如何将21x21的数组和一个数组[(9, 3), (5, 15), (5, 1), (13, 1), (15, 19), (11, 17), (7, 19), (15, 5)]内的坐标做对比若有坐标相同的则退出for循环并打印相同的坐标

时间: 2023-09-20 07:11:01 浏览: 36
可以使用两个嵌套的for循环来遍历数组和坐标列表,若有坐标相同,则退出循环并打印相同的坐标。代码如下: ```python mazelist = [[0 for _ in range(21)] for _ in range(21)] coordinates = [(9, 3), (5, 15), (5, 1), (13, 1), (15, 19), (11, 17), (7, 19), (15, 5)] for i in range(len(coordinates)): x, y = coordinates[i] if mazelist[x][y] == 1: # 如果该坐标是障碍物或者墙壁,则跳过该坐标 continue for j in range(i + 1, len(coordinates)): x2, y2 = coordinates[j] if x == x2 and y == y2: # 如果坐标相同,则退出循环并打印该坐标 print((x, y)) break else: continue break # 如果找到了相同的坐标,则退出外层循环 ```
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如何将数组[(9, 3), (5, 15), (5, 1), (13, 1), (15, 19), (11, 17), (7, 19), (15, 5)]和一个21x21的数组内的坐标做对比若有坐标相同的则退出for循环并打印相同的坐标

可以通过以下代码实现: ```python arr = [(9, 3), (5, 15), (5, 1), (13, 1), (15, 19), (11, 17), (7, 19), (15, 5)] coord_arr = [[0]*21 for _ in range(21)] # 初始化21x21的数组,所有元素均为0 for coord in arr: x, y = coord if coord_arr[x][y] != 0: # 如果该坐标已经被占用 print("相同的坐标为:", coord) break else: coord_arr[x][y] = 1 # 标记该坐标已经被占用 ``` 首先,我们初始化一个21x21的数组`coord_arr`,所有元素均为0。然后,我们遍历数组`arr`中的每个坐标,提取其横、纵坐标`x`和`y`。如果`coord_arr[x][y]`不为0,说明该坐标已经被占用,此时我们打印出相同的坐标并退出循环。否则,我们标记该坐标已经被占用,即将`coord_arr[x][y]`赋值为1。

如何将21x21的数组内的所有坐标和一个数组[(9, 3), (5, 15), (5, 1), (13, 1), (15, 19), (11, 17), (7, 19), (15, 5)]内的坐标做对比若有坐标相同的则打印相同的坐标

可以使用两个嵌套的for循环来遍历数组和坐标列表,若有坐标相同,则打印相同的坐标。代码如下: ```python mazelist = [[0 for _ in range(21)] for _ in range(21)] coordinates = [(9, 3), (5, 15), (5, 1), (13, 1), (15, 19), (11, 17), (7, 19), (15, 5)] for i in range(len(mazelist)): for j in range(len(mazelist[i])): if mazelist[i][j] == 1: # 如果该坐标是障碍物或者墙壁,则跳过该坐标 continue if (i, j) in coordinates: # 如果坐标相同,则打印该坐标 print((i, j)) ``` 这段代码遍历了整个二维列表,对于每个坐标,如果该坐标是障碍物或者墙壁,则跳过该坐标。如果该坐标在坐标列表中,则打印该坐标。

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X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] X1=X1[:2928] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] x21=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: x2.append(i) else: x21.append(i) # x2=x2[:len(x21)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] x31=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) else: x31.append(i) # x3=x3[:len(x31)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] x41=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) else: x41.append(i) # x4=x4[:len(x41)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] x51=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) else: x51.append(i) # x5=x5[:len(x51)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] x61=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) else: x61.append(i) # x6=x6[:len(x61)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] x71=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) else: x71.append(i) # x7=x7[:len(x71)]np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())具体代码如下,要怎么修改?

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