《练习100》36~40

题目36

# 对10个数排序my_list = [2,2,1,1,3,67,43,22,55,10,11]print(my_list)
my_list.sort()
print(my_list)

题目37

# 求一个3*3的矩阵对角线元素之和
# 主对角线: 00 11 22
# 副对角线: 02 11 20def get_diagonal_sum(matrix):matsize = len(matrix)sum = 0for i in range(matsize):sum += matrix[i][i]sum += matrix[i][matsize-1-i]sum -= matrix[matsize//2][matsize//2]return summatrix = []for i in range(3):row = []for j in range(3):        row.append(int(input("请输入一个数字:\n")))matrix.append(row)print(get_diagonal_sum(matrix))

题目38

# 有一个已经排好序的数组,现输入一个数,按原来的规律将它插入数组中# 利用列表的一些现成的方法
# 利用可变数据类型(List,Dict,Set)的特点完成在原有列表中添加新的元素
# 可变和不可变数据类型,可自行了解。这里不做介绍。
def insert_num(my_list:list, num:int):reserve_flag = Falseprint(f"Before insert a num = {num}, my_list = {my_list}")if my_list[0] > my_list[len(my_list) -1]:reserve_flag = Truemy_list.append(num)my_list.sort(key=None, reverse=reserve_flag)print(f"After insert a num = {num}, my_list = {my_list}")num = int(input('请输入一个数字:\n'))
my_list = [1,2,3,4,33,44,55,99]insert_num(my_list, num)
my_list.reverse()
print(my_list)insert_num(my_list, num)
print(my_list)

题目39

# 将一个数组逆序输出# 利用列表切片
def reserve_print(my_list):return my_list[::-1]
# 自己手动 负的indexdef reserve_print1(my_list):tmp = my_list[:]list_size = len(my_list)for i in range(list_size//2):tmp[i], tmp[-i-1] = tmp[-i-1],tmp[i]return tmp
nums = [1,23,4,5,6,7,8,9]# 自己手动 正的index
def reserve_print2(my_list):tmp = my_list[:]list_size = len(my_list)for i in range(list_size//2):tmp[i], tmp[list_size - 1 -i] = tmp[list_size - 1 -i],tmp[i]return tmpprint('input list : ', nums, 'id = ', id(nums))
print(reserve_print(nums))
print(reserve_print1(nums))
print(reserve_print2(nums))
print(list(reversed(nums)))
nums.reverse()  # 该方法会改变原有的list
print(nums)
nums.reverse() # 为了不改变原有list的顺序,这里要再次反序一下
print('input list : ', nums, 'id = ', id(nums))    

题目40

# 定义静态变量   看到这个部分(其实早就有这个感觉),感觉这些题怕是从其它语言来的吧,没有针对python
# 把题改一下,改成类变量
# 类变量的特性:
# 类变量用于类的所有实例共享的属性和方法
# 同样的属性名称同时出现在实例和类中,则属性查找会优先选择实例
# 不是通过实例定义的变量class MyClass:# shared_var = 0def set_value(self, value):self.value = valuedef get_value(self):return self.valuedef get_value2(self):return self.shared_var1# 可以在类外定义类变量
MyClass.shared_var = 1234   
myclass1 = MyClass()
myclass1.set_value(11)
# print('myclass1.get_value2()',myclass1.get_value2()) # 'MyClass' object has no attribute 'shared_var1'. Did you mean: 'shared_var'?
# 可以在定义实例后,为该实例定义实例变量
myclass1.shared_var = 123
myclass1.shared_var1 = 12345print('myclass1.get_value2()',myclass1.get_value2())# 实例.类变量名  这种方式访问的,如果实例变量和类变量重名,优先访问实例变量
print('myclass1.shared_var', myclass1.shared_var)print('myclass1.get_value()',myclass1.get_value())# 类名.类变量 这种方式,访问的一定是类变量
print('MyClass.shared_var', MyClass.shared_var)myclass2 = MyClass()
myclass2.set_value(12)
print(MyClass.shared_var)print('myclass2.shared_var', myclass2.shared_var)
print('MyClass.shared_var', MyClass.shared_var)
print('myclass2.get_value()',myclass2.get_value())# 遵循先定义后使用的规则(不这样,会报错的)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/18718.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

微服务性能分析工具 Pyroscope 初体验

Go 自带接口性能分析工具 pprof,较为常用的有以下 4 种分析: CPU Profiling: CPU 分析,按照一定的频率采集所监听的应用程序 CPU(含寄存器)的使用情况,可确定应用程序在主动消耗 CPU 周期时花费时间的位置…

计算机毕设 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录 0 前言1 课题背景2 卷积神经网络2.1卷积层2.2 池化层2.3 激活函数2.4 全连接层2.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络 3 YOLOV53.1 网络架构图3.2 输入端3.3 基准网络3.4 Neck网络3.5 Head输出层 4 数据集准备4.1 数据标注简介4.2 数据保存 5 模型训练5.1 修…

Doccano工具安装教程/文本标注工具/文本标注自己的项目/NLP分词器工具/自然语言处理必备工具/如何使用文本标注工具

这篇文章是专门的安装教程,后续的项目创建,如何使用,以及代码部分可以参考这篇文章: NER实战:(NLP实战/命名实体识别/文本标注/Doccano工具使用/关键信息抽取/Token分类/源码解读/代码逐行解读)_会害羞的杨卓越的博客-…

SO_KEEPALIVE、TCP_KEEPIDLE、TCP_KEEPINTVL、保活包

SO_KEEPALIVE SO_KEEPALIVE 是一个套接字选项,用于设置是否启用 keepalive 机制。在这段代码中没有涉及到 SO_KEEPALIVE 选项的设置。 当 SO_KEEPALIVE 被设置为非零值时,表示启用 keepalive 机制。keepalive 是一种用于检测连接是否仍然有效的机制。通…

SVN学习

SVN学习 以下总结是看了一个b站up主的视频总结出来的。 1. 简介 SVN是代码版本管理工具,它能记住每次的修改、查看所有修改记录、恢复到任何历史版本和恢复已经删除的文件。 SVN比起Git的好处就是使用简单,上手快;具备目录级权限控制&…

【LeetCode每日一题】——1572.矩阵对角线元素的和

文章目录 一【题目类别】二【题目难度】三【题目编号】四【题目描述】五【题目示例】六【题目提示】七【解题思路】八【时间频度】九【代码实现】十【提交结果】 一【题目类别】 矩阵 二【题目难度】 简单 三【题目编号】 1572.矩阵对角线元素的和 四【题目描述】 给你一…

交换机VLAN技术和实验(eNSP)

目录 一,交换机的演变 1.1,最小网络单元 1.2,中继器(物理层) 1.3,集线器(物理层) 1.4,网桥(数据链路层) 二,交换机的工作行为 2.…

【计算机视觉中的 GAN 】如何稳定GAN训练(3)

一、说明 在上一篇文章中,我们达到了理解未配对图像到图像翻译的地步。尽管如此,在实现自己的超酷深度GAN模型之前,您必须了解一些非常重要的概念。如本文所提的GAN模型新成员的引入:Wasserstein distance,boundary eq…

AI 绘画Stable Diffusion 研究(一)sd整合包v4.2 版本安装说明

部署包作者:秋葉aaaki 免责声明: 本安装包及启动器免费提供 无任何盈利目的 大家好,我是风雨无阻。众所周知,StableDiffusion 是非常强大的AI绘图工具,需要详细了解StableDiffusion的朋友,可查看我之前的这篇文章: 最…

【机器学习】Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

Feature scaling and Learning Rate 1、数据集2、学习率2.1 α \alpha α 9.9e-72.2 α \alpha α 9e-72.3 α \alpha α 1e-7 3、特征缩放3.1 特征缩放的原因3.2 Z-score 归一化3.3 预测3.4 损失等值线 导入所需的库 import numpy as np np.set_printoptions(precision…

sqlserver 使用SQLOLEDB 远程数据库同步数据

exec sp_addlinkedserver remote_server, , SQLOLEDB, ip exec sp_addlinkedsrvlogin remote_server, false,null, 账号, 密码 --查询方式 select * from remote_server.数据库名.dbo.表名 --不再使用时删除链接服务器 exec sp_dropserver remote_server, droplogins…

Oracle免费在线编程:Oracle APEX

前提: 注意:你要有个梯子才能更稳定的访问。 不需要安装Oracle,但是需要注册。(还算方便的) 注册&登录过程 进入Oracle APEX官网,我们选择免费的APEX工作区即可,点击“免费注册”。在注册…

DASCTF 2023 0X401七月暑期挑战赛web复现

目录 <1> Web (1) EzFlask(python原型链污染&flask-pin) (2) MyPicDisk(xpath注入&文件名注入) (3) ez_cms(pearcmd文件包含) (4) ez_py(django框架 session处pickle反序列化) <1> Web (1) EzFlask(python原型链污染&flask-pin) 进入题目 得到源…

软件设计师(五)软件工程基础知识

一、软件工程概述 软件开发和维护过程中所遇到的各种问题称为“软件危机”。 软件工程是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理&#xff0c;以工程化的原则和方法来解决软件问题的工程&#xff0c;其目的是提高软件生产率、提高软件质量、降低软件成本。 #mermaid-svg-h3j6K…

基于Jenkins+Python+Ubuntu+Docker的接口/UI自动化测试环境部署详细过程

基于JenkinsPythonUbuntuDocker的接口/UI自动化测试环境部署详细过程 1 Jenkins是什么&#xff1f;2 Jenkins目标是什么&#xff1f;3 什么是CI/CD?3.1 CI持续集成3.2 CD持续部署3.3 CD持续交付 4 Ubuntu环境4.1 环境需求4.2 实现思路 5 Ubuntu下安装Docker6 安装Jenkins6.1 拉…

基于Vue+ElementUI+Echarts+G2Plot的仪表盘设计器,代码完全开源

简介 &#x1f525;DashBoard基于SpringBoot、MyBatisPlus、ElementUI、G2Plot、Echarts等技术栈的仪表盘设计器&#xff0c;具备仪表盘设计、预览、资源管理、组件管理等能力&#xff0c;支持JSON、MySQL、Oracle、PostgreSQL、HTTP、JavaScript、Groovy等数据集接入&#xf…

【LeetCode每日一题】——807.保持城市天际线

文章目录 一【题目类别】二【题目难度】三【题目编号】四【题目描述】五【题目示例】六【题目提示】七【解题思路】八【时间频度】九【代码实现】十【提交结果】 一【题目类别】 矩阵 二【题目难度】 中等 三【题目编号】 1572.矩阵对角线元素的和 四【题目描述】 给你一…

Pytorch学习笔记 | 构建神经网络模型 | 提升效果的优化方法

数据集下载 Python深度学习018:MNIST数据集下载 | 将数值型数据转化成图片 代码 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset# 构建一个神经网络分类器 class Classifier(nn

windows系统中的命令行可以用python,pip等命令(已在系统中添加过python环境变量),但是pycharm的terminal中无法使用。

如果你已经在Windows系统中添加了Python环境变量&#xff0c;那么在命令行中使用python和pip命令应该是没有问题的。但是在PyCharm的Terminal中无法使用这些命令&#xff0c;可能是因为PyCharm的Terminal使用的是自己的虚拟环境&#xff0c;而不是系统环境。 你可以尝试在PyCh…

react路由在layout中的监听

业务中需要在layout里来监听路由的变化&#xff0c;但是layout并不是一个路由组件&#xff0c;所以layout组件内的props并没有location,history等属性&#xff0c;&#xff08;路由组件&#xff1a;由Route组件处理的才是路由组件&#xff09;所以我们需要将layout组件转变成路…