Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

हम पायथन में कई मान कैसे लौटाते हैं?


किसी फ़ंक्शन से टपल, सूची, शब्दकोश या उपयोगकर्ता परिभाषित वर्ग के ऑब्जेक्ट के रूप में कई मान वापस करना संभव है

टुपल के रूप में वापस लौटें

>>> def function():
      a=10; b=10
      return a,b

>>> x=function()
>>> type(x)
<class 'tuple'>
>>> x
(10, 10)
>>> x,y=function()
>>> x,y
(10, 10)

सूची के रूप में वापस लौटें

>>> def function():
      a=10; b=10
      return [a,b]

>>> x=function()
>>> x
[10, 10]
>>> type(x)
<class 'list'>

शब्दकोश के रूप में वापस लौटें

>>> def function():
      d=dict()
      a=10; b=10
      d['a']=a; d['b']=b
      return d

>>> x=function()
>>> x
{'a': 10, 'b': 10}
>>> type(x)
<class 'dict'>

उपयोगकर्ता परिभाषित वर्ग की वस्तु के रूप में वापस लौटें

>>> class tmp:
def __init__(self, a,b):
self.a=a
self.b=b


>>> def function():
      a=10; b=10
      t=tmp(a,b)
      return t

>>> x=function()
>>> type(x)
<class '__main__.tmp'>
>>> x.a
10
>>> x.b
10

  1. कैसे अजगर में एक से अधिक कॉलम द्वारा सीएसवी सॉर्ट करने के लिए?

    CSV को एक से अधिक कॉलम के आधार पर सॉर्ट करने के लिए, Sort_values() विधि का उपयोग करें। एकाधिक स्तंभों के आधार पर छाँटने का अर्थ है कि यदि स्तंभों में से एक में दोहराए गए मान हैं, तो क्रमित क्रम 2nd पर निर्भर करता है कॉलम सॉर्ट_वैल्यू () विधि के अंतर्गत उल्लिखित है। सबसे पहले, आइए हम अपनी इनपुट CSV

  1. पायथन में एकाधिक ग्राफ़ को कैसे संयोजित करें

    परिचय Matplotlib एक ही ग्राफ में एक से अधिक प्लॉट जोड़ने की अनुमति देता है। इस ट्यूटोरियल में, मैं आपको दिखाऊंगा कि एक ही प्लॉट में दो अलग-अलग अक्षों पर डेटा कैसे प्रस्तुत किया जाता है। इसे कैसे करें.. 1.पायथन कमांड प्रॉम्प्ट को खोलकर और पाइप इंस्टाल मैटप्लोटलिब को फायर करके मैटप्लोटलिब स्थापित कर

  1. VLOOKUP कैसे करें और Excel में एकाधिक मान कैसे लौटाएं (8 तरीके)

    जब भी हमें किसी अन्य कार्यपत्रक से या उसी कार्यपत्रक के भीतर कोई मान खींचने की आवश्यकता होती है, तो हम VLOOKUP फ़ंक्शन के बारे में सोचने में मदद नहीं कर सकते। एक्सेल में। लेकिन मुख्य समस्या VLOOKUP . के साथ है फ़ंक्शन यह है कि इसे केवल एक बार एक मान वापस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसलिए, हमें