在Python中，设有s=['a','b']，则语句序列"s.append([1,2]); s.extend('34'); s.extend([5,6]); s.insert(1,7); s.insert(10,8); s.pop(); s.remove('b'); s[3:]=[]; s.reverse()"执行后，s值为______。

执行完上述语句序列后，s的值为 [7, 'a', 1, 2].

具体解释如下：

- s.append([1,2]) 将[1,2]添加到s中，s变为['a','b',[1,2]]
- s.extend('34') 将字符串'34'拆分为'3'和'4'，并将它们添加到s中，s变为['a','b',[1,2],'3','4']
- s.extend([5,6]) 将[5,6]添加到s中，s变为['a','b',[1,2],'3','4',5,6]
- s.insert(1,7) 在索引为1的位置插入7，s变为['a',7,'b',[1,2],'3','4',5,6]
- s.insert(10,8) 在索引为10的位置插入8，但是s中只有8个元素，所以8被插入到最后，s变为['a',7,'b',[1,2],'3','4',5,6,8]
- s.pop() 弹出最后一个元素8，s变为['a',7,'b',[1,2],'3','4',5,6]
- s.remove('b') 移除第一个出现的'b'，s变为['a',7,[1,2],'3','4',5,6]
- s[3:]=[] 从索引为3开始的所有元素被移除，s变为['a',7,[1,2]]
- s.reverse() 翻转s中的元素，s变为[[1,2],7,'a']，即为 [7, 'a', 1, 2]

相关问题

在Python中设有s=['a','b'],则语句序列"s.append([1,2]);s.extend('34');s.extend([5,6])"执行后，s值为____________

s的值为`['a', 'b', [1, 2], '3', '4', 5, 6]`。

`append([1, 2])`方法会将列表`[1, 2]`作为一个元素添加到s中，此时s为`['a', 'b', [1, 2]]`。

`extend('34')`方法会将字符串`'34'`中的每个字符作为单独的元素添加到s中，此时s为`['a', 'b', [1, 2], '3', '4']`。

`extend([5,6])`方法会将列表`[5,6]`中的每个元素作为单独的元素添加到s中，此时s为`['a', 'b', [1, 2], '3', '4', 5, 6]`。

for i in range(1, 37): p = i / 50 x = norm.ppf(p) a.append(x)

这段代码使用了 Python 中的循环语句和统计学模块 scipy 中的 norm 函数。具体来说，它计算了一个均值为 0，标准差为 1 的正态分布随机变量的累积分布函数在区间 [0.02, 0.72] 上的逆函数，结果保存在列表 a 中。其中：

- range(1, 37) 生成整数序列 1, 2, ..., 36，作为循环变量 i 的取值；
- p = i / 50 将 i 转换为对应的概率值，即 p = 0.02, 0.04, ..., 0.72；
- x = norm.ppf(p) 使用 norm 函数的 ppf 方法计算出 p 对应的正态分布随机变量的逆函数值，即 x = norm.ppf(0.02), norm.ppf(0.04), ..., norm.ppf(0.72)；
- a.append(x) 将 x 添加到列表 a 中。

总之，这段代码的作用是生成一个长度为 36 的列表，其中每个元素都是一个逆正态分布函数值，用于某些统计分析中。