Hướng dẫn how do you divide each element in a list in python? - làm thế nào để bạn phân chia từng phần tử trong một danh sách trong python?

Tôi chỉ muốn chia từng phần tử trong một danh sách cho một int.

myList = [10,20,30,40,50,60,70,80,90]
myInt = 10
newList = myList/myInt

Đây là lỗi:

TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'

Tôi hiểu tại sao tôi nhận được lỗi này. Nhưng tôi thất vọng vì tôi không thể tìm thấy một giải pháp.

Cũng đã thử:

newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]

Error:

ValueError: too many values to unpack

Kết quả dự kiến:

newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

EDIT:

Mã sau đây cho tôi kết quả dự kiến ​​của tôi:

newList = []
for x in myList:
    newList.append[x/myInt]

Nhưng có một cách dễ dàng hơn/nhanh hơn để làm điều này?

Tóm tắt: Cách tiếp cận pythonic nhất để phân chia từng yếu tố trong danh sách là sử dụng danh sách hiểu biết sau:

newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]

newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]

Đọc trước để khám phá nhiều giải pháp khác.

Vấn đề: Làm thế nào để chia mỗi phần tử trong một danh sách và trả về một danh sách kết quả chứa các chỉ số?How to divide each element in a list and return a resultant list containing the quotients?

Thí dụ:

li = [38, 57, 76, 95, 114, 161.5]
num = 19
# Some way to divide each element of li with 19

Đầu ra dự kiến:

[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.5]

Vì vậy, không chậm trễ hơn nữa, chúng ta hãy đi sâu vào câu hỏi quan trọng của nhiệm vụ và tìm ra những cách khác nhau để giải quyết nó.

• Video hướng dẫn
• Phương pháp 1: Sử dụng một vòng lặp cho vòng lặp
• Phương pháp 2: Sử dụng danh sách hiểu biết
• Phương pháp 3: Sử dụng bản đồ và Lambda
• Phương pháp 4: Sử dụng Numpy
• Sự kết luận

Video hướng dẫn

Phương pháp 1: Sử dụng một vòng lặp cho vòng lặp

Phương pháp 1: Sử dụng một vòng lặp cho vòng lặp

Phương pháp 2: Sử dụng danh sách hiểu biết

• Phương pháp 3: Sử dụng bản đồ và Lambda
• Phương pháp 4: Sử dụng Numpyfor loop.
• Cách chia từng phần tử trong danh sách trong Python
• Cách tiếp cận:

Code:

li = [38, 57, 76, 95, 114, 161.5]
num = 19
res = []
for val in li:
    res.append[val/num]
print[res]

Output:

[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.5]

Tạo một danh sách trống sẽ lưu trữ các chỉ số.Read Here: Python Loops

Phương pháp 2: Sử dụng danh sách hiểu biết

Phương pháp 3: Sử dụng bản đồ và Lambda

Phương pháp 4: Sử dụng NumpyCreate a list comprehension such that:

• Cách chia từng phần tử trong danh sách trong Python

  newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]
  

  2 represents the division of each element in the list by the given divisor. Here the context variable

  newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]
  

  3 represents each element in the given list while

  newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]
  

  4 represents the divisor.
• Cách tiếp cận:The context contains the context variable

  newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]
  

  3, which ranges across all the elements within the list such that in each iteration, it represents an element at a particular index at that iteration.

Code:

TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'

Output:

[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.5]

Tạo một danh sách trống sẽ lưu trữ các chỉ số.A quick recap to List Comprehensions in Python:

Lặp lại trên tất cả các yếu tố trong danh sách đã cho bằng cách sử dụng một vòng lặp. is a compact way of creating lists. The simple formula is 

newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]

newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]

newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]

newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]

ValueError: too many values to unpack

📌RECOMMADS ĐỌC: Danh sách hiểu trong Python - Hướng dẫn minh họa hữu íchRecommended Read: List Comprehension in Python — A Helpful Illustrated Guide

Phương pháp 3: Sử dụng bản đồ và Lambda

Cách tiếp cận: Ý tưởng ở đây là sử dụng hàm

ValueError: too many values to unpack

ValueError: too many values to unpack

ValueError: too many values to unpack

ValueError: too many values to unpack

ValueError: too many values to unpack

ValueError: too many values to unpack

Code:

TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'

Output:

[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.5]

💎raders Digest:Readers Digest:

• Chức năng & nbsp; ____ 34 & nbsp; biến một hoặc nhiều lần lặp thành một hàm mới bằng cách áp dụng hàm biến đổi của máy tính thành các phần tử thứ i của mỗi phần tử. Các đối số là & nbsp; đối tượng chức năng biến đổi & nbsp; và & nbsp; một hoặc nhiều lần lặp. Nếu bạn vượt qua & nbsp; n & nbsp; iterables & nbsp; làm đối số, hàm biến đổi phải là một chức năng & nbsp; n-ary & nbsp; lấy & nbsp; n & nbsp; đối số đầu vào. Giá trị trả về là một đối tượng bản đồ có thể lặp lại của các yếu tố được chuyển đổi và có thể tổng hợp.n iterables as arguments, the transformator function must be an n-ary function taking n input arguments. The return value is an iterable map object of transformed, and possibly aggregated, elements.

Làm chủ hàm bản đồ Python [+Video]

Đọc thêm về

ValueError: too many values to unpack

ValueError: too many values to unpack

• Hàm Lambda là một hàm ẩn danh trong Python. & NBSP; Nó bắt đầu bằng từ khóa & nbsp; ________ 31, tiếp theo là một danh sách được phân tách bằng dấu phẩy hoặc nhiều đối số, tiếp theo là dấu hai chấm và biểu thức trả về. Ví dụ: & nbsp; ________ 37 & nbsp; sẽ tính tổng của ba giá trị đối số & nbsp; ________ 38.is an anonymous function in Python. It starts with the keyword 

  ValueError: too many values to unpack
  

  1, followed by a comma-separated list of zero or more arguments, followed by the colon and the return expression. For example, 

  ValueError: too many values to unpack
  

  7 would calculate the sum of the three argument values 

  ValueError: too many values to unpack
  

  8.

Hãy chơi Finxter - Chức năng Lambda trong Python

📌 Đọc thêm về

ValueError: too many values to unpack

ValueError: too many values to unpack

Phương pháp 4: Sử dụng Numpy

Một cách giải quyết đơn giản khác cho vấn đề đã cho là sử dụng thư viện

newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

4.1 Sử dụng bộ phận / toán tử

• Chuyển đổi danh sách đã cho thành mảng

  newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
  

  0 bằng phương thức

  newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
  

  2.
• Chia từng phần tử của mảng này với ước số đã cho bằng cách sử dụng toán tử phân chia//.division operator “/”.
• Để tạo danh sách kết quả từ mảng đầu ra, bạn có thể sử dụng phương thức

  newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
  

  3.

Code:

TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'

Output:

[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.5]

4.2 Sử dụng numpy.divide []

• Chuyển đổi danh sách đã cho thành mảng

  newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
  

  0 bằng phương thức

  newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
  

  2.
• Chia từng phần tử của mảng này với ước số đã cho bằng cách sử dụng toán tử phân chia//.
• Để tạo danh sách kết quả từ mảng đầu ra, bạn có thể sử dụng phương thức

  newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
  

  3.

Code:

TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'

Output:

[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.5]

4.2 Sử dụng numpy.divide []A Quick Recap to numpy.divide[]

Chia từng phần tử của mảng này với ước số đã cho bằng hàm

newList = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

💎a tóm tắt nhanh để numpy.divide []

Here:

• Cú pháp:represents the Dividend array.

• TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'
  

  8represents the Divisor array.
• X1 đại diện cho mảng cổ tức.

x2 đại diện cho mảng chia.

TypeError: unsupported operand type[s] for /: 'list' and 'int'

Output:

newList = [ a/b for a, b in [myList,myInt]]

Các tham số khác là tùy chọn. Đọc về họ ở đây.Related Article: The Ultimate Guide to NumPy

Khi bạn có nhiều quy trình phân chia đang diễn ra, bạn có thể tăng tốc đáng kể bằng cách sử dụng phân chia numpy. Nó không chỉ cho phép bạn thực hiện bộ phận yếu tố khôn ngoan mà điều này còn hoạt động trên các mảng numpy đa chiều. Ví dụ: Check out our interactive puzzle book Coffee Break NumPy and boost your data science skills! [Amazon link opens in new tab.]

Bài viết liên quan: & NBSP; Hướng dẫn cuối cùng về Numpy

Bạn có muốn trở thành một bậc thầy không? Kiểm tra cuốn sách câu đố tương tác của chúng tôi Coffee Break Numpy và tăng cường kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn! [Liên kết Amazon mở trong tab mới.]subscribe and stay tuned for more interesting tutorials. Happy learning! 🙂

Sự kết luận

Chúng tôi đã học thành công bốn cách phân chia các yếu tố khác nhau trong một danh sách nhất định với một số nhất định. Tôi hy vọng hướng dẫn này đã giúp trả lời tất cả các truy vấn của bạn. Vui lòng đăng ký và theo dõi các hướng dẫn thú vị hơn. Học hỏi! 🙂web scraping . Make no mistake: extracting data programmatically from web sites is a critical life-skill in today’s world that’s shaped by the web and remote work. This course teaches you the ins and outs of Python’s BeautifulSoup library for web scraping.

Web cào bằng đẹp

Một trong những kỹ năng được tìm kiếm nhiều nhất trên Fiverr và Upwork là & nbsp; Scraping Web & nbsp ;. Đừng nhầm lẫn: & NBSP; Trích xuất dữ liệu theo chương trình từ các trang web & nbsp; là một kỹ năng sống quan trọng trong thế giới ngày nay, được định hình bởi web và công việc từ xa. Khóa học này dạy cho bạn thư viện & nbsp; Python, BeautifulSoup Library & nbsp; để quét web.

Tôi là một blogger Python chuyên nghiệp và người tạo nội dung. Tôi đã xuất bản nhiều bài báo và tạo ra các khóa học trong một khoảng thời gian. Hiện tại tôi đang làm việc như một freelancer toàn thời gian và tôi có kinh nghiệm trong các lĩnh vực như Python, AWS, DevOps và Mạng.
LinkedIn

Làm thế nào để bạn chia mọi thứ trong Python?

Làm thế nào để bạn chia một phần tử theo phần tử trong Python?

Làm thế nào để bạn chia một danh sách thành hai phần?