find_unique_price_using_list(products) end_using_list = time.perf_counter() print("time elapse using list: {}".format(end_using_list - start_using_list))## 输出 time elapse using list: 41.61519479751587# 计算集合版本的时间 start_using_set = time.perf_counter() find_unique_price_using_s...
33,5]list1.sort() #升序 print(list1[-2])list1=[16,6,23,10,36,12,33,5]list1.sort(reverse=True) #降序print(list1[1])list1=[16,6,23,10,36,12,33,5]max1=float('-inf')max2=float('-inf')for x inlist1:if x>max1: max2=max1 max1=x elif x>max2 and x!=m...
list(seq) 将元组转换为列表 列表方法 list.append() 添加对象 list.count() 统计出现次数 list.extend() 新列表扩充原列表 list.index() 列表找出某个值第一个匹配项的索引位置 list.insert() 将对象插入列表 list.pop([index=-1]) 移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),返回该元素的值 list.remove(...
python list删除nan 在Python中,NaN(Not a Number)通常用于表示浮点数中的非数字值。在处理包含NaN值的列表时,你可能需要将其删除。以下是一些基础概念以及如何删除列表中的NaN值的方法: 基础概念 NaN:在Python中,NaN是一个特殊的浮点数值,表示不是一个数字。它通常由math.nan或numpy.nan产生。 列表(List): Py...
列表(list) 不可变序列(序列中的元素不能改变) 字符串(str) 元组(tuple) range()函数:用来生成一个自然数的序列。 # range() 是一个函数,可以用来生成一个自然数的序列 # 语法:range(start, end, [step=1]) # 该函数需要三个参数 # 1. 起始位置(包含,可以省略,默认是 0) ...
inf2=('a', 'b', 'c', 'd', 12, 13.0) list(inf2) #字符串转换成列表 list('abcd') #返回['a', 'b', 'c', 'd'] #引用与变量赋值的区别 #在变量必须保持可变数据类型的值时,如列表或字典,python就引用; #对于不可变的数据类型,如字符串、整型或元祖,python就保存变量本身 ...
remove(key),删除元素; 和dict 一样,set 内部不允许放入可变对象,如 list。 5. 基本操作 5.1 条件判断 和大多数编程语言一样,在Python 中,采用 if-else 来作为条件控制: age=3ifage>=18:print('adult')elifage>=6:print('teenager')else:print('kid') ...
Map returns an interator from a list y = map(lambda i: i ** 2, list) decorator装饰器 装饰器是把一个要执行的函数包含在wrapper函数里面,并且在要执行的函数前后去执行代码 classmethod和staticmethod staticmethod不需要已经实例化的类的函数来作为输入,可以传入任何东西。method中不使用self就不会改变class ...
>>> x = float('nan') >>> y = x / x >>> y is y # identity holds True >>> y == y # equality fails of y False >>> [y] == [y] # but the equality succeeds for the list containing y True💡 Explanation:'inf' and 'nan' are special strings (case-insensitive), which,...
(im_gray, max_sigma=30, threshold=0.005) list_blobs = [log_blobs, dog_blobs, doh_blobs] color, titles = ['yellow', 'lime', 'red'], ['Laplacian of Gaussian', 'Difference of Gaussian', 'Determinant of Hessian'] sequence = zip(list_blobs, colors, titles) fig, axes = pylab....