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!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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