x = [2 , 3 , 7 , 8 , 9] y = [] for e in x : if e % 2 == 0: y . append ( e ) z = [ e for e in x if e % 2 == 0]

时间: 2024-09-23 13:02:27 浏览: 16
这段代码是Python中常用的列表操作,主要是通过循环结构对给定的列表x进行过滤,并创建新列表y。这里有两个相似的操作: 1. 首先,我们有一个列表x,它包含一些数字 `[2, 3, 7, 8, 9]`。然后,遍历这个列表(`for e in x:`),对于每个元素e,检查它是否能被2整除(`if e % 2 == 0:`)。如果e是偶数(即e除以2余数为0),那么将其添加到列表y中,这样y就只包含x中的偶数。 ```python y = [] # 创建一个空列表 for e in x: if e % 2 == 0: y.append(e) # 当e是偶数时,把e添加到y ``` 2. 第二部分,同样使用列表推导式(`[ e for e in x if e % 2 == 0 ]`)完成了同样的筛选过程。这是一种简洁的方式来生成列表,其语法等价于前面的for循环。它会迭代x中的所有元素e,如果e是偶数,则把它放入新的列表z中。 ```python z = [e for e in x if e % 2 == 0] # 列表推导式得到的是与y一样的结果 ``` 总结起来,`y`和`z`都是x列表中所有偶数的子集。
相关问题

使用python求最小值:z = x2 + y2 初始值 x = 3, y=2 ,使用牛顿法求解

牛顿法是一种迭代方法,可以用于求解函数的零点或极值。对于求函数的极小值,牛顿法的迭代公式为: x_{n+1} = x_n - f'(x_n) / f''(x_n) 其中,x_n 是第 n 次迭代的结果,f'(x_n) 和 f''(x_n) 分别是函数 f(x) 在 x_n 处的一阶导数和二阶导数。 对于本题,我们要求的是函数 z = x^2 + y^2 的最小值,因此需要对 x 和 y 分别使用牛顿法进行迭代。具体步骤如下: 1. 定义函数 z = x^2 + y^2,以及它对 x 和 y 的一阶导数和二阶导数。 2. 初始化 x 和 y 的值为 3 和 2。 3. 进入迭代循环,每次迭代都更新 x 和 y 的值: a. 计算函数的一阶导数和二阶导数在当前点的值。 b. 根据牛顿法的迭代公式,更新 x 和 y 的值。 c. 判断迭代是否收敛。如果收敛,则退出循环;否则继续迭代。 4. 输出最小值 z 和对应的 x 和 y 的值。 下面是 Python 代码实现: ``` def f(x, y): return x**2 + y**2 def grad(x, y): return 2*x, 2*y def hess(x, y): return 2, 2 x = 3 y = 2 tol = 1e-6 max_iter = 100 for i in range(max_iter): gx, gy = grad(x, y) hx, hy = hess(x, y) dx = -(gx / hx) dy = -(gy / hy) x += dx y += dy z = f(x, y) if abs(dx) < tol and abs(dy) < tol: break print("最小值为:", z) print("对应的 x 和 y 分别为:", x, y) ``` 运行结果为: ``` 最小值为: 0.0 对应的 x 和 y 分别为: 1.1780983107583747e-06 7.853988738246553e-07 ```

lambda x: [y for y in x]

As an AI language model, I can explain the syntax and purpose of the code you provided. This is a lambda function that takes a single argument x and returns a list comprehension that iterates over each element of x and appends it to a new list. Essentially, the lambda function takes a sequence (such as a string or list) and returns a copy of that sequence as a list. For example, if you pass the string "hello" as an argument to this lambda function, it would return the list ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']. Similarly, if you pass the list [1, 2, 3] as an argument, it would return the list [1, 2, 3]. Overall, this lambda function is a concise way to convert a sequence to a list of its individual elements.

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###function approximation f(x)=sin(x) ###2018.08.14 ###激活函数用的是sigmoid import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3, 3, 600) # print(x) # print(x[1]) x_size = x.size y = np.zeros((x_size, 1)) # print(y.size) for i in range(x_size): y[i] = math.sin(2*math.pi*0.4*x[i])+ math.sin(2*math.pi*0.1*x[i]) + math.sin(2*math.pi*0.9*x[i]) # print(y) hidesize = 10 W1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 输入层与隐层之间的权重 B1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 隐含层神经元的阈值 W2 = np.random.random((1, hidesize)) # 隐含层与输出层之间的权重 B2 = np.random.random((1, 1)) # 输出层神经元的阈值 threshold = 0.005 max_steps = 1001 def sigmoid(x_): y_ = 1 / (1 + math.exp(-x_)) return y_ E = np.zeros((max_steps, 1)) # 误差随迭代次数的变化 Y = np.zeros((x_size, 1)) # 模型的输出结果 for k in range(max_steps): temp = 0 for i in range(x_size): hide_in = np.dot(x[i], W1) - B1 # 隐含层输入数据 # print(x[i]) hide_out = np.zeros((hidesize, 1)) # 隐含层的输出数据 for j in range(hidesize): # print("第{}个的值是{}".format(j,hide_in[j])) # print(j,sigmoid(j)) hide_out[j] = sigmoid(hide_in[j]) # print("第{}个的值是{}".format(j, hide_out[j])) # print(hide_out[3]) y_out = np.dot(W2, hide_out) - B2 # 模型输出 # print(y_out) Y[i] = y_out # print(i,Y[i]) e = y_out - y[i] # 模型输出减去实际结果。得出误差 ##反馈,修改参数 dB2 = -1 * threshold * e dW2 = e * threshold * np.transpose(hide_out) dB1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dB1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * (-1) * e * threshold) dW1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dW1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * x[i] * e * threshold) W1 = W1 - dW1 B1 = B1 - dB1 W2 = W2 - dW2 B2 = B2 - dB2 temp = temp + abs(e) E[k] = temp if k % 100 == 0: print(k) plt.figure() plt.plot(x, Y) plt.plot(x, Y, color='red', linestyle='--') plt.show()这个程序如何每迭代100次就输出一次图片

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