【Python学习】 - - 链表推导式[ 2*x for x in X ]、匿名函数、并行迭代

列表推导式[x for x in range(n)]

 

问题:请计算出1~9间的整数的平方

常规方法

for i in range(1,10):print(i*i)

链表推导式:

print([x*x for x in range(1,10)])

这里写图片描述

 

匿名函数方法:

匿名函数语法形式:
lambda [arg1, arg2, arg3, ... , argn] : expression
注解:

[]代表可选字段
lambda 关键字
argi 函数参数
expression 程序逻辑,即函数要返回值的表达式
该表达式不能包含其他语句,可以返回带括号的(元组),同时允许在表达式中调用其它函数。

# 不能有for, if, while的循环或者判断语句

#  请计算出1~9间的整数的平方cal = lambda x:x*x
for i in range(1,10):print(cal(i))

>>>ccal = lambda:123
>>>ccal()123

并行迭代法:

>>>for each in zip(name,old):       # 从字面理解,就是把二个对象压缩成一个到一个对象print(each)('tang', '12')
('liu', '24')
('mei', '23')
('ye', '25')>>>for a,b in zip(name, old):print(a,'is',b,'years old')tang is 12 years old
liu is 24 years old
mei is 23 years old
ye is 25 years old>>>for i in zip(name,old):print(type(i))
<class 'tuple'>
<class 'tuple'>
<class 'tuple'>
<class 'tuple'>>>>[ x for x in range(1,8) if x%2 == 0 ] # 'for' and 'if' 是可以一起使用的
[2 4 6]>>>a ={x:y for x,y in zip(range(1,7),'abderfg')} #与zip的连用,注意for中x与y之间的逗号,和字典x与y之间的冒号, {1: 'a', 2: 'b', 3: 'd', 4: 'e', 5: 'r', 6: 'f'}

 

参考自:https://blog.csdn.net/liukai2918/article/details/80428441

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/439429.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

C#多线程和线程池

.Net的公用语言运行时&#xff08;Common Language Runtime&#xff0c;CLR&#xff09;能区分两种不同类型的线程&#xff1a;前台线程和后台线程。这两者的区别就是&#xff1a;应用程序必须运行完所有的前台线程才可以退出&#xff1b;而对于后台线程&#xff0c;应用程序则…

GitHub.com上的那些东西你都知道什么意思吗?

GitHub初学入门者的图谱&#xff0c;介绍Github网站每个功能的意思 一、键盘快捷键 在GitHub中&#xff0c;很多页面都可以使用键盘快捷键。在各个页面按下“shift /”都可以打开键盘快捷键一览表&#xff0c;如下图&#xff1a; 快捷键 二、工具栏 工具栏 LOGO 点击GitHub…

【Python学习】 - sklearn学习 - 数据集分割方法 - 随机划分与K折交叉划分与StratifiedKFold与StratifiedShuffleSplit

一、随机划分 import numpy as np from sklearn import datasetsiris datasets.load_iris() X iris.data y iris.target# 1&#xff09;归一化前&#xff0c;将原始数据分割 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test train_t…

【Python学习】 - sklearn - 用于生成数据的make_blobs模块

函数原型&#xff1a; sklearn.datasets.make_blobs(n_samples100, n_features2, centers3, cluster_std1.0, center_box(-10.0, 10.0), shuffleTrue, random_stateNone) 参数含义&#xff1a; n_samples: int, optional (default100) The total number of points equally di…

微服务架构及幂等性

微服务架构 微服务架构是一种架构概念&#xff0c;旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中&#xff0c;从而降低系统的耦合性&#xff0c;并提供更加灵活的服务支持。 和 微服务 相对应的&#xff0c;这…

【Python学习】 - Matplotlib二维绘图 - plt.matshow()和plt.imshow()区别对比

给定一个8*8的数据&#xff0c;用两种方式分别进行输出。 xx np.zeros((8,8),dtype np.uint8) xx[0,0] 13im Image.fromarray(xx) plt.imshow(im)plt.matshow(xx) plt.show() 输出&#xff1a; 得出结论&#xff1a; 首先我不知道为啥两个窗口是不一样大的。 其次发现图…

【机器学习】 - 数据预处理之数据归一化(标准化)与实战分析,正则化

一、为什么要进行数据归一化 定义&#xff1a;把所有数据的特征都归到 [0,1] 之间 或 均值0方差1 的过程。原则&#xff1a;样本的所有特征&#xff0c;在特征空间中&#xff0c;对样本的距离产生的影响是同级的&#xff1b;问题&#xff1a;特征数字化后&#xff0c;由于取值…

【基于Python】 - 人工智能机器学习深度学习数据分析 - 常见问题,常用的套路与操作(持续更新)

20200221&#xff1b; 1.做分类问题的时候&#xff0c;给定你标签&#xff0c;你想知道每一类标签的出现频数&#xff0c;可以使用这个函数&#xff1a;np.bincount()。 如果想分析一下数据样本是否均衡的时候&#xff0c;可以考虑这种操作&#xff0c;代码十分简明。 2. 当…

Entity Framework 简介

转贴&#xff1a;链接https://www.cnblogs.com/davidzhou/p/5348637.html 侵删&#xff0c;谢谢 第一篇&#xff1a;Entity Framework 简介 先从ORM说起吧&#xff0c;很多年前&#xff0c;由于.NET的开源组件不像现在这样发达&#xff0c;更别说一个开源的ORM框架&#xff0…

【Python学习】 - pyecharts包 - 地图可视化

安装&#xff1a; https://pan.baidu.com/s/1vAlSjVbHt0EDJY6C_38oEA 提取码&#xff1a;t9be 在这个链接中下载对应的.whl文件&#xff0c;放到下图所示的目录中。 然后打开anaconda prompt 找到对应的目录&#xff0c;输入&#xff1a; pip install pyecharts-0.1.9.4-py…

【机器学习】 - 关于图像质量评价IQA(Image Quality Assessment)

图像质量评价&#xff08;Image Quality Assessment,IQA&#xff09;是图像处理中的基本技术之一&#xff0c;主要通过对图像进行特性分析研究&#xff0c;然后评估出图像优劣&#xff08;图像失真程度&#xff09;。 主要的目的是使用合适的评价指标&#xff0c;使得评价结果…

【机器学习】 - CNN

什么是卷积神经网络&#xff0c;它为何重要&#xff1f; 卷积神经网络&#xff08;也称作 ConvNets 或 CNN&#xff09;是神经网络的一种&#xff0c;它在图像识别和分类等领域已被证明非常有效。 卷积神经网络除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉助力之外&#xff0c;还可以成功…

Asp.Net中WebForm与MVC,Web API模式对比

webform&#xff0c;web mvc和web api都是asp.net官方的三套框架&#xff0c;想对比下三者的关系&#xff0c;查了下资料&#xff0c;web api跟web mvc基本同属一脉&#xff0c;只是mvc多了一个视图渲染&#xff0c;网上有些博客介绍了webform和mvc底层源码实现的不同&#xff…

【机器学习】 - Keras学习 - TensorBoard模块 - 可视化模型训练过程神器

运行环境&#xff1a;Win10 anaconda3。 TensorFlow版本&#xff1a;2.0.0 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as…

无废话SharePoint入门教程一[SharePoint概述]

一、前言 听说SharePoint也有一段时间了&#xff0c;可一直处在门外。最近被调到SharePoint实施项目小组&#xff0c;就随着工作一起学习了一下实施与开发。但苦于网上SharePoint入门的东西实在太少&#xff0c;导致自学入门很难&#xff0c;不知道SharePoint这东西到底能做什么…

SharePoint 站点结构及概念

简单的记录一下Sharepoint的结构与基本概念 一、服务器场 服务器场,即主机的集群.简单点说就是两台机器互相备份&#xff0c;两个或几台机器之间有心跳线&#xff0c;定时检测对端设备的情况&#xff0c;如果对端设备出现故障&#xff0c;一台机器就会接管出问题机器的受保护…

【Python学习】 - sklearn学习 - 自带数据集sklearn.datasets.x

sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集&#xff08;packaged dataset&#xff09;&#xff1a;sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集&#xff08;Downloaded Dataset&#xff09;&#xff1a;sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集&#xff08;Generated Datas…

sharepoint 概念及认证方式介绍

3.SharePoint Web 应用程序 我个人的理解&#xff0c;SharePoint Web 应用程序&#xff08;SharePoint Web Application&#xff09;代表的是 SharePoint 网站&#xff08;集&#xff09;的物理容器。 SharePoint Web 应用程序需要指定内容数据库、宿主 IIS 应用程序池、应用…

我们可以用SharePoint做什么

前言 不知不觉作为一个SharePoint的开发人员若干年了&#xff0c;从SharePoint api 开始学习&#xff0c;到了解SharePoint的结构&#xff0c;逐渐一点点了解sharepoint的体系&#xff1b;从SharePoint 的2007到2010到2013到SharePoint Online都接触了一些。本文会从个人的视角…

SharePoint REST API - 确定REST端点URL

SharePoint REST端点URI的结构 在你能够通过REST访问SharePoint资源之前&#xff0c;首先你要做的就是找出对应的URI端点&#xff0c;如果你对Client API熟悉&#xff0c;有些时候也可以参考Client API去猜测构建&#xff0c;例如。 客户端对象模型的方法&#xff1a; List.G…