max_index = -1 for i, val in enumerate(arr): if val > max_val: max_val = val max_index = i return max_index # 示例 arr = [3, 8, 1, 6, 2, 5] max_index = find_max_index(arr) print("最大值的索引位置:", max_index) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
方法一:使用max()和index()函数 Python中的max()函数可以用来获取数组中的最大值,而index()函数可以用来获取某个元素在数组中的索引位置。我们可以先使用max()函数找到数组中的最大值,然后再使用index()函数找到该最大值的索引位置。 # 定义一个数组nums=[10,20,30,40,50]# 获取数组中的最大值max_value=...
>>> number = [25,6,32,88,22] >>> print(len(number)) 5 >>> print(max(number)) 88 >>> print(min(number)) 6 >>> string = "我学Python" >>> print(len(string)) 8 1、列表(list) [元素1,元素2,...,元素n] 列表是可变序列,列表可以放入:整数、实数、布尔值、字符串、序列、对象...
python 体验AI代码助手 代码解读复制代码defretry(max_retries):defdecorator(func):defwrapper(*args,**kwargs):attempts=0whileattempts<max_retries:try:returnfunc(*args,**kwargs)except Exceptionase:print(f"重试中... ({attempts+1}/{max_retries})")attempts+=1raiseException("达到最大重试次数")retur...
index(str [,start, end]) 获取指定字符在字符串中出现的位置 t.join(s) 使用字符串t来拆分字符串s,或者将一个列表s中的字符串元素按照使用t连接 replace(old, new) 将指定字符串中的old字符,使用新字符new进行替换 split(sep, max) 将字符串使用指定的字符sep进行拆分,max是拆分次数,返回一个列表 代码语...
defget_price(codes='all-stock',start_date=None,end_date=None,count=250,fq='post',fields=None,mode='history',filter=None):"""codes: list,或者,'all-stock'取所有股票,'all-index'取所有指数。start_date, end_date:str %Y-%m-%dor %Y%m%dcount: 交易日数量。fq: 复权。post后复权; None不复...
max(x) =>5 len(x) =>5 8.list函数:list('Hello') =>['H','e','l','l','o'] 9.元素赋值:x[0]=11 => x=[11,2,3,4,5] 10.删除元素:del x[0] => x=[2,3,4,5] 11.分片赋值:x[0:3]=[11,22,33] => x=[11,22,33,4,5] ...
2、max(num1,num2,…,numn) 返回给定参数的最大值 num1 = 10num2= 20print(num1 >num2)print(max(num1,num2,56)) 输出: False56 3、min(num1,num2,…,numn) :返回给定参数的最小值 print(min(12,3,34,0)) 输出: 0 4、pow(x,y) : 求x的y次方,x^y ...
con = cx_Oracle.connect('pythonhol/welcome@127.0.0.1/orcl') ver = con.version.split(".") print ver print ver.index("1") ver.remove("2") print ver ver1 = ["11", "g"] ver2 = ["R", "2"] print ver1 + ver2 con.close() 在命令行终端重新运行该脚本: python connect.py ind...
max = df['Value'].max()# 数据下限10, 上限100slope = (max - lowerLimit) / maxheights = slope * df.Value + lowerLimit# 计算条形图的宽度width = 2*np.pi / len(df.index)# 计算角度indexes = list(range(1, len(df.index)+1))...