for i in range(b,0,500,10):#循环执行10次

时间: 2024-02-22 10:57:51 浏览: 65
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for循环执行过程

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这段代码有错，range() 函数的参数应该是三个，而这里给了四个。正确的写法应该是： ``` for i in range(b, 0, -10): # 循环执行 b 到 0，每次减 10 ``` 这样可以实现从 b 到 0 每次减少 10 的循环执行。如果需要循环执行 10 次，则可以在外部再套一个循环，例如： ``` for j in range(10): for i in range(b, 0, -10): # 循环执行的代码 ```
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for循环练习--示例

该资源包含for循环的练习代码，以及我之前上传的所有代码
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Python for循环与range函数的使用详解

### Python for循环与range函数的使用详解 在Python编程语言中，for循环与range函数是非常重要的控制流程工具，广泛应用于各种场景中。本文将深入探讨这两个概念，并通过具体的示例代码来帮助读者更好地理解和...

import math #导入数学模块 n=int(input()) #获得键盘输入的需要处理的数据行数 for i in range(n): #循环共执行n次 a,b=map( ,input().split()) #获得键盘输入的2个整数 if a>b: #若第一个数a（起点） 比第二个数b（终点）大，则交换顺序，保证起点小于终点数值 a,b=b,a f1=filter( , ) #定义匿名函数，将其应用到[a,b]区间，得到过滤后的平方数集合对象 print( (f1) #对集合对象进行求和，并打印

接着使用for循环执行n次，每次循环获取输入的两个整数a和b，并判断a和b的大小关系，保证a是起点，b是终点。 然后使用Python内置函数filter和lambda表达式对[a,b]区间中的整数进行过滤，把符合条件的平方数筛选出来...

n=int(input()) #获得键盘输入的需要处理的数据行数 for i in range(n): #循环共执行n次 a,b= (int,input().split()) #获得键盘输入的2个整数 if a>b: #若第一个数a（起点） 比第二个数b（终点）大，则交换顺序，保证起点小于终点数值 a,b=b,a f1= (fun,range(a,b+1)) #调用fun函数，将其应用到[a,b]区间，得到过滤后的平方数集合对象 lst= (f1) #将平方数集合对象变成list对象lst print( (lst)) #对lst集合求和，并打印

接着使用for循环执行n次，每次循环获取输入的两个整数a和b，并判断a和b的大小关系，保证a是起点，b是终点。 然后使用Python内置函数filter对[a,b]区间中的整数进行过滤，把符合条件的平方数筛选出来。得到的平方数...

分析下列python代码中的功能for i in range(10): if i>3: # 012 break for j in "abcde": if j == "b": print("*",end="") print(j,end="")

外层循环的范围是 0 到 9，但是在内层循环中，只有当外层循环的变量 i 的值小于等于 3 时，内层循环才会被执行。内层循环的范围是字符串 "abcde" 中的每个字符，对于每个字符，如果它等于字母 "b"，则输出一个星号；...

# 计算二维平面上点的距离 def dis(a,b): return math.sqrt((a[0]-b[0])*(a[0]-b[0])+(a[1]-b[1])*(a[1]-b[1])) # K-Means # 一般执行10次以内即可完成分类 for p in range(10): # NewPoint初始化为0 NewPoint = [[0, 0] for i in range(K)] for i in range(len(X)): mDis=1e9 mC=0 for j in range(len(CentPoint)): cp=CentPoint[j] D = dis([X[i].item(), y[i].item()], cp) # print("distance:", D) if mDis>D: mDis=D mC=j C[i]=mC # print("mC",mC,C[i].item()) NewPoint[mC][0]+=X[i].item() NewPoint[mC][1]+=y[i].item() # 更新中心点 for i in range(K): CentPoint[i][0]=NewPoint[i][0]/2000 CentPoint[i][1]=NewPoint[i][1]/2000 # 输出中心点，观察变化过程 print(CentPoint)

首先定义了一个计算两个点之间距离的函数 dis，接着进入 K-Means 算法的迭代过程，循环执行 10 次以内即可完成分类。对于每个样本点，算法会计算它到每个聚类中心的距离，然后将该点划分到距离最近的聚类中心所在的...

解释： for i in range(10): # 显示10个进度条 # tqdm的进度条功能 with tqdm(total=int(num_episodes / 10), desc='Iteration %d' % i) as pbar: for i_episode in range(int(num_episodes / 10)): # 每个进度条的序列数 episode_return = 0 state = env.reset() action = agent.take_action(state) done = False while not done: next_state, reward, done = env.step(action) next_action = agent.take_action(next_state) episode_return += reward # 这里回报的计算不进行折扣因子衰减 agent.update(state, action, reward, next_state, next_action) state = next_state action = next_action return_list.append(episode_return) if (i_episode + 1) % 10 == 0: # 每10条序列打印一下这10条序列的平均回报 pbar.set_postfix({ 'episode': '%d' % (num_episodes / 10 * i + i_episode + 1), 'return': '%.3f' % np.mean(return_list[-10:]) }) pbar.update(1)

该循环会执行10次，每次循环都会显示一个进度条，并在每个进度条中执行一定数量的序列。 首先，通过使用tqdm库创建一个进度条，并设置总共需要执行的序列数量为num_episodes的十分之一，即int(num_episodes / 10)。...

sdut-fun-平方数（III） 分数 6 作者 周雪芹 单位 山东理工大学 题目要求： 飞飞特别喜欢平方数，可是他数学并不好，你能帮他计算n与m之间所有平方数之和吗？ 提示：若一个整数的开方还是整数，它就是平方数。例如：4、9、16、25是平方数。 输入： 第一行 T 代表数据的组数。 接下来有 T 行，每行两个整数n,m (0 <= n, m <= 100000000), n、m数值大小不确定。 输出： 对于每行输入，输出一个整数，代表所求区间内平方数之和。 样例输入： 3 1 4 3 10 17 20 样例输出： 5 13 0 程序代码： import math #导入数学模块 n=int(input()) #获得键盘输入的需要处理的数据行数 for i in range(n): #循环共执行n次 a,b=map( ,input().split()) #获得键盘输入的2个整数 if a>b: #若第一个数a（起点） 比第二个数b（终点）大，则交换顺序，保证起点小于终点数值 a,b=b,a f1=filter( , ) #定义匿名函数，将其应用到[a,b]区间，得到过滤后的平方数集合对象 print( (f1) #对集合对象进行求和，并打印

for i in range(n): # 获取起点和终点 a, b = map(int, input().split()) # 确保起点小于终点 if a > b: a, b = b, a # 过滤出[a,b]区间内的平方数集合，再求和 square_sum = sum(filter(square_filter, ...

做选择题并解释原因：python中，下面哪个语句不能完成1~10的累加功能，total初值为0: A、for i in range(10, 0): total+=i B、for i in range(1, 11): total+=i C、for i in range(10, 0, -1): total+=i D、for i in (10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0):total+=i

A、for i in range(10, 0): total+=i。 这个for循环语句不能完成1~10的累加功能，total初值为0。原因是range函数的第二个参数指定的是终止值，不包括该值本身。因此，range(10, 0)实际上是一个空序列，循环体内的...

points = p vor = Voronoi(points) d = vor.vertices q = vor.regions a=[] i=2 p=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] a.append(-1) for i in range(len(q)): #判断该region是否包含外部的点，包含的话就舍去 pp=1 for j in range(len(q[i])): if(q[i][j] == -1 ): pp=0 x=0 y=0 if(pp == 1 and len(q[i])!=0): #求出这个region的中点(x,y) for j in range(len(q[i])): x=x+d[q[i][j]][0] y=y+d[q[i][j]][1] x=x / (len(q[i])) y=y / (len(q[i])) #求出这个region中每个点对于中心点的斜率 xi=[] for j in range(len(q[i])): x1=d[q[i][j]][0] y1=d[q[i][j]][1] if(x == x1): xi.append(10000000) else: xi.append((y1-y)/(x1-x)) for l in range(1): #p[] 判断一个点是否已经被加入 for j in range(len(q[i])): p[j]=0 #依次将两个相邻点的边加入边集合 for j in range(len(q[i])): jd = 0 jx = 0 md = -10000000 mx = -10000000 for k in range(len(q[i])): if(p[k] == 0): if(d[q[i][k]][0] > x): if(xi[k]>md): md = xi[k] jd = k elif(xi[k]>mx): mx = xi[k] jx = k if(md != -10000000): p[jd] = -1 a.append(q[i][jd]) else: p[jx] = -1 a.append(q[i][jx]) #将第一个点和最后一个点的边加入点集合 c=len(a)-1 while(a[c] != -1): c=c-1 if(a[c] == -1): a.append(a[c+1]) a.append(-1) #整理点集 b=[] c=[] for i in range(len(a)): if(a[i]==-1): if(i != 0): b.append(c) c=[] else: c.append(a[i])

- 否则，检查条件，如果当前集合 b[i] 是第一个元素，则跳过本次循环。 - 否则，将列表 c 添加到列表 b 中，并重置列表 c 为空列表。 7. 最后，通过打印输出 b 和 dictofx_average 来查看整理后的点集...

#李济同 202230300305 轻工二班 a = open("C:\Users\ljt\Desktop\期末\python\成绩单.csv","r",encoding = "UTF-8") b = [] for i in a.readlines(): i = i.replace("\n","") #去掉每行的换行符 b.append(i.split(",")) b.sort(key=lambda x:int(x[-1])) #以每个列表最后的元素为比较基准排序 for ii in b: print(ii) print(f"最高的总分为{b[-1][-1]}分，最低的为{b[0][-1]}分。") c = eval(input("请输入一个正整数：")) d = [] e = [] if c <= 37: for iii in range(c): d.append(b[iii][1]) #选出排名较后的同学 e.append(b[36-iii][1]) #选出排名较前的同学 else: #如果人数超过班级人数后全部输出 for iii in range(37): d.append(b[iii][1]) e.append(b[36-iii][1]) print(f"排名前{c}的同学是:{e}。") print(f"排名后{c}的同学是:{d}。") sum = [] sum0 = 0 #将起始值进行累加操作 for j in range(6): for jj in range(37): sum0 = int(b[jj][3+j]) + sum0 #累加每位同学的分数 sum.append('{:.1f}'.format(sum0/37)) #保留一位小数 sum0 = 0 #归零累加 print(f"每道题的平均分成绩为：{sum}。") #任务四 g = {} GG = 0 gg = 0 for iiii in b: g[iiii[1]] = iiii[-1] #将名字为键总分为值创建字典 if int(g[iiii[1]]) < 18: #统计不及格人数 gg = gg + 1 elif int(g[iiii[1]]) >=27: #统计优秀人数 GG = GG + 1 print(f"成绩优秀的同学共：{GG}人，成绩不及格的同学共：{gg}人。") #输出人数 a.close()

d = [b[i][1] for i in range(c)] if c [b[i][1] for i in range(37)] e = [b[36-i][1] for i in range(c)] if c [b[36-i][1] for i in range(37)] print(f"排名前{c}的同学是:{e}。") print(f"排名后{c}的同学是:{d...

这个代码def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=5 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 #设置约束条件 s1.setObjective(np.sum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for i in range(numpatient) for q in range(m)),GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) # 定义回调函数来捕获可行解 global feasible_solutions feasible_solutions = [] def mycallback(s1, where = None): bnewplan1= s1._x if where == GRB.Callback.MIPSOL: x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1) feasible_solutions.append(x_sol) # 设置回调函数 s1.optimize(mycallback) # 打印所有可行解 for sol in feasible_solutions: # m = len(feasible_solutions) print('sol',sol) return sol sol = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)中报错UnboundLocalError: local variable 'sol' referenced before assignment该怎么解决

在你的代码中，sol 是在 for sol in feasible_solutions 循环中进行赋值的，但是如果 feasible_solutions 是空的，循环将不会执行，因此 sol 没有被赋值就被引用了，导致报错。 为了解决这个问题，你可以在...

if np.max(B6[0, :]) > 0.47: #将未能插值计算到应力极限点的数据去除掉（不能进行接下来的循环的话将不会储存进最终的矩阵里） continue else: a2 += 1 for iiii in range(1, 5): B4[a2 - 1, iiii - 1] = B0[i - 1, iiii - 1] #将参数储存进B4矩阵中这段代码什么意思

这段代码是一个循环语句，首先它判断B6矩阵中第一行的最大值是否大于0.47，如果是，则跳过本次循环，继续执行下一次循环；如果不是，则先将a2的值加1，然后将B0矩阵中第i行的前四个元素存入B4矩阵中的第a2-1行中的...

改进代码 import serial import time import random # 打开串口 portx = "COM3" bps = 9600 timex = 5 ser = serial.Serial(portx, bps, timeout=timex) print("串口详情参数：", ser) try : # 循环写入 t6.txt for i in random(1, 1000) : print(i) msg = "t6.txt=\"{}\"".format(str(i)) ser.write(msg.encode("utf-8")) ser.write(b'\xff\xff\xff') # 发送标志 time.sleep(0.1) # 循环写入 t7.txt for i in random(1, 1000) : print(i) msg = "t7.txt=\"{}\"".format(str(i)) ser.write(msg.encode("utf-8")) ser.write(b'\xff\xff\xff') # 发送标志 time.sleep(0.1) # 循环写入 t8.txt for i in random(1, 1000) : print(i) msg = "t8.txt=\"{}\"".format(str(i)) ser.write(msg.encode("utf-8")) ser.write(b'\xff\xff\xff') # 发送标志 time.sleep(0.1) except Exception as e : print("---异常---：", e) finally : # 关闭串口 ser.close()

2. 在循环时可以使用 for i in range(1000)，这样可以避免使用 i 变量之前未定义的问题。 3. 发送数据时，最好使用 try...except...finally 结构来确保程序的健壮性。如果在发送数据时出现异常，可以通过 ...

找出这段代码的错误for i in range(n+1): for j in range(m+1): if b[i][j]>maxx: maxx=b[i][j] row+=1 col+=1

这段代码的缩进存在问题，如果每个for循环下面有多行代码，则需要使用缩进来表示它们是循环的一部分。根据代码的缩进，我们可以猜测这段代码的目的是统计一个二维列表b中的最大值maxx以及它所在的行号和列号。但是...

以下是无限循环的语句为( ) A for i in “abcde”:print(i) B for i in range(3,10,-1):print(i) C i=1 while True:print(i);i+=1;continue D i=1 while True:print(i);i+=1;break

在这个循环语句中，while True表示无限循环，即条件永远为True，因此循环将永远执行下去。而continue语句表示跳过当前循环，直接进行下一次循环。因此，这个循环将一直输出i的值，并不会停止，是一个无限循环。而...

python“for i in range(a,b,step)”和“for i in range(len(L)):”结构中的参数能不能在循环体内被执行的语句改变呢？

可以被改变。在循环体内，可以通过改变变量的...例如，在“for i in range(a,b,step)”中，可以通过改变变量a、b、step的值来改变参数的值。在“for i in range(len(L))”中，可以通过改变列表L的长度来改变参数的值。

解析一下这串代码 for i in range(m): markIndex = int(clusterAssment[i, 0]) plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex]) # 设定质心颜色形状 mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb'] # 绘制质心 for i in range(k): plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i]) plt.show()

m 是数据集中的数据点数量，range(m) 是一个可迭代对象，i 在循环中依次取值 0 到 m-1。 第二行代码是获取第 i 个数据点所属的簇的索引值，clusterAssment 是一个存储每个数据点所属簇的数组，它的第一列是簇的索引...

def catmap(img, rounds): # 将图像转换为numpy数组 img_np = np.array(img) # 获取图像的宽度和高度 width, height = img.size # 设置Arnold置乱的参数 a = 3 b = 5 # 迭代进行Arnold置乱 for i in range(rounds): new_img = np.zeros_like(img_np) for x in range(width): for y in range(height): new_x = (a * x + b * y) % width new_y = (b * x + (a * b + 1) * y) % height new_img[new_x, new_y] = img_np[x, y] img_np = new_img return Image.fromarray(img_np) scrambled_image = catmap(image, 100) si = scrambled_image si = 255.0 * (si - si.min()) / (si.max() - si.min()) si = np.array(si, np.int) cv2.imwrite('scrambled_image.png', si) plt.imshow(scrambled_image, cmap='gray')、

首先，在catmap函数中，return语句的位置应该在for循环的外面，否则每次迭代只会执行一次就直接返回结果了，无法达到指定的迭代次数。其次，在保存图像文件时，需要设置像素值的类型为整型，否则保存的图像会出现...

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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。