max_value=max(numbers) 1. 步骤3:使用index()函数获取最大值在列表中的索引 然后,我们使用index()函数获取最大值在列表中的索引。index()函数会返回列表中指定元素的索引值。代码如下: max_index=numbers.index(max_value) 1. 步骤4:返回索引值 最后,我们需要返回最大值所在的索引值。代码如下: returnmax_i...
defcustom_max(arr):# 初始化最大值和下标max_value=arr[0]max_index=0# 遍历数组,寻找最大值及其下标forindex,valueinenumerate(arr):# 如果当前元素大于已知的最大值ifvalue>max_value:max_value=value# 更新最大值max_index=index# 更新最大值的下标# 返回最大值和对应的下标returnmax_value,max_index#...
def find_min_max(nums):(tab)if len(nums) == 0:(tab)(tab)return None(tab)min_num = min(nums)(tab)max_num = max(nums)(tab)return min_num, max_num 在这个例子中，我们使用return关键字返回了两个值min_num和max_num。我们可以通过以下方式使用这个函数：numbers = [1, 2, 3, 4, 5]mi...
return None 递归方程: left_{node} = f(2 \times parent_{index} + 1) right_{node} = f(2 \times parent_{index} + 2) 根据以上分析,得到如下代码,list_to_binarytree函数是嵌套函数,它里面还有一个level子函数: def list_to_binarytree(nums): def level(index): if index >= len(nums) or ...
defmax_element_index(arr):returnarr.index(max(arr))# EXAMPLESprint(max_element_index([5,8,9,7,10,3,0]))# 4 max_element_index函数接收一个列表,返回列表中最大元素的索引。 函数使用max函数获取列表中值最大的元素,再使用list.index()获取该元素的索引。
df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引 # 转换数据类型 df['TotalCharges'] = df['TotalCharges'].astype('float')# 转换tenure def transform_tenure(x):if x <= 12:return 'Tenure_1'elif x <= 24:return 'Tenure_2'elif x <= 36:return 'Tenure_3'elif x <= 48:return '...
可以更改 print(index) print(el) # 1 # one # 2 # two # 3 # three # 4 # four # 5 # five all() 可迭代对象中全部是True, 结果才是True any() 可迭代对象中有一个是True, 结果就是True print(all([1,'hello',True,9])) #True print(any([0,0,0,False,1,'good'])) #True ...
subplot(122) u_1 = (user_life['max']-user_life['min']).reset_index()[0]/np.timedelta64(1,'D') u_1[u_1>0].hist(bins=15) plt.title('多次消费的用户生命周期直方图') plt.xlabel('生命周期天数') plt.ylabel('用户人数') 对比可知,第二幅图过滤掉了生命周期==0的用户,呈现双峰结构 ...
但是for循环拿出来的其实就是名字# 如果匿名函数无法使用,则自定义一个函数,它的功能是传给其一个键,就会自动帮你在dic里去找对应的值,如果有就取出来,没有则返回Nonedefindex(k):# 这里只能写一个形参 因为for循环只能拿到字典的键returndic.get(k)result=max(dic,key=index)print(result)# lisa# 之所以...
from numpy import sqrt from skimage.feature import blob_dog, blob_log, blob_doh im = imread('../images/butterfly.png') im_gray = rgb2gray(im) log_blobs = blob_log(im_gray, max_sigma=30, num_sigma=10, threshold=.1) log_blobs[:, 2] = sqrt(2) * log_blobs[:, 2] # Compute...