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...
li = [1,2,3]min_idx = li.index(min(li))搞定其实也可以自己写啊：my_min = li[0] res = 0for i, num in enumerate(li): if num < my_min: my_min = num res = ireturn res import numpy as npvalues = [0, 1, 2]min_index = np.argmin(values)
Code: my_data = pd.read_csv('input.csv').to_numpy() max_columns= np.array([1,2,3,7,8,10]) min_columns = np.array([4,5,6,9]) def max_vals(): results = np.max(my_data[:,max_columns]) index = np.argmax(results) return results, index def min_vals(): results = np....
下面是完整的代码示例: deffind_min_index(my_list):# 初始化最小值和索引min_value=my_list[0]min_index=0foriinrange(len(my_list)):# 判断是否为最小值ifmy_list[i]<min_value:# 更新最小值和索引min_value=my_list[i]min_index=i# 返回最小值索引returnmin_index# 创建列表并初始化my_list=...
numpy.unique(x,return_index = False, return_inverse = True , return_counts = False) 1. numpy.unique() 构造一个集合,即删除掉x中的重复元素 x = np.unique([1,1,3,2,3,3]) print(x) print(type(x)) # [1 2 3] # <class 'numpy.ndarray'> ...
return:在程序函数中返回某个值,返回之后函数不在继续执行,彻底结束。 yield:带有yield的函数是一个生成器,函数返回某个值时,会停留在某个位置,返回函数值后,会在前面停留的位置继续执行,直到程序结束。 简单理解:yield就是return返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代就从这个位置后开始。
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 zip(...
# 可以直接将第一个数组返回作为结果iflen(right)==0:returnleft result=[]index_left=index_right=0# 查看两个数组直到所有元素都装进结果数组中whilelen(result)<len(left)+len(right):# 这些需要排序的元素要依次被装入结果列表,因此需要决定将从 ...
列表常用方法 len(list)---列表元素个数 max(list)---返回列表元素最大值 min(list)---返回列表元素最小值 list(seq)---将元组转换为列表 1.append() --- 向列表的尾部添加元素 2.insert(index,object) --- 向指定的下标处添加元素 3.sort()--- 进行排序(从下到大 int类型)可以对字母进行排序(AS...
nums[i],nums[minIndex]=nums[minIndex],nums[i]# 把最小数交换到前面returnnums 插入排序(Insertion Sort) 插入排序须知: 插入排序如同打扑克一样,每次将后面的牌插到前面已经排好序的牌中。插入排序有一种优化算法,叫做拆半插入。因为前面是局部排好的序列,因此可以用折半查找的方法将牌插入到正确的位置,而...