for index, value in enumerate(iterable, start=1): ... if not index % 2: ... values.append(value) ... return values ... even_items()接受一个名为 的参数,iterable它应该是 Python 可以循环遍历的某种类型的对象。首先,values被初始化为一个空列表。然后你用和 set创建一个for循环。iterable...
enumerate(sequence[,startindex=0]) 对应函数为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 enumerate(iterable,start=0) 参数iterable为一个可迭代(可遍历)的数据对象实例,start表示索引起始值,返回的是一个enumerate对象。本质上enumerate也是一个可迭代的对象。
enumerate参数为可遍历/可迭代的对象(如列表、字符串) enumerate多用于在for循环中得到计数,利用它可以同时获得索引和值,即需要index和value值的时候可以使用enumerate enumerate()返回的是一个enumerate对象 >>> lst = [1, 2, 3, 4, 10, 5]>>>enumerate(lst)<enumerate object at 0x00000000032A3990> 回到顶...
enumerate()函数可以用于将一个可遍历的数据对象(例如:列表、元组、字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据值(value)和数据下标(索引 index),一般用于 for 循环当中。 枚举、列举的意思,返回一个 enumerate 对象。 二、语法 enumerate(sequence, [start =0]) sequence 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象 start ...
The first occurrence of 'apple' is at index 0 The first occurrence of 'o' is at index 4 1. 2. 需要注意的是,如果要查找的元素不存在,index()函数将引发ValueError异常。因此,使用该函数前应先判断元素是否存在。 方法二:使用enumerate()函数和循环 ...
orgs=['google','twitter','facebook']forindex,orginenumerate(orgs,start=1):print(f"At position{index}, we have a{org}") 1. 2. 3. 4. 输出: At position1, we have a google At position2, we have a twitter At position3, we have a facebook ...
enumerate()结合遍历：同时获取索引与值 在某些情况下，你可能不仅关心地点本身 ，还想知道它是你在旅途中探访的第几个地方。这时，enumerate()函数能助你一臂之力，它为每个元素配上一个序号，让你在遍历时同时获得索引和值。for index, place inenumerate(visited_places):print(f"At position {index}: {place...
for i in range(len(lst)): print(i,'--->',lst[i]) 遍历循环for与enumerate()函数组合遍历元素和索引 for index,item in enumerate(lst,1): # index序号从1开始 print(index,item) #index:用于保存元素的索引(序号),可修改 #item:用于保存获取到的元素值列表...
>>>menu=['eggs','spam','bacon']>>>forindex,iteminenumerate(menu,start=1):...print(f'{index}: {item}')...1:eggs2:spam3:bacon 类似地,zip用于从多个可迭代对象中获取按索引排列的值。 不要这样做: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
(), lr=1e-3)# 模型训练def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) # Compute prediction error pred = model(X) loss = ...