X=[3,5,3,7] 表达式x.index(i)for i in

时间: 2024-03-16 09:47:06 浏览: 41
这段代码有语法错误,应该是: ```python X = [3, 5, 3, 7] [index for index in range(len(X)) X[index] == i] ``` 这个代码片段的意思是,对于 X 中的每个元素 i,找到它在 X 中第一次出现的位置,并将这个位置的下标存储在列表中。例如,对于 X=[3,5,3,7],生成的列表为 [0, 1, 0, 3]。 另外,这个代码片段中的 for 循环可以使用更简单的写法来替代,即: ```python [index for index, value in enumerate(X) if value == i] ``` 这样就不需要使用 range() 和 X[index] 了,直接使用 enumerate() 函数来遍历 X 中的元素,并且获取它们的下标和值。
相关问题

X=[3,5,3,7] 表达式x.index(i)for i in x if I==3

这段代码有一些语法错误,应该是: ```python X = [3, 5, 3, 7] [index for index, value in enumerate(X) if value == 3] ``` 这个代码片段的意思是,找到 X 中值为 3 的元素第一次出现的位置,并将这个位置的下标存储在列表中。例如,对于 X=[3,5,3,7],生成的列表为 [0, 2]。 具体来说,这个代码片段中的 for 循环使用了列表推导式的写法,它遍历 X 中的元素,并获取它们的下标和值。然后,使用 if 语句来判断元素的值是否为 3,如果是,则将它的下标存储在列表中。最后,返回存储下标的列表。 需要注意的是,这个代码片段中的 x.index(i) 是错误的写法,因为 x 是小写字母,而 X 是大写字母。另外,代码中的 I==3 也是错误的写法,应该是 if value == 3。

已知x=[3,5,3,7],那么表达式 [x.index(i) for i in a if i==3] 的值

表达式 [x.index(i) for i in a if i==3] 的作用是找出列表 x 中值为 3 的元素的索引,并将这些索引作为一个新的列表返回。其中,a 是一个变量,需要先进行定义或赋值。 根据题目中给出的 x 列表,可以发现它包含两个值为 3 的元素,它们的索引分别为 0 和 2。因此,执行表达式 [x.index(i) for i in a if i==3] 时,只有当 a 中的元素为 3 时,才会将 0 和 2 添加到新列表中。 如果 a=[1, 3, 5, 3],则表达式的值为 [0, 2];如果 a=[2, 4, 6],则表达式的值为 [],即空列表。

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用正则表达式
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爬取猫眼电影排行:爬取猫眼电影TOP100的所有信息。网址:https://www.maoyan.com/board/4

#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

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