python if not xx in xx用法

这个语法用于检查一个元素是否不在一个序列中，如果不在，则返回True，否则返回False。以下是一个例子：

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
if not 'watermelon' in fruits:
    print('Watermelon is not in the list')
else:
    print('Watermelon is in the list')

输出结果为：

Watermelon is not in the list

相关问题

python if not xx for xxx用法

这是Python中的一种简写形式，可以在一个可迭代对象中检查是否存在任何不满足特定条件的元素。

例如：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
if not any(num < 0 for num in numbers):
    print("所有数字都是非负数")

以上代码中，`any(num < 0 for num in numbers)`将返回False，因为列表`numbers`中没有任何一个数字小于0。因此，`not any(num < 0 for num in numbers)`将返回True，表示所有数字都是非负数。

另一个例子：

fruits = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
if not all(len(fruit) == 5 for fruit in fruits):
    print("不是所有水果都有5个字母")

以上代码中，`all(len(fruit) == 5 for fruit in fruits)`将返回False，因为列表`fruits`中有一个水果（"cherry"）不是5个字母。因此，`not all(len(fruit) == 5 for fruit in fruits)`将返回True，表示不是所有水果都有5个字母。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[24], line 71 67 B3[a2 - 1, 9] = np.min(B6[0, :]) 68 B3[a2 - 1, 10] = np.max(B6[0, :]) ---> 71 f = interp1d(B6[0, :], B6[1, :], kind='quadratic') 72 xx = np.array([0, 0.03, 0.09, 0.18, 0.3, 0.45, 0.63, 0.84, 1.0]) 73 yy = f(xx) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:616, in interp1d.__init__(***failed resolving arguments***) 613 yy = np.ones_like(self._y) 614 rewrite_nan = True --> 616 self._spline = make_interp_spline(xx, yy, k=order, 617 check_finite=False) 618 if rewrite_nan: 619 self._call = self.__class__._call_nan_spline File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_bsplines.py:1293, in make_interp_spline(x, y, k, t, bc_type, axis, check_finite) 1290 raise ValueError('Shapes of x {} and y {} are incompatible' 1291 .format(x.shape, y.shape)) 1292 if np.any(x[1:] == x[:-1]): -> 1293 raise ValueError("Expect x to not have duplicates") 1294 if x.ndim != 1 or np.any(x[1:] < x[:-1]): 1295 raise ValueError("Expect x to be a 1D strictly increasing sequence.") ValueError: Expect x to not have duplicates修改方法写出代码

这个错误是因为输入的插值点存在重复值导致的，可以通过使用np.unique函数将其中一个维度去重来解决，代码如下：

unique_x, index = np.unique(B6[0, :], return_index=True)
B6 = np.array([unique_x, B6[1, :][index]])
f = interp1d(B6[0, :], B6[1, :], kind='quadratic')
xx = np.array([0, 0.03, 0.09, 0.18, 0.3, 0.45, 0.63, 0.84, 1.0])
yy = f(xx)

其中，`np.unique(B6[0, :], return_index=True)`返回了去重后的x轴数据和去重后的数据在原数组中的下标，然后通过`B6 = np.array([unique_x, B6[1, :][index]])`将去重后的数据重新组合成数组。