本文实例形式讲解了Python3的条件与循环控制语句及其用法,是学习Python所必须掌握的重要知识点,现共享给大家供大家参考。具体如下:
一般来说Python的流程控制语句包括:if条件语句、while循环语句、for循环语句、range函数以及break、continue、pass控制语句。这些语句在Python中的语义和在其他语言中基本是一样的,所以这里就只说它们的用法。
一、if语句
if语句是最常用的条件控制语句,Python中的一般形式为:
if 条件一: statements elif 条件二: statements else: statements
Python中用elif代替了else if,所以if语句的关键字为:if – elif – else。
注意:
1、每个条件后面要使用冒号(:),表示接下来是满足条件后要执行的语句块。
2、使用缩进来划分语句块,相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。
3、在Python中没有switch – case语句。
示例代码如下:
x = int(input("Please enter an integer: ")) if x < 0: print('Negative.') elif x == 0: print('Zero.') else: print('Positive.')
二、while语句
Python中while语句的一般形式:
while 判断条件: statements
同样需要注意冒号和缩进。另外,在Python中没有do..while循环。
示例代码如下:
a, b = 0, 1 while b < 10: # 循环输出斐波纳契数列 print(b) a, b = b, a+b
三、for语句
Python中的for语句与C语言中的for语句有点不同:C语言中的for语句允许用户自定义迭代步骤和终止条件;而Python的for语句可以遍历任何序列(sequence),按照元素在序列中的出现顺序依次迭代。一般形式为:
for variable in sequence: statements else: statements
示例代码如下:
words = ['cat','love','apple','python','friends'] for item in words: print(item, len(item))
如果你需要在循环体内修改你正迭代的序列,你最好是制作一个副本,这时切片标记就非常有用了:
words = ['cat','love','apple','python','friends'] for item in words[:]: # 制作整个列表的切片副本 if len(item) >= 6: words.insert(0, item) print(words)
我们注意到循环语句中还可以使用else子句,下面第五点有讲到。
四、range函数
如果你要遍历一个数字序列,那么内置的range()函数就可以派上用场了。函数range()常用于for循环中,用于产生一个算术数列:
>>> list(range(10)) # 默认从0开始 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(1, 11)) # 从1到11,前闭后开 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> list(range(0, 30, 5)) # 5表示步长,每隔5取一个数 [0, 5, 10, 15, 20, 25]
示例代码如下:
for i in range(2, 11): print(i)
五、break、continue、pass及else子句
①.break
break语句与C语言中的一样,跳出最近的for或while循环。
②.continue
continue语句同样是从 C 语言借用的, 它终止当前迭代而进行循环的下一次迭代。
③.pass
pass语句什么都不做,它只在语法上需要一条语句但程序不需要任何操作时使用。pass语句是为了保持程序结构的完整性。
④.else子句
在循环语句中还可以使用else子句,else子句在序列遍历结束(for语句)或循环条件为假(while语句)时执行,但循环被break终止时不执行。如下所示:
# 循环结束执行else子句 for i in range(2, 11): print(i) else: print('for statement is over.') # 被break终止时不会执行else子句 for i in range(5): if(i == 4): break; else: print(i) else: print('for statement is over') # 不会输出

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

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Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

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