Python有x有y如何求该函数
enumerate(x,y)函数是把元组tuple、字符串str、列表list里面的元素遍历和索引组合,其用法与range()函数很相似,
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下面示例enumerate(x,y)用法以及range(x)相似的用法,但是,enumerate(x,y)函数在遍历excel等时,可以实现与人视觉了解到的认识更好的理解。
enumerate(x,y)中参数y可以省略,省略时,默认从0开始,
如示例一:
list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]
for idx,word in enumerate(list_words):
print(idx,word)
打印结果:
使用range()函数遍历实现:
list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]
for i in range(len(list_words)):
print(i,list_words[i])
打印结果:
自定义开始索引号:
示例二:
list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]
for idx,word in enumerate(list_words[1:],2):#也可以写成for idx,word in enumerate(list_words,start=2):
print(idx,word)
打印结果:
从上面示例中可以看出,enumerate(x,y)中x是需要遍历的元组tuple、字符串str、列表list,可以和切片组合使用,
y是自定义开始的索引号,根据自己的需要设置开始索引号。
python求多个数的最小公倍数
"""
最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数
思路:输入多个整数,依次两个数求最小公倍数,将前两个数的最小公倍数和下一个数再次求最小公倍数,求到最后就是结果
"""
def func(*args):
size = len(args)
idx = 1
i = args[0]
while idx size:
j = args[idx]
# 用辗转相除法求i,j的最大公约数m
b = i if i j else j # i,j中较小那个值
a = i if i j else j # i,j中较大那个值
r = b # a除以b的余数
while(r != 0):
r = a % b
if r != 0:
a = b
b = r
f = i*j/b # 两个数的最小公倍数
i = f
idx += 1
return f
python如何实现index()功能,不能使用index()、find()函数方法
python实现index()功能:
语法
index()方法语法:
str.index(str, beg=0, end=len(string))
参数
str -- 指定检索的字符串
beg -- 开始索引,默认为0。
end -- 结束索引,默认为字符串的长度。
返回值
如果包含子字符串返回开始的索引值,否则抛出异常。
实例
以下实例展示了index()方法的实例:
#!/usr/bin/python
str1 = "this is string example....wow!!!";
str2 = "exam";
print str1.index(str2);
print str1.index(str2, 10);
print str1.index(str2, 40);
以上实例输出结果如下:
15
15
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 8, in
print str1.index(str2, 40);
ValueError: substring not found
shell returned 1
python冷知识——id()函数
在工作中遇到一个项目的陈年老bug,如图:
bug原因是这里本应该传idx,结果传成了id。
但是这里最有意思的地方来了。
从截图可以看出,这个id并不是入参,也没有定义过,那他直接用怎么不会报参数未定义的语法错误呢?按说函数应该执行不了直接报错,但是实际上整个方法可以执行不会报错。
排查import也没有import id,也没有定义全局变量。那么这个id变量没有在任何地方定义,为什么可以直接使用呢,还不会报语法错误?
经过查阅资料才发现,id在这里其实 不是一个变量,而是一个函数!
查看官方文档可以看到:
所以id()本身是python内置的一个函数,但是因为很少用到,所以很多人并不太清楚。
python如何定义一个函数求列表各项数据平均值?
# coding = GBK
a =[1,2,3,4,5]
sum=0
b = len(a)
print("这个数组的长度为:",b)
for i in a:
sum =sum +i
print("这个数组之和为:",sum)
print("这个数组平均数为",sum/b)
或
import sys
sum = 0
cnt = 0
f = open('1.txt', 'r')
files = f.readline()
while (files ):
sum = sum + float(files .split(",")[0])
cnt = cnt + 1
files = f.readline()
print(sum / cnt)
f.close()
或者。
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np
dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =
0.0BlockOffset = 0 while BlockOffset len(dd):
if dd[BlockOffset + 1] = 10:
avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1
else:
avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01
BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2)) print('Exe time: ' +
str(time.clock() - t_start))
扩展资料:
python 实现求和、计数、最大最小值、平均值、中位数、标准偏差、百分比。
import sys
class Stats:
def __init__(self, sequence):
# sequence of numbers we will process
# convert all items to floats for numerical processing
self.sequence = [float(item) for item in sequence]
def sum(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return sum(self.sequence)
def count(self):
return len(self.sequence)
def min(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return min(self.sequence)
def max(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return max(self.sequence)
def avg(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return sum(self.sequence) / len(self.sequence)
def median(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
self.sequence.sort()
return self.sequence[len(self.sequence) // 2]
def stdev(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
avg = self.avg()
sdsq = sum([(i - avg) ** 2 for i in self.sequence])
stdev = (sdsq / (len(self.sequence) - 1)) ** .5
return stdev
def percentile(self, percentile):
if len(self.sequence) 1:
value = None
elif (percentile = 100):
sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100. you supplied: %s\n'% percentile)
value = None
else:
element_idx = int(len(self.sequence) * (percentile / 100.0))
self.sequence.sort()
value = self.sequence[element_idx]
return value
参考资料来源:百度百科-python
名称栏目:关于pythonidx函数的信息
转载来于:http://lswzjz.com/article/hspsii.html