Python で、2 つの数値 r1 と r2 (範囲、最大値、最小値を定義) が与えられた場合、指定された範囲の数値のリストを作成するにはどうすればよいでしょうか?指定した範囲の数値のリストを作成する方法は以下の記事で紹介していますので、ご参考になれば幸いです。
#方法 1: for ループを使用する
指定された範囲 簡単な方法は、まず空のリストを作成し、for ループの各反復で後続の各整数の項目を追加することです。 例:def createList(r1, r2): # 判断范围R1和R2是否相等 if (r1 == r2): return r1 else: # 创建空列表 res = [] # 循环以将后续任务追加到列表,直到到达范围r2 while(r1 < r2+1 ): res.append(r1) r1 += 1 return res r1, r2 = -1, 1 print(createList(r1, r2))出力:
[-1, 0, 1] [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
方法 2: リスト内包表記を使用する
目標を達成するためにリスト内包表記も使用します。 for ループで「item」を r1 から r2 まで反復し、すべての「item」をリストとして返すだけです。 例:def createList(r1, r2): return [item for item in range(r1, r2+1)] r1, r2 = -2, 4 print(createList(r1, r2)) r1, r2 = -4,6 print(createList(r1, r2))出力:
[-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4] [-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
方法 3: Pythonrange() を使用する
python最初から最後までの一連の数値を作成し、そのシーケンス内の各項目を出力する range() 関数があります。 r1 と r2 で range() を使用し、シーケンスをリストに変換します。#例:
def createList(r1, r2): return list(range(r1, r2+1)) r1, r2 = -2, 4 print(createList(r1, r2)) r1, r2 = -4,6 print(createList(r1, r2))
出力:
[-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4] [-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
方法 4: numpy.arange()を使用する# #python numpy.arange() は、間隔に従って等間隔の要素を含むリストを返します。ここでは、目的の出力を得るために必要に応じて間隔を 1 に設定します。
例:import numpy as np def createList(r1, r2): return np.arange(r1, r2+1, 1) r1, r2 = -2, 3 print(createList(r1, r2))出力:
[-2 -1 0 1 2 3]関連ビデオ チュートリアルの推奨: 「
Python チュートリアル
」上記はこの記事です内容全体が皆さんの学習に役立つことを願っています。さらにエキサイティングなコンテンツについては、PHP 中国語 Web サイトの関連チュートリアルのコラムに注目してください。 ! !
以上がPythonで指定した範囲の数値のリストを作成するにはどうすればよいですか? (コード例)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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