创建:list = [5,7,9]
取值和改值:list[1] = list[1] * 5
列表尾插入:list.append(4)
去掉第0个值并返回第0个值的数值:list.pop(0)
去掉第0个值但不返回数值:del(list[0])
去掉具体某个值:list.remove(35)
函数function:
无参数:def function():
一个参数:def function(x):
2个参数:def function(y):
任意个参数:def add_function(*args):
函数range:
一个参数:range(n) 从第0位开始数n个位
两个参数:range(m,n) 从第m位开始到第n-1位,递增间隔为1
三个参数:range(m,n,i) 从第m位开始到第n-1位,递增间隔为i
for item in list: 和 for i in range(len(list)): 等价
对list中的元素用separator作为间隔输出: print separator.join(list)
如: list = ['a','b','c','d'] 一般的print list会输出: ['a','b','c','d']。
而 print " ".join(list) 会输出:a b c d(必须是双的双引号,单的双引号不起作用)
接受键盘输入:
guess_row = int(raw_input("Guess Row:"))
下面是一个自己写的小程序:生成一个方阵和随机的位置,叫玩家猜这个生成的位置是哪里
from random import randint
def creat_board(length):
board = []
for i in range(length):
board.append(['O'] * length)
return board
def print_board(x):
for row in x:
print " ".join(row)
def random_row(board):
return randint(0, len(board) - 1)
def random_col(board):
return randint(0,len(board[0]) - 1)
length = int(raw_input("Enter board's length you:"))
board = creat_board(length)
print_board(board)
turns = int(raw_input("Enter turns you want to play:"))
for turn in range(turns):
ship_row = random_row(board)
ship_col = random_col(board)
print "This is " + str(turn + 1) + "th time to guess:"
guess_row = int(raw_input("Enter the row you guess:"))
guess_col = int(raw_input("Enter the col you guess:"))
if guess_row == ship_row and guess_col == ship_col:
print "You win!"
break
else:
if (guess_row len(board) - 1) or (guess_col len(board) - 1):
print "Incorrect input!"
if turn == turns - 1:
print "Turns out!"
elif board[guess_row][guess_col] == 'X':
print "You have guessed it already!"
if turn == turns - 1:
print "Turns out!"
else:
print "You guess wrong!"
board[guess_row][guess_col] = 'X'
print_board(board)
if turn == turns - 1:
print "Turns out!"
曾经犯的错误:
1.创建board函数忘记返回一个board,所以它一直为空,导致后面的操作都越界了;
2.生成随机位置的时候,位置row和col的命名一直是跟生成的函数名一样(random_row=random_row(board)),导致TypeError: 'int' object is not callable错误。

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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