La indexación en la lista con valores booleanos funciona bien. Aunque el índice debe ser un entero. Lo siguiente es lo que probé en la consola: >>> l = [1,2,3,4,5,6] >>> >>> l[False] 1 >>> l[True] 2 >>> l[False + True] 2 >>> l[False + 2*True] 3 >>> >>> l[‘0’] Traceback (most recent call last): […]
¿Por qué es if True más lento que if 1 en Python? ¿No debería if True más rápido que if 1 ? Estaba tratando de aprender el módulo timeit . A partir de lo básico, probé estos: >>> def test1(): … if True: … return 1 … else: … return 0 >>> print timeit(“test1()”, setup […]
Estoy tratando de hacer que este juego de tijeras de papel de piedra devuelva un valor booleano, como se establece en player_wins en Verdadero o Falso, dependiendo de si el jugador gana, o en refactorizar este código completamente para que no use un bucle while. . Vengo del lado del administrador de sistemas del mundo, […]
Estoy tratando de comprender mejor el siguiente código de Python y por qué el autor ha usado la statement “AND” en la statement. def valid_password(self, password): PASS_RE = re.compile(r’^.{6,128}$’) return password and PASS_RE.match(password) más abajo en el código … if not self.valid_password(self.password): params[‘error_password’] = “Please enter a valid password.” He intentado inspeccionar el objeto resultante […]
if myval == 0: nyval=1 if myval == 1: nyval=0 ¿Hay una mejor manera de hacer un conmutador en python, como nyvalue = not myval?
Esto puede ser simplemente idiota, pero para mí es un poco confuso: In [697]: l=[] In [698]: bool(l) Out[698]: False In [699]: l == True Out[699]: False In [700]: l == False Out[700]: False In [701]: False == False Out[701]: True ¿Por qué l==False devuelve False mientras False == False devuelve True ?
¿Puedo usar ~A para invertir una matriz numpy de valores booleanos, en lugar de las funciones algo incómodas np.logical_and() y np.invert() ? De hecho, ~ parece funcionar bien, pero no puedo encontrarlo en ningún manual de referencia de nympy, y, lo que es más alarmante, ciertamente no funciona con los escalares (por ejemplo, bool(~True) devuelve […]
Tengo una matriz de máscara booleana de longitud n : a = np.array([True, True, True, False, False]) Tengo una matriz 2d con n columnas: b = np.array([[1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5]]) Quiero una nueva matriz que contenga solo los valores “Verdaderos”, por ejemplo c = ([[1,2,3], [1,2,3]]) c = a * b no funciona porque contiene también “0” […]
Por lo que he leído, descubrí que no existe un operador ternario incorporado (estaré encantado de saber más sobre él). Encontré el siguiente código como sustituto: def val(): var = float(raw_input(“Age:”)) status = (“Working”,”Retired”)[var>65] print “You should be:”,status No pude entender cómo funciona este código; ¿Alguien me puede explicar cómo funciona realmente el código? También […]
Debería ser una pregunta simple, pero no puedo encontrar una respuesta en ninguna parte. El operador ~ en python está documentado como un operador de inversión a nivel de bits. Multa. Sin embargo, he notado un comportamiento aparentemente esquizofrénico, a saber: ~True -> -2 ~1 -> -2 ~False -> -1 ~0 -> -1 ~numpy.array([True,False],dtype=int) -> […]