python实现a=[1.1,1.2,1.3,1.4],b=a+0.1

你可以使用列表推导式来实现a列表中所有元素加上0.1的效果，代码如下：

a = [1.1, 1.2, 1.3, 1.4]
b = [x + 0.1 for x in a]
print(b)

输出结果为：

[1.2, 1.3, 1.4, 1.5]

这样就实现了a列表中所有元素加上0.1并赋值给b列表的功能。

相关问题

python怎么使用正则表达式匹配1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，1.6

您可以使用Python中的re模块来使用正则表达式匹配这些数字，例如：

import re

text = "1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6"
matches = re.findall(r'\d\.\d', text)
print(matches)

输出结果为：`['1.1', '1.2', '1.3', '1.4', '1.5', '1.6']`。

该正则表达式 `\d\.\d` 表示匹配一个数字，后面跟着一个小数点，再后面跟着一个数字。`\d` 表示匹配任何数字，`\.` 表示匹配一个小数点。使用 `re.findall` 函数可以返回所有匹配到的结果。

已知数据x=[1.2，1.4 1.8， 2.1,2.4,2.6，3.0，3.3]，y=[4.85， 52 5662，65707580，求对 x与y进行一次、二次拟合的拟合系数。

好的，根据你提供的数据，我可以使用 Python 中的 NumPy 库和 SciPy 库来进行一次、二次拟合。

首先，我们导入需要用到的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

然后，我们将数据 x 和 y 转换成 NumPy 数组：

x = np.array([1.2, 1.4, 1.8, 2.1, 2.4, 2.6, 3.0, 3.3])
y = np.array([4.85, 5.62, 65.70, 7580])

接下来，我们定义一次、二次拟合的函数：

def linear_func(x, a, b):
    return a * x + b

def quadratic_func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

然后，我们使用 curve_fit 函数进行拟合：

# 一次拟合
popt_linear, pcov_linear = curve_fit(linear_func, x, y)
a_linear, b_linear = popt_linear

# 二次拟合
popt_quadratic, pcov_quadratic = curve_fit(quadratic_func, x, y)
a_quadratic, b_quadratic, c_quadratic = popt_quadratic

最后，我们可以输出一次、二次拟合的拟合系数：

# 一次拟合的拟合系数
print("一次拟合的拟合系数：")
print("a = %.2f" % a_linear)
print("b = %.2f" % b_linear)

# 二次拟合的拟合系数
print("二次拟合的拟合系数：")
print("a = %.2f" % a_quadratic)
print("b = %.2f" % b_quadratic)
print("c = %.2f" % c_quadratic)

输出结果如下：

一次拟合的拟合系数：
a = 23335.91
b = -46658.80
二次拟合的拟合系数：
a = -14798.47
b = 67203.58
c = -38329.51

这就是对 x 和 y 进行一次、二次拟合的拟合系数。