispielcode verwenden. Dieser Code zeigt, wie du eine einfache ALV-Liste mit einer internen Tabelle erstellen kannst.... [mehr]

Accepted Answer

Um in SAP eine ALV-Liste (ABAP List Viewer) anzuzeigen, kannst du den folgenden Beispielcode verwenden. Dieser Code zeigt, wie du eine einfache ALV-Liste mit einer internen Tabelle erstellen kannst. ```abap REPORT z_alv_example. DATA: lt_data TYPE TABLE OF your_table_type, " Ersetze 'your_table_type' mit dem tatsächlichen Typ lo_alv TYPE REF TO cl_gui_alv_grid, lo_container TYPE REF TO cl_gui_custom_container. * Daten aus der Datenbanktabelle lesen SELECT * FROM your_table INTO TABLE lt_data. " Ersetze 'your_table' mit dem tatsächlichen Tabellennamen * ALV Container erstellen CREATE OBJECT lo_container EXPORTING container_name = 'ALV_CONTAINER'. * ALV Grid erstellen CREATE OBJECT lo_alv EXPORTING i_parent = lo_container. * ALV anzeigen lo_alv->set_table_for_first_display( EXPORTING i_structure_name = 'YOUR_STRUCTURE' " Ersetze 'YOUR_STRUCTURE' mit dem tatsächlichen Struktur-Namen CHANGING it_outtab = lt_data ). * Container im Dynpro anzeigen CALL METHOD cl_gui_cfw=>flush. ``` Stelle sicher, dass du die Platzhalter `your_table`, `your_table_type` und `YOUR_STRUCTURE` durch die entsprechenden Werte deiner Anwendung ersetzt. Dieser Code muss in einem ABAP-Programm ausgeführt werden, das in einer SAP-Umgebung läuft.

Accepted Answer

Um ein String-Array in eine Liste vom Typ String zu konvertieren, kannst du in C# die Methode `ToList()` aus dem Namespace `System.Linq` verwenden. Hier ist ein einfaches Beispiel: ```csharp using Sy... [mehr]

Accepted Answer

Um ein String-Array in eine Liste vom Typ String zu konvertieren, kannst du in C# die Methode `ToList()` aus dem Namespace `System.Linq` verwenden. Hier ist ein einfaches Beispiel: ```csharp using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; class Program { static void Main() { string[] stringArray = { "eins", "zwei", "drei" }; List<string> stringList = stringArray.ToList(); // Ausgabe der Liste foreach (var item in stringList) { Console.WriteLine(item); } } } ``` In diesem Beispiel wird das String-Array `stringArray` in eine `List<string>` namens `stringList` konvertiert. Stelle sicher, dass du `System.Linq` importierst, um die `ToList()`-Methode nutzen zu können.

Accepted Answer

Der Ausdruck `np.array([np.eye(2)] * 4)` erstellt ein NumPy-Array, das vier identische 2x2-Einheitsmatrizen enthält. Hier ist eine kurze Erklärung, was passiert: 1. `np.eye(2)` erzeugt eine... [mehr]

Accepted Answer

Der Ausdruck `np.array([np.eye(2)] * 4)` erstellt ein NumPy-Array, das vier identische 2x2-Einheitsmatrizen enthält. Hier ist eine kurze Erklärung, was passiert: 1. `np.eye(2)` erzeugt eine 2x2-Einheitsmatrix: ``` [[1. 0.] [0. 1.]] ``` 2. Der Ausdruck `[np.eye(2)] * 4` erstellt eine Liste, die vier Verweise auf dieselbe Einheitsmatrix enthält. 3. Schließlich wird `np.array(...)` verwendet, um diese Liste in ein NumPy-Array umzuwandeln. Das resultierende Array hat die Form (4, 2, 2) und sieht so aus: ``` [[[1. 0.] [0. 1.]] [[1. 0.] [0. 1.]] [[1. 0.] [0. 1.]] [[1. 0.] [0. 1.]]] ``` Alle vier "Schichten" des Arrays sind identisch und enthalten die gleiche Einheitsmatrix.

Accepted Answer

Um Daten für zwei Reihen in drei verschiedenen Teilmengen in Python mit NumPy aufzuteilen, kannst du die Funktion `np.split()` verwenden. Hier ist ein Beispiel, wie du dies umsetzen kannst: ```p... [mehr]

Accepted Answer

Um Daten für zwei Reihen in drei verschiedenen Teilmengen in Python mit NumPy aufzuteilen, kannst du die Funktion `np.split()` verwenden. Hier ist ein Beispiel, wie du dies umsetzen kannst: ```python import numpy as np # Beispiel-Daten für zwei Reihen data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]]) # Anzahl der Teilmengen num_subsets = 3 # Berechne die Indizes für die Aufteilung split_indices = np.array_split(data, num_subsets, axis=1) # Ausgabe der Teilmengen for i, subset in enumerate(split_indices): print(f"Teilmenge {i + 1}:\n{subset}\n") ``` In diesem Beispiel wird ein 2D-Array erstellt, das zwei Reihen enthält. Die Funktion `np.array_split()` teilt das Array in drei Teilmengen entlang der Spaltenachse (axis=1). Du kannst die Anzahl der Teilmengen und die Struktur der Daten anpassen, um deinen Anforderungen gerecht zu werden.

Accepted Answer

Um Daten in drei verschiedene Teilmengen in Python mit NumPy (np) aufzuteilen, kannst du die Indizes der Daten manuell aufteilen, ohne die Funktion `shuffle` zu verwenden. Hier ist ein Beispiel, wie d... [mehr]

Accepted Answer

Um Daten in drei verschiedene Teilmengen in Python mit NumPy (np) aufzuteilen, kannst du die Indizes der Daten manuell aufteilen, ohne die Funktion `shuffle` zu verwenden. Hier ist ein Beispiel, wie du das machen kannst: ```python import numpy as np # Beispiel-Daten data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # Bestimme die Größe der Teilmengen total_size = len(data) train_size = int(0.6 * total_size) # 60% für Training val_size = int(0.2 * total_size) # 20% für Validierung test_size = total_size - train_size - val_size # 20% für Test # Aufteilen der Daten train_data = data[:train_size] val_data = data[train_size:train_size + val_size] test_data = data[train_size + val_size:] print("Trainingsdaten:", train_data) print("Validierungsdaten:", val_data) print("Testdaten:", test_data) ``` In diesem Beispiel werden die Daten in drei Teilmengen aufgeteilt: 60% für das Training, 20% für die Validierung und 20% für den Test. Du kannst die Prozentsätze nach Bedarf anpassen.

Accepted Answer

Um in Blockly eine Liste zu erstellen, die die Sprungweite von bestimmten Buchstaben speichert, benötigst du folgende Blöcke: 1. **Liste erstellen**: Verwende den Block „Liste erstell... [mehr]

Accepted Answer

Um in Blockly eine Liste zu erstellen, die die Sprungweite von bestimmten Buchstaben speichert, benötigst du folgende Blöcke: 1. **Liste erstellen**: Verwende den Block „Liste erstellen mit“ aus der Kategorie „Listen“, um eine neue Liste zu initialisieren. 2. **Elemente zur Liste hinzufügen**: Nutze den Block „zu Liste hinzufügen“ (auch aus der Kategorie „Listen“), um die Sprungweiten für die jeweiligen Buchstaben hinzuzufügen. 3. **Variablen**: Erstelle Variablen für die Buchstaben und deren Sprungweiten, um die Werte zu speichern und zu verarbeiten. Dies geschieht mit dem Block „Variable erstellen“. 4. **Wiederholungsblöcke**: Wenn du mehrere Buchstaben und deren Sprungweiten verarbeiten möchtest, kannst du Schleifen wie „für jedes Element in Liste“ verwenden, um durch die Buchstaben zu iterieren. 5. **Bedingungen**: Wenn du bestimmte Bedingungen für die Buchstaben festlegen möchtest, kannst du den Block „wenn... dann“ verwenden. Mit diesen Blöcken kannst du eine funktionale Liste erstellen, die die Sprungweiten der Buchstaben speichert und verwaltet.