本篇文章给大家带来的内容是关于Python中range()函数的使用介绍(附代码),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
range()是python的内置函数,用的地方挺多的,目前我经常会在for循环中作为循环的次数来使用,其实range()的用法不仅仅如此,本文给大家介绍下。
如果你确实需要遍历一个数字序列,内置函数 <span class="pre">range()</span>
会派上用场。它生成算术级数:
>>> for i in range(5): ... print(i) ... 01 2 3 4
给定的终止数值并不在要生成的序列里;<span class="pre">range(10)</span>
会生成10个值,并且是以合法的索引生成一个长度为10的序列。range也可以以另一个数字开头,或者以指定的幅度增加(甚至是负数;有时这也被叫做 '步进')
range(5, 10) 5, 6, 7, 8, 9 range(0, 10, 3) 0, 3, 6, 9 range(-10, -100, -30) -10, -40, -70
要以序列的索引来迭代,您可以将 <span class="pre">range()</span>
和 <span class="pre">len()</span>
组合如下:
>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb'] >>> for i in range(len(a)): ... print(i, a[i]) ... Mary had a little lamb
然而,在大多数这类情况下,使用 <span class="pre">enumerate()</span>
函数比较方便,请参见 循环的技巧 。
如果你只打印 range,会出现奇怪的结果:
>>> print(range(10)) range(0, 10)
<span class="pre">range()</span>
所返回的对象在许多方面表现得像一个列表,但实际上却并不是。此对象会在你迭代它时基于所希望的序列返回连续的项,但它没有真正生成列表,这样就能节省空间。
我们说这样的对象是 可迭代的 ,也就是说,适合作为函数和结构体的参数,这些函数和结构体期望在迭代结束之前可以从中获取连续的元素。我们已经看到 <span class="pre">for</span>
语句就是这样一个迭代器。函数 <span class="pre">list()</span>
是另外一个;它从可迭代对象中创建列表。
>>> list(range(5)) [0, 1, 2, 3, 4]
后面,我们会看到更多返回可迭代对象的函数,和以可迭代对象作为参数的函数。(相关推荐:python教程)
以上是Python中range() 函数的使用介绍(附代码)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

pythonlistsareimplementedasdynamicarrays,notlinkedlists.1)他们areStoredIncoNtiguulMemoryBlocks,mayrequireRealLealLocationWhenAppendingItems,EmpactingPerformance.2)LinkesedlistSwoldOfferefeRefeRefeRefeRefficeInsertions/DeletionsButslowerIndexeDexedAccess,Lestpypytypypytypypytypy

pythonoffersFourmainMethodStoreMoveElement Fromalist:1)删除(值)emovesthefirstoccurrenceofavalue,2)pop(index)emovesanderturnsanelementataSpecifiedIndex,3)delstatementremoveselemsbybybyselementbybyindexorslicebybyindexorslice,and 4)

toresolvea“ dermissionded”错误Whenrunningascript,跟随台词:1)CheckAndAdjustTheScript'Spermissions ofchmod xmyscript.shtomakeitexecutable.2)nesureThEseRethEserethescriptistriptocriptibationalocatiforecationAdirectorywherewhereyOuhaveWritePerMissionsyOuhaveWritePermissionsyYouHaveWritePermissions,susteSyAsyOURHomeRecretectory。

ArraysarecrucialinPythonimageprocessingastheyenableefficientmanipulationandanalysisofimagedata.1)ImagesareconvertedtoNumPyarrays,withgrayscaleimagesas2Darraysandcolorimagesas3Darrays.2)Arraysallowforvectorizedoperations,enablingfastadjustmentslikebri

ArraySaresificatificallyfasterthanlistsForoperationsBenefiting fromDirectMemoryAcccccccCesandFixed-Sizestructures.1)conscessingElements:arraysprovideconstant-timeaccessduetocontoconcotigunmorystorage.2)iteration:araysleveragececacelocality.3)

ArraySareBetterForlement-WiseOperationsDuetofasterAccessCessCessCessCessCessAndOptimizedImplementations.1)ArrayshaveContiguucuulmemoryfordirectAccesscess.2)列出sareflexible butslible dueTopotentEnallymideNamicizing.3)forlarargedAtaTasetsetsetsetsetsetsetsetsetsetsetlib

在NumPy中进行整个数组的数学运算可以通过向量化操作高效实现。 1)使用简单运算符如加法(arr 2)可对数组进行运算。 2)NumPy使用C语言底层库,提升了运算速度。 3)可以进行乘法、除法、指数等复杂运算。 4)需注意广播操作,确保数组形状兼容。 5)使用NumPy函数如np.sum()能显着提高性能。

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