print(1 in list1) #结果 True 4.4 列表截取 语法:list1[start:stop:step] 参数一:表示截取的开始下标值,默认为0 参数二:表示截取的结束下标值,默认为列表末尾 参数三:表示截取的步长,默认为1,可指定 注意:1.截取区间[start, end),左闭右开 2.list1[::-1]可以获得倒叙的列表 list1 = ["hello",2,...
18)index()方法从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置 语法:list.index(obj) obj:查找的对象 >>> items = ['zero', 123, 'abc'] >>> items.index('abc') 2 1. 2. 3. 19)extend()方法在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表) 语法:list.extend(seq) seq:元素列...
print(1 in list1) # True print(1 not in list1) # False 1. 2. 3. 3.3max() 和 min() max() 获取列表中最大值 min()获取列表中最小值 list1 = [1,2,3,4,5] print(max(list1),min(list1)) # 5 1 1. 2. 3.4 s.index()和s.count() list1 = [1,2,3,4,5] print(list1....
三、下标索引越界错误 使用 下标索引时 , 注意 下标索引不要越界 , 否则会报IndexError: list index out of range错误 ; 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Traceback(most recent call last):File"Y:\002_WorkSpace\PycharmProjects\HelloPython\hello.py",line11,in<module>Tom16print(name...
用Max函数排序时的index应用技巧 我们已经知道index是一个很高效的方法,我们通过下面的排序题目来说明 练习题:用Max函数排列列表list1 =[5,8,0,9]里面的元素 题目解读:不完美答案 numbers1 =[5,8,0,9] new_numbers =[] while numbers1: new_numbers.append(max(numbers1)) #这里的效率可优化点是 new_...
列表名.index(max(列表名)) 返回列表最大值的索引 元素in 列表 元素在列表中,则返回True 列表切片(python中list(range(A,B))代表A～B-1, R中A:B代表A～B) 列表名[start=0:stop=len(列表名):step=1] 返回当前列表的一个start索引～stop-1索引,步长为1的切片。start默认为0,stop默认为列表最后一个元...
'ex=re.compile(ex)imglists = re.findall(ex, html_1)url_lists=np.array([])for imglist in imglists:url_max=f'{url2}{imglist}'url_lists=np.append(url_lists,url_mprint(url_lists)file_1= open('114514.txt','w')for url_list in url_lists:txt_novel=requests.get(url_list,heaex=...
pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv')# 序列中每个数据点与其在一定时间间隔(lag)后的数据点之间的相关性# Draw Plotplt.rcParams.update({'figure.figsize':(9,5), 'figure.dpi':120})autocorrelation_plot(df.value.tolist()) #绘制关于value列的自相关图...
print(grubbs.max_test_indices([8,9,10,50,9], alpha=0.05)) 局限: 1.只能检测单维度数据 2.无法精确的输出正常区间 3.它的判断机制是“逐一剔除”,所以每个异常值都要单独计算整个步骤,数据量大吃不消。 4.需假定数据服从正态分布或近正态...
metric = mx.metric.Accuracy()softmax_cross_entropy_loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()for i in range(epoch): # Reset the train data iterator. train_data.reset() for batch in train_data: data = gluon.utils.split_and_load(batch.data[0]...