my_list = list(range(0, 51, 5)) for list in my_list: # print(list) if list/5 == 0: print(list) else: pass
时间: 2024-06-06 20:10:17 浏览: 7
这段代码有错误,应该将for循环中的变量名改为其他名称,例如:
my_list = list(range(0, 51, 5))
for num in my_list:
print(num)
这段代码的作用是创建一个列表my_list,包含了0到50之间,以5为步长的所有整数,并使用for循环遍历该列表中的元素,将每个元素打印出来。
相关问题
假如i=0,那么 my_list = my_list,否则 my_list = my_list[1:],怎么写
你可以使用条件表达式来根据`i`的值选择不同的赋值方式。具体代码如下:
```python
my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 原始列表
for i in range(len(my_list)):
print(my_list) # 输出当前的列表
my_list = my_list if i == 0 else my_list[1:] # 根据 i 的值选择不同的赋值方式
```
在这段代码中,`my_list if i == 0 else my_list[1:]`表示如果`i`等于0,则直接将`my_list`赋值给`my_list`,否则将`my_list`的切片赋值给`my_list`。这样,在第一次循环时,`my_list`不会发生变化,而在之后的循环中,`my_list`会去掉头一个数字。
抄写下面的程序,并比较两种不同矩阵运算方式的速度: import numpy as np import time my_arr = np.arange(1000000) my_list = list(range(1000000)) beginTime = time.perf_counter() for _ in range(10): my_arr2 = my_arr * 2 tNp = time.perf_counter() -beginTime beginTime = time.perf_counter() for _ in range(10): my_list2 = [x * 2 for x in my_list] tList = time.perf_counter() -beginTime print("tNp = ", tNp) print("tList = ", tList)
代码如下:
```python
import numpy as np
import time
my_arr = np.arange(1000000)
my_list = list(range(1000000))
beginTime = time.perf_counter()
for _ in range(10):
my_arr2 = my_arr * 2
tNp = time.perf_counter() - beginTime
beginTime = time.perf_counter()
for _ in range(10):
my_list2 = [x * 2 for x in my_list]
tList = time.perf_counter() - beginTime
print("tNp = ", tNp)
print("tList = ", tList)
```
这段代码分别使用了 NumPy 库和 Python 自带的列表来对一个长度为 1000000 的数组进行矩阵运算,比较两种运算方式的速度。其中,重要的是 `time.perf_counter()` 函数,它返回一个 CPU 时间,以秒为单位。
程序的运行结果可能略有不同,但一般来说,NumPy 库的速度要远远快于 Python 自带的列表。