Python: eliminación de elementos impares en la lista

Debido a la llegada de Machine Learning, el enfoque ahora se ha movido en el manejo de ciertos valores como nunca antes, la razón detrás de esto es que es el paso esencial del preprocesamiento de datos antes de que se incorpore a otras técnicas para realizar. Por lo tanto, la eliminación de ciertos valores en esencial y el conocimiento de la misma es imprescindible. Analicemos ciertas formas en que se logra la eliminación de valores impares.

Método n.º 1: método
ingenuo En el método ingenuo, iteramos a través de la lista completa y agregamos todos los valores no impares filtrados en una nueva lista, por lo tanto, está lista para ejecutarse con operaciones posteriores.

# Python3 code to demonstrate 
# Odd elements removal in List
# using naive method 
  
# initializing list
test_list = [1, 9, 4, 7, 6, 5, 8, 3]
  
# printing original list 
print ("The original list is : " + str(test_list))
  
# using naive method 
# Odd elements removal in List
res = []
for val in test_list:
    if not (val % 2 != 0) :
        res.append(val)
  
# printing result
print ("List after removal of Odd values : " + str(res))

The original list is : [1, 9, 4, 7, 6, 5, 8, 3]
List after removal of Odd values : [4, 6, 8]

Método n.º 2: usar la comprensión de listas
La tarea más larga de usar el método ingenuo y aumentar la línea de códigos se puede hacer de manera compacta usando este método. Simplemente buscamos valores no impares y construimos la nueva lista filtrada.

# Python3 code to demonstrate 
# Odd elements removal in List
# using list comprehension
  
# initializing list
test_list = [1, 9, 4, 7, 6, 5, 8, 3]
  
# printing original list 
print ("The original list is : " + str(test_list))
  
# using list comprehension
# Odd elements removal in List
res = [i for i in test_list if not (i % 2 != 0)]
  
# printing result
print ("List after removal of odd values : " + str(res))

The original list is : [1, 9, 4, 7, 6, 5, 8, 3]
List after removal of Odd values : [4, 6, 8]