x=[i/100 for i in range(900)] y=[0 for i in range(900)] for i in range(900): y[i]=aimFunction(x[i])

时间: 2024-04-26 22:20:35 浏览: 76
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Python for循环与range函数的使用详解

这段代码的作用是生成一个包含900个数值的列表x，这些数值是从0开始，以0.01为步长，一直到8.99为止。同时，生成一个包含900个0的列表y。然后使用一个for循环，遍历x中的每个元素，将这个元素作为输入调用`aimFunction`函数，并将输出结果赋值给y相应的元素。最终，y中存储了对于x中每个数值的函数计算结果。这种方式通常被用于绘图或者数据分析等方面。
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x=[i/10000 for i in range(900)] y=[0 for i in range(90000)] for i in range(90000): y[i]=aimFunction(x[i])

这段代码的作用是生成一个包含900个数值的列表x，这些数值是从0开始，以0.0001为步长，一直到0.0089为止。同时，生成一个包含90000个0的列表y。然后使用一个for循环，遍历x中的每个元素，将这个元素作为输入调用...

x=[i/10000 for i in range(90000)] y=[0 for i in range(90000)] for i in range(90000): y[i]=aimFunction(x[i])

然后使用一个for循环，遍历x中的每个元素，将这个元素作为输入调用aimFunction函数，并将输出结果赋值给y相应的元素。最终，y中存储了对于x中每个数值的函数计算结果。这种方式通常被用于更加细致的数据分析或者...

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot((0,0,2),(2,0,0),color="red") #plt.show() list_x=[] list_y=[] #写一个循环，列表里面写值 a=10000 for i in range(a+1): x=1/a*2*i list_x.append(x) #print(list_x) for i in range(a+1): y=(4-list_x[i]**2)**0.5 list_y.append(y) #print(y) plt.plot(list_x,list_y,color="red") #plt.show() import random huaxian_x=[] huaxian_y=[] random_num=random.randint(2,50) for i in range(random_num+1): x=1/random_num*2*i huaxian_x.append(x) #print(list_x) for i in range(random_num+1): y=(4-huaxian_x[i]**2)**0.5 huaxian_y.append(y) for i in range(random_num+1): plt.plot((huaxian_x[i],huaxian_x[i]),(0,huaxian_y[i]),color="red") plt.show() pi_x=[] pi_y=[] rand=random.randint(10_000_000,20_000_000) for i in range(rand+1): x=2/rand*i pi_x.append(x) for i in range(rand+1): y=(4-pi_x[i]**2)**0.5 pi_y.append(y) pi=0 for i in range(rand): pi=pi+(pi_y[i+1]+pi_y[i])*2/rand/2 print("pi:",pi)

这段代码主要用于画一个圆和计算 $\pi$ 值。首先通过 matplotlib 库绘制了一个圆的上半部分，并将其展示出来。然后通过随机生成的点来计算圆的面积，从而得到 $\pi$ 的近似值。具体实现过程中，将圆分成了 $10,000...

def test(a): x=-1 y=-1 for i in range(len(a)): if a[i]=='P': x=i if a[i]=='T': y=i if x == -1 or y == -1: return 0 if x>y: return 0 if x+1 == y: return 0 b=a[:x] if x!=0 else[] c=a[x+1:y] d=a[y+1:] if y!=len(a)-1 else[] if not all(i=='A' for i in b): return 0 if not all(i=='A' for i in c): return 0 if not all(i=='A' for i in d): return 0 return 1 if d==b * len(c) else 0 n=input() for i in range(int(n)): s=input() if test(s) == 1: print('YES') else: print('No') 哪里出了问题

for i in range(len(a)): if a[i] == 'P': x = i if a[i] == 'T': y = i if x == -1 or y == -1: return 0 if x > y: return 0 if x + 1 == y: return 0 b = a[:x] if x != 0 else [] c = a[x + 1:y] ...

def text(a): x=-1 y=-1 for i in range(len(a)): if a[i]== 'P': x=i if a[i]=='T': y=i if x==-1 or y==-1: return 0 if x+1==y: return 0 if x>y: return 0 b=[:x] if x!=0 else[] c=[x+1:y] d=[y+1:] if y!=len(a)-1 else[] if not all(i=='A' for i in b): return 0 if not all(i=='A'for i in c): return 0 if not all(i=='A'for i in d): return 0 return 1 if d==b * len(c) else 0 n=input() for i for range(int(n)): s=input() if tset(s)==1: print('YES') else: print('NO') 我的代码哪里有问题啊？？？

5. 在最后一个 for 循环的行首，for i for range(int(n)): 应该改为 for i in range(int(n)):。 6. 在最后一个 if 条件判断语句中，if tset(s)==1: 应该改为 if test(s)==1:。 7. 在最后一个 print 语句中...

python for i in range(1000): for x in range(1000): for y in range(1000): i1=i+100 i2=i+268 if i1==x and i2==y: print(i)什么意思

具体来说，它会从 0 到 999 遍历 i，x 和 y，如果 i+100 等于 x 并且 i+268 等于 y，那么就会输出 i 的值。 换句话说，这个程序在寻找满足条件 i+100=x 且 i+268=y 的 i 值。如果找到了，就输出这个 i 值。

python for i in range(100000): for x in range(100000): for y in range(100000): i1=i+100 i2=i+268 if i1**0.5==x and i2**0.5==y: print(i)什么意思

具体来说，它会从 0 到 99999 遍历 i，x 和 y，如果 i+100 的平方根等于 x 并且 i+268 的平方根等于 y，那么就会输出 i 的值。 换句话说，这个程序在寻找满足条件 i+100 的平方根等于 x 且 i+268 的平方根等于 y 的...

M = [[0.0 for i in range(grid_num_x)] for j in range(grid_num_y)] width3, height3 = cropped_image.size # 对于每个栅格 for i in range(1,grid_num_y+1): for j in range(1,grid_num_x+1): x0 = width3//2-GRID_STEPgrid_num_x//2 y0 = height3//2-GRID_STEPgrid_num_y//2 if any((x0 + GRID_STEP * i < x < x0 + GRID_STEP * (i+1) and y0 + GRID_STEP * j < y < y0 + GRID_STEP * (j+1)) for x, y in points3): M[i-1][j-1]=100 else: M[i-1][j-1]=100 提取出上述代码每一个ij对应的左上角坐标，储存在集合result中

result = [(width3//2-GRID_STEP*grid_num_x//2 + j*GRID_STEP, height3//2-GRID_STEP*grid_num_y//2 + i*GRID_STEP) for i in range(grid_num_y) for j in range(grid_num_x)] 其中，i和j的顺序是先遍历列，再遍历...

用matlab实现以下这段python语言：import numpy as np import openpyxl # 初始 化 参数 answer = [ ] b_values = range (250 , 360 , 1) # 计算每个 b 值下的 y值 ， 并存储到 answer 列表中 for b in b_values : y = 0.0 x0 = 0.2 for i in range (0 , 100): y = b / 100 ∗ x0 ∗ (1 − x0 ) x0 = y answer . append ( y ) # 将 answer 列表 转 换成NumPy数组 answer = np . array ( answer ) # 将 数 据 转 换 成 二 维 数 组 形 式 data = np . zeros ((100 , 110)) for i , b in enumerate( b_values ) : data [ : , i ] = answer [ i ∗ 100: i ∗ 100 + 100] # 将数 据 写入 Excel 表格 workbook = openpyxl . Workbook ( ) worksheet = workbook . a c t i v e for row in data : worksheet . append ( row . t o l i s t ( ) ) workbook . save ( ’ data . xlsx ’ )

for i in range(0, 100): y = b / 100 * x0 * (1 - x0) x0 = y answer.append(y) # 将 answer 列表 转 换成NumPy数组 answer = np.array(answer) # 将 数据 转 换 成 二 维 数 组 形 式 data = np.zeros((100,...

arr = [[0 for i in range(10)] for j in range(9)] for i in range(0, 9): for j in range(0, 10): if len(list(filter(lambda cm: cm.x == i and cm.y == j and cm.player == constants.player1Color, piecesList))): arr[i][j] = constants.player1Color elif len(list(filter(lambda cm: cm.x == i and cm.y == j and cm.player == constants.player2Color, piecesList))): arr[i][j] = constants.player2Color这段代码什么意思

这段代码是为了将棋子的位置信息存储在一个二维数组中，其中，变量piecesList包含了所有棋子的信息，包括它们的位置和颜色。代码通过遍历每一个数组元素，查找在该位置上是否有玩家1或玩家2的棋子，如果有则在对应的...

将以下python语言转换为matlab语言，要求输出的内容相同：import numpy as np import openpyxl # 初始 化 参数 answer = [ ] b_values = range (250 , 360 , 1) # 计算每个 b 值下的 y值 ， 并存储到 answer 列表中 for b in b_values : y = 0.0 x0 = 0.2 for i in range (0 , 100): y = b / 100 ∗ x0 ∗ (1 − x0 ) x0 = y answer . append ( y ) # 将 answer 列表 转 换成NumPy数组 answer = np . array ( answer ) # 将 数 据 转 换 成 二 维 数 组 形 式 data = np . zeros ((100 , 110)) for i , b in enumerate( b_values ) : data [ : , i ] = answer [ i ∗ 100: i ∗ 100 + 100] # 将数 据 写入 Excel 表格 workbook = openpyxl . Workbook ( ) worksheet = workbook . a c t i v e for row in data : worksheet . append ( row . t o l i s t ( ) ) workbook . save ( ’ data . xlsx ’ )

for i in range(0, 100): y = b / 100 * x0 * (1 - x0) x0 = y answer.append(y) answer = np.array(answer) data = np.zeros((100, 110)) for i, b in enumerate(b_values): data[:, i] = answer[i*100:i*...

习题2.25:某城市天气情况与气象预报分别看成包含{雨，无雨}的随机变量集合X和Y，且联合概率: P(x=雨，y=雨)=1/8,P(x=雨，y=无雨)=1/16,P(x=无雨，y=雨)=3/16,P(x=无雨，y=无雨)=10/16, 求： (1)天气预报准确率； (2)气象预报所提供的关于天气情况的信息量I(X;Y); (3)如果天气预报总预报无雨，求此时气象预报的准确率以及气象预报所提供的关于天气情况的信息量I(X;Y) (4)以上两种情况相比，那种情况天气预报准确率高？用代码实现

hx_y_given_x = -sum([p_y[j] * sum([p_x_given_y[i][j] * math.log2(p_x_given_y[i][j]) for i in range(2) if p_x_given_y[i][j] != 0]) for j in range(2)]) # 计算H(X|Y) ixy_y_given_x = hx - hx_y_given_x # ...

n = len(A) for i in range(n): # 将主元归一 if A[i][i] == 0: print("系数矩阵不满秩，无法求解") break A[i][i:] = [x/A[i][i] for x in A[i][i:]] for j in range(i+1, n): # 将下三角矩阵元素化为0 A[j][i:] = [x-A[j][i]*y for x, y in zip(A[j][i:], A[i][i:])] for j in range(i): # 将上三角矩阵元素化为0 A[j][i:] = [x-A[j][i]*y for x, y in zip(A[j][i:], A[i][i:])] # 输出结果 if A[n-1][n-1] == 0: print("系数矩阵不满秩，无法求解") else: x = [A[i][n] for i in range(n)] print(x)

- A[j][i:] = [x-A[j][i]*y for x, y in zip(A[j][i:], A[i][i:])]：用第i行的i列元素将第j行的i列元素及其后面的元素消为0。 - for j in range(i):：对于上三角矩阵中的每一行j，将其第i列及其后面的元素化为0...

修改这段代码，使其能够正常运行def func(mylist): n = 1 while max(mylist) >=10**n: n+=1 for i in range(n): dict = {} for x in range(10): dict.setdefault(x,[]) for y in mylist: radix = (y/(10**i))%10 dict[radix].append(y) index = 0 for x in range(10): if dict[x] !=[]: for y in dict[x]: mylist[index] = y index +=1 return mylist mylist = eval(input()) print(func(mylist))

for i in range(n): dict = {} for x in range(10): dict.setdefault(x, []) for y in mylist: radix = (y//(10**i))%10 dict[radix].append(y) index = 0 for x in range(10): if dict[x] != []: for y ...

详细解释这段代码，在关键语句加上注释：import numpy as np def gauss_elimination(A):#形参A接收的是增广矩阵 n = len(A) for i in range(n): if A[i][i] == 0: print("主元为0，无法进行消元") break A[i] = A[i] / A[i][i] for j in range(i + 1, n): A[j] = A[j] - A[i] * A[j][i] x = np.zeros(n, dtype=float) for i in range(n - 1, -1, -1): x[i] = A[i][-1] - np.dot(A[i][i + 1:-1], x[i + 1:]) return x def LU_decomposition(A): n = len(A) L = np.zeros((n, n)) U = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(i, n): U[i][j] = A[i][j] - sum(L[i][k] * U[k][j] for k in range(i)) for j in range(i+1, n): L[j][i] = (A[j][i] - sum(L[j][k] * U[k][i] for k in range(i))) / U[i][i] L[i][i] = 1 b = A[:, -1] y = np.zeros(n) for i in range(n): y[i] = b[i] - sum(L[i][j] * y[j] for j in range(i)) x = np.zeros(n) for i in range(n-1, -1, -1): x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] return x

这段代码实现了高斯消元法和LU分解法两种解线性方程组的方法。具体解释见注释： python ... x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] return x # 返回解向量x
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