Python 教程之运算符(10)—— Inplace 运算符

简介: Python 教程之运算符(10)—— Inplace 运算符

Python 在其定义中提供了执行就地操作的方法,即使用“ operator ”模块在单个语句中进行赋值和计算。 例如,

x += y is equivalent to x = operator.iadd(x, y) 

一些重要的就地操作

1. iadd()  :- 该函数用于分配和添加当前值。该操作执行“ a+=b ”操作。在不可变容器(例如字符串、数字和元组)的情况下执行分配。

2. iconcat()  :- 该函数用于在第二个末尾连接一个字符串

# 演示 iadd() 和 iconcat() 工作的 Python 代码
# importing operator to handle operator operations
import operator
# 使用 iadd() 添加和赋值
x = operator.iadd(2, 3);
# 打印修改后的值
print ("添加赋值后的值为:", end="")
print (x)
# 初始化值
y = "geeks"
z = "forgeeks"
# 使用 iconcat() 连接序列
y = operator.iconcat(y, z)
# 使用 iconcat() 连接序列
print ("拼接后的字符串为:", end="")
print (y)

输出:

添加赋值后的值为:5
拼接后的字符串为:geeksforgeeks

3. isub()  :- 该函数用于分配和减去当前值。该操作执行“ a-=b ”操作。在不可变容器(例如字符串、数字和元组)的情况下执行分配。

4. imul()  :- 该函数用于分配和乘以当前值。该操作执行“ a=b* ”操作。在不可变容器(例如字符串、数字和元组)的情况下执行分配。

# 演示 isub() 和 imul() 工作的 Python 代码
# importing operator to handle operator operations
import operator
# 使用 isub() 减去和赋值
x = operator.isub(2, 3);
# 打印修改后的值
print ("减法运算后的值:", end="")
print (x)
# 使用 imul() 进行乘法和赋值
x = operator.imul(2, 3);
# 打印修改后的值
print ("乘法运算后的值:", end="")
print (x)

输出:

减法运算后的值:-1 
乘法运算后的值:6

5. itruediv()  :- 该函数用于对当前值进行赋值和除法。此操作执行“ a/=b ”操作。在不可变容器(例如字符串、数字和元组)的情况下执行分配。

6. imod()  :- 该函数用于分配和返回余数。该操作执行“ a%=b ”操作。在不可变容器(例如字符串、数字和元组)的情况下执行分配。

# 演示 itruediv() 和 imod() 工作的 Python 代码
# importing operator to handle operator operations
import operator
# 使用 itruediv() 进行除法赋值
x = operator.itruediv(10, 5);
# 打印修改后的值
print ("除法赋值后的值:", end="")
print (x)
# 使用 imod() 取模并赋值
x = operator.imod(10, 6);
# 打印修改后的值
print ("取模赋值后的值:", end="")
print (x)

输出:

除法赋值后的值:2.0
取模赋值后的值:4
目录
相关文章
|
9天前
|
数据可视化 DataX Python
Seaborn 教程-绘图函数
Seaborn 教程-绘图函数
40 8
|
9天前
Seaborn 教程-主题(Theme)
Seaborn 教程-主题(Theme)
30 7
|
9天前
|
Python
Seaborn 教程-模板(Context)
Seaborn 教程-模板(Context)
33 4
|
9天前
|
数据可视化 Python
Seaborn 教程
Seaborn 教程
26 5
|
1月前
|
Python
Python运算符优先级
Python运算符优先级。
22 3
|
1月前
|
Python
Python成员运算符
Python成员运算符
27 2
|
1月前
|
Python
Python身份运算符
Python身份运算符。
23 1
|
1月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 9
SciPy 教程之 Scipy 显著性检验第9部分,介绍了显著性检验的基本概念、作用及原理,通过样本信息判断假设是否成立。着重讲解了使用scipy.stats模块进行显著性检验的方法,包括正态性检验中的偏度和峰度计算,以及如何利用normaltest()函数评估数据是否符合正态分布。示例代码展示了如何计算一组随机数的偏度和峰度。
28 1
|
1月前
|
BI Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 8
本教程介绍SciPy中显著性检验的应用,包括如何利用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间的差异是否显著。通过示例代码展示了如何使用describe()函数获取数组的统计描述信息,如观测次数、最小最大值、均值、方差等。
29 1
|
2月前
|
数据可视化 IDE 开发工具
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇二)
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇二)
320 13

热门文章

最新文章