Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Listkomprehensioner med Villkor | The For-Loop
Practice
Projects
Quizzes & Challenges
Frågesporter
Challenges
/
Python Loopar Handledning

bookListkomprehensioner med Villkor

Listkomprehensioner möjliggör effektiv filtrering och bearbetning av element. Syntaxen:

[expression for element in iterable if condition]

Denna syntax hjälper dig att skapa en ny lista genom att endast inkludera element som uppfyller ett angivet villkor.

1234567891011121314
travel_wishlist = [ ['Paris', 'France', 2000], ['Tokyo', 'Japan', 3000], ['New York', 'USA', 2500], ['Kyoto', 'Japan', 1500], ['Sydney', 'Australia', 4000] ] japanese_cities = [] for city in travel_wishlist: if city[1] == 'Japan': japanese_cities.append(city[0]) print(japanese_cities) # Output: ['Tokyo', 'Kyoto']
copy

Denna kod använder en for-loop och ett if-villkor för att iterera genom travel_wishlist och kontrollera om landet är "Japan". Om villkoret är uppfyllt läggs stadsnamnet till i japanese_cities.

12345678910
travel_wishlist = [ ['Paris', 'France', 2000], ['Tokyo', 'Japan', 3000], ['New York', 'USA', 2500], ['Kyoto', 'Japan', 1500], ['Sydney', 'Australia', 4000] ] japanese_cities = [city[0] for city in travel_wishlist if city[1] == 'Japan'] print(japanese_cities) # Output: ['Tokyo', 'Kyoto']
copy

Detta exempel uppnår samma resultat som det föregående, men på ett mer koncist sätt. Listkomprehensionen extraherar stadsnamn där landet är "Japan" på en enda kodrad.

Uppgift

Swipe to start coding

Du hanterar en travel_wishlist, där varje destination innehåller detaljer som stadsnamn och uppskattad kostnad. Målet är att skapa en filtrerad lista över städer baserat på budgetbegränsningar.

  • Extrahera stadsnamn från travel_wishlist.
  • Inkludera endast städer där den uppskattade kostnaden är mindre än $2500.
  • Använd en list comprehension för att göra detta effektivt.
  • Spara de filtrerade stadsnamnen i listan affordable_cities.

Lösning

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 18
single

single

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

close

bookListkomprehensioner med Villkor

Svep för att visa menyn

Listkomprehensioner möjliggör effektiv filtrering och bearbetning av element. Syntaxen:

[expression for element in iterable if condition]

Denna syntax hjälper dig att skapa en ny lista genom att endast inkludera element som uppfyller ett angivet villkor.

1234567891011121314
travel_wishlist = [ ['Paris', 'France', 2000], ['Tokyo', 'Japan', 3000], ['New York', 'USA', 2500], ['Kyoto', 'Japan', 1500], ['Sydney', 'Australia', 4000] ] japanese_cities = [] for city in travel_wishlist: if city[1] == 'Japan': japanese_cities.append(city[0]) print(japanese_cities) # Output: ['Tokyo', 'Kyoto']
copy

Denna kod använder en for-loop och ett if-villkor för att iterera genom travel_wishlist och kontrollera om landet är "Japan". Om villkoret är uppfyllt läggs stadsnamnet till i japanese_cities.

12345678910
travel_wishlist = [ ['Paris', 'France', 2000], ['Tokyo', 'Japan', 3000], ['New York', 'USA', 2500], ['Kyoto', 'Japan', 1500], ['Sydney', 'Australia', 4000] ] japanese_cities = [city[0] for city in travel_wishlist if city[1] == 'Japan'] print(japanese_cities) # Output: ['Tokyo', 'Kyoto']
copy

Detta exempel uppnår samma resultat som det föregående, men på ett mer koncist sätt. Listkomprehensionen extraherar stadsnamn där landet är "Japan" på en enda kodrad.

Uppgift

Swipe to start coding

Du hanterar en travel_wishlist, där varje destination innehåller detaljer som stadsnamn och uppskattad kostnad. Målet är att skapa en filtrerad lista över städer baserat på budgetbegränsningar.

  • Extrahera stadsnamn från travel_wishlist.
  • Inkludera endast städer där den uppskattade kostnaden är mindre än $2500.
  • Använd en list comprehension för att göra detta effektivt.
  • Spara de filtrerade stadsnamnen i listan affordable_cities.

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 18
single

single

some-alt