return a if a <= b and a <= c else (b if b <= a and b <= c else c) 1. 2. 类中: AI检测代码解析 x = (classA if y == 1 else classB)(param1, param2) 1. 四、多行字符串 这个比c方便多了,c打上换行符再加上转义,真的很难受 AI检测代码解析 a='''dvfssd fsdfdsfsd ds...
这里我们使用if语句来根据判断结果输出相应的提示信息。 4. 完整代码 下面是完整的代码: # 定义一个整数数组my_array=[1,2,3,4,5]# 输入要判断的元素element=input("请输入要判断的元素:")# 使用in操作符判断元素是否在数组中result=elementinmy_array# 输出判断结果ifresult:print("元素在数组中")else:pri...
组合数据类型 1、序列类型 Python提供了5中内置的序列类型:bytearray、bytes、list、str与tuple,序列类型支持成员关系操作符(in)、大小计算函数(len())、分片([]),并且是可可迭代的。 1.1 元组 元组是个有序序列,包含0个或多个对象引用,使用小括号包裹。元组是固定的,不能替换或删除其中包含的任意数据项。 1.1...
AI代码解释 defperson_decoder(obj):if"name"inobjand"age"inobj:returnPerson(name=obj["name"],age=obj["age"])returnobj# 反序列化JSON字符串loaded_person=json.loads(json_string_custom,object_hook=person_decoder)print(loaded_person.__dict__) 这样,我们就实现了自定义类的序列化与反序列化,使得JS...
filtered_array = [x for x in array if 'apple' in x] print("筛选后的数组:") print(filtered_array) ``` 2. 使用filter()函数进行筛选 Python的`filter()`函数可以根据指定的条件来筛选数组中的元素。我们可以定义一个自定义的函数作为筛选条件,并将其应用于数组中的每个元素。以下是一个示例: ...
Python原生int是动态长整型,难以比较,下面主要是想不严谨地说明array省空间 from memory_profiler import profile import array import numpy as np @profile def main(): l = [i for i in range(100000)] a = array.array('i', l) na = np.array(l, dtype="int16") if __name__ == "__main_...
5. 生成指定维度的随机矩阵 (python generate random array) 6. 数组中对元素进行布尔类型判断 (python check elements in array with Boolean type) 7. 数组中是否存在满足条件的数 (python check if exsit element in array satisfies a condition)
if 语句用来检验一个条件, 如果 条件为真,运行一块语句(称为 if-块 ), 否则 处理另外一块语句(称为 else-块 )。 else 从句是可选的。 #-*- coding:utf-8 -*-number= 23guess= int(raw_input('请输入一个整数:'.decode('utf-8').encode('gbk')))printguessifguess ==number:printu"恭喜,你猜...
classSolution:defNumberOf1Between1AndN_Solution(self,n):count=0foriinrange(1,n+1):j=iwhilej>0:ifj%10==1:count+=1j=j/10returncount 32.把数组排成最小的数 输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3,32,321},则打印出这...
(x, 0, 1)# convert to RGB arrayx *= 255if K.image_data_format() == 'channels_first':x = x.transpose((1, 2, 0))x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')return xdef plot_filters(filters):newimage = np.zeros((16*filters.shape[0],8*filters.shape[1]))for i in range(...