为什么sum=0 for i in range(100): if (i%10): continue sum=sum+i print(sum)

时间: 2024-05-14 07:19:51 浏览: 8
这段代码的作用是计算0到99之间,能被10整除的数的总和,即10、20、30、40、50、60、70、80、90这9个数的和。其中使用了`continue`语句,当`i%10`不等于0时,跳过当前循环的剩余语句,继续执行下一次循环。因此只有当`i%10`等于0时,才会将`i`加入`sum`中。 注意,代码中`sum=0`应该放在`for`循环前面,否则每次循环都会将`sum`重新赋值为0,导致结果错误。修改后的代码如下: ```python sum = 0 for i in range(100): if (i % 10): continue sum = sum + i print(sum) ``` 输出结果为: 450
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sum=0 for i in range(100): if (%10): continue sum=sum+i print(sum)

这段代码存在语法错误,应该是: ``` sum = 0 for i in range(100): if i % 10 == 0: continue sum = sum + i print(sum) ``` 这段代码的作用是计算从 1 到 99 的所有整数之和,但是跳过了所有以 0 结尾的整数。具体来说,`for` 循环遍历从 0 到 99 的所有整数,`if` 语句判断当前整数是否以 0 结尾,如果是则执行 `continue` 跳过这次循环,否则将当前整数加到 `sum` 变量中。最后输出 `sum` 变量的值。

sum = 0 for i in range(100): if (i % 10): continue sum += i print(sum)

这段代码的作用是计算100以内能被10整除的数的和。 代码的执行流程如下: 1. 初始化变量sum为0; 2. 进入循环,循环次数为0到99; 3. 判断i是否能被10整除,如果不能则执行continue跳过本次循环; 4. 如果i能被10整除,则将i加入到sum中; 5. 循环结束后,输出sum的值,即所有能被10整除的数的和。 因为在判断i是否能被10整除时使用了取余运算符%,当i不能被10整除时,i%10的结果为非零数,非零数在条件语句中会被视为True,所以执行continue跳过本次循环,不进行sum的累加操作。

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请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value,出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型,对文本进行分词,然后标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat,其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

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