怎么对python append函数里的数字进行加法运算

如果你要在 Python 的列表中使用 `append()` 函数添加数字并且对其进行加法运算，可以先将数字添加到列表中，然后使用索引访问该数字并进行加法运算。例如：

my_list = [1, 2, 3, 4]
my_list.append(5)
my_list[-1] += 2   # 对最后一个数字进行加法运算
print(my_list)     # 输出 [1, 2, 3, 4, 7]

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含数字的列表 `my_list`，然后使用 `append()` 函数将数字 `5` 添加到列表中。接着，我们使用索引 `[-1]` 访问最后一个数字，并在其上执行加法运算 `+= 2`，将其值增加 `2`。最后，我们打印输出修改后的列表 `my_list`，可以看到数字 `5` 已经变成了 `7`。

相关问题

Python内置函数表

Python是一种功能强大的高级编程语言，其标准库中包含了许多内置函数，它们用于处理各种常见的任务，如数据操作、文件系统访问、字符串处理等。以下是Python中一些常用的内置函数类别及其简介：

1. **数学和算术运算**：
- `abs()`：返回数字的绝对值。
- `round()`：四舍五入到指定的小数位数。
- `max()` 和 `min()`：分别返回一组数值中的最大值和最小值。

2. **条件控制**：
- `if`、`elif`、`else`：用于条件判断和流程控制。
- `len()`：获取对象（如列表、字符串）的长度。
- `type()`：检查变量的数据类型。

3. **字符串处理**：
- `str()`：将其他类型转换为字符串。
- `split()`：分割字符串。
- `join()`：合并字符串数组。

4. **列表和元组操作**：
- `list()` 和 `tuple()`：创建列表和元组。
- `append()` 和 `extend()`：添加元素到列表。
- `pop()`：删除并返回列表最后一个元素。

5. **字典操作**：
- `dict()`：创建字典。
- `keys()`, `values()`, `items()`：分别获取字典的键、值和键值对。

6. **文件和I/O**：
- `open()`: 打开文件。
- `read()`, `write()`: 读取和写入文件内容。

7. **异常处理**：
- `try-except`：捕获并处理错误。
- `raise`：引发自定义异常。

这只是众多内置函数的一部分，Python还有许多其他实用的功能，比如日期时间处理、集合操作等。学习使用内置函数可以极大提高编写Python代码的效率。

用python语言写一个实现矩阵运算的代码

好的，以下是一个简单的 Python 代码，实现了基本的矩阵加法、矩阵减法、矩阵数乘和矩阵乘法：

# 定义矩阵加法函数
def matrix_addition(matrixA, matrixB):
    if len(matrixA) != len(matrixB) or len(matrixA[0]) != len(matrixB[0]):
        return None
    result = []
    for i in range(len(matrixA)):
        row = []
        for j in range(len(matrixA[0])):
            row.append(matrixA[i][j] + matrixB[i][j])
        result.append(row)
    return result

# 定义矩阵减法函数
def matrix_subtraction(matrixA, matrixB):
    if len(matrixA) != len(matrixB) or len(matrixA[0]) != len(matrixB[0]):
        return None
    result = []
    for i in range(len(matrixA)):
        row = []
        for j in range(len(matrixA[0])):
            row.append(matrixA[i][j] - matrixB[i][j])
        result.append(row)
    return result

# 定义矩阵数乘函数
def matrix_scalar_multiplication(matrix, scalar):
    result = []
    for i in range(len(matrix)):
        row = []
        for j in range(len(matrix[0])):
            row.append(matrix[i][j] * scalar)
        result.append(row)
    return result

# 定义矩阵乘法函数
def matrix_multiplication(matrixA, matrixB):
    if len(matrixA[0]) != len(matrixB):
        return None
    result = []
    for i in range(len(matrixA)):
        row = []
        for j in range(len(matrixB[0])):
            sum = 0
            for k in range(len(matrixB)):
                sum += matrixA[i][k] * matrixB[k][j]
            row.append(sum)
        result.append(row)
    return result

# 测试代码
A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
B = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]

print(matrix_addition(A, B))
print(matrix_subtraction(A, B))
print(matrix_scalar_multiplication(A, 2))
print(matrix_multiplication(A, B))

输出结果如下：

[[10, 10, 10], [10, 10, 10], [10, 10, 10]]
[[-8, -6, -4], [-2, 0, 2], [4, 6, 8]]
[[2, 4, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18]]
[[30, 24, 18], [84, 69, 54], [138, 114, 90]]

希望这个代码能帮助到你！