请给出python中生命编码方式的样例代码

当然可以，下面是一个简单的 Python 生命编码样例代码：

def encode_life(life):
    encoded = ''
    for row in life:
        for cell in row:
            encoded += '1' if cell else '0'
    return encoded

def decode_life(encoded, width, height):
    life = [[False for _ in range(width)] for _ in range(height)]
    for i, c in enumerate(encoded):
        row = i // width
        col = i % width
        life[row][col] = True if c == '1' else False
    return life

这个样例代码中，`encode_life` 函数将一个生命游戏的状态编码为一个字符串，其中 `1` 表示细胞存活，`0` 表示细胞死亡。`decode_life` 函数则将这个字符串解码为一个二维数组，表示生命游戏的状态。

相关问题

请给出python中声明编码方式的样例代码

可以使用以下代码来声明Python文件的编码方式：

# -*- coding: utf-8 -*-

这行代码应该放在Python文件的第一行，它告诉Python解释器使用UTF-8编码来解析文件中的字符。当然，你也可以使用其他编码方式，比如GBK、GB2312等。

使用python每日根据mysql数据库内容形成表格报表，请给出样例代码

好的，以下是一个使用Python每日根据MySQL数据库内容形成表格报表的样例代码：

import pandas as pd
import mysql.connector
import datetime

# 连接到MySQL数据库并获取数据
conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='example_db')
cursor = conn.cursor()

# 获取当天的日期
today = datetime.date.today()

# 获取昨天的日期
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)

# 获取前七天的日期列表
days = pd.date_range(end=yesterday, periods=7)

data = []

# 循环遍历前七天的日期列表，并获取数据
for day in days:
    query = "SELECT * FROM table WHERE date='%s'" % day
    cursor.execute(query)
    data.append(cursor.fetchall())

# 将数据转换为pandas的DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['date', 'value'])

# 使用pandas中的groupby()函数对数据进行分组，并计算每天的总值和平均值
grouped = df.groupby('date')['value'].agg(['sum', 'mean'])

# 将数据保存为Excel文件
grouped.to_excel('daily_report.xlsx', sheet_name='Sheet1')

以上代码是一个简单的示例，您可以根据您的具体需求对其进行修改和调整。在这个示例中，我们使用了MySQL数据库，并假设表中有两个列：日期和值。我们获取了前七天的数据，并使用pandas中的groupby()函数对数据进行分组，然后计算了每天的总值和平均值，并将数据保存为Excel文件。您可以将Excel文件打开并查看生成的表格报表。