Методы обработки структурированных данных
При решении прикладных задач работы с данными, полученными от различных измерительных систем, часто возникает необходимость хранения и обработки наборов значений или символов, относящихся к некоторому показателю. В этом случае разработчику целесообразно использовать массивы и списки. Массив – это ст...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Другие авторы: | |
| Формат: | Книга |
| Язык: | Russian |
| Опубликовано: |
Омск
ОмГУПС
2023
|
| Темы: | |
| Online-ссылка: | https://e.lanbook.com/book/419249 https://e.lanbook.com/img/cover/book/419249.jpg |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| Краткое описание: | При решении прикладных задач работы с данными, полученными от различных измерительных систем, часто возникает необходимость хранения и обработки наборов значений или символов, относящихся к некоторому показателю. В этом случае разработчику целесообразно использовать массивы и списки. Массив – это структура данных, в которой хранятся значения одного типа. Списки в отличие от массива могут содержать значения, соответствующие разным типам данных. В данном учебно-методическом пособии рассмотрены особенности реализации алгоритмов обработки массивов и строк на языке программирования Python, а также описаны основные приемы обработки структурированных данных с помощью встроенных функций и библиотек. Предназначено для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Прикладное программирование» студентами очной и заочной форм обучения специальности «Системы обеспечения движения поездов», специализации «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте». Может быть использовано пользователями с базовым уровнем подготовки в качестве пособия для самостоятельной работы при изучении программирования |
|---|---|
| Объем: | 29 с. |
| Аудитория: | Книга из коллекции ОмГУПС - Информатика СЭБ |
| Библиография: | Библиогр.: доступна в карточке книги, на сайте ЭБС Лань |