编程代码网1.小白请教Python的 嵌套For循环
第一次执行第一条语句，x的值为-2，然后进入内循环。
执行第二条语句，z的值依次赋为1和-1，然后分别打印-21\n-2-1\n。（注意\n为换行符，python中每个print结束，系统自动加入一个换行符，如果print语句后面添加一个逗号：print x,z，，就不会打印换行符了）。
第二次执行第一条语句，x的值为0，然后进入内循环。 执行第二条语句，z的值依次赋为1和-1，然后分别打印01\n0-1\n。
第三次执行第一条语句，x的值为2，然后进入内循环。 执行第二条语句，z的值依次赋为1和-1，然后分别打印21\n2-1\n。
2.numpy怎么发音
numpy 读法是：英['nʌmpi]
NumPy(Numerical Python)是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure）结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
扩展资料
Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时内存可以连续，而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。
numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动做并行计算。
Numpy底层使用C语言编写，数组中直接存储对象，而不是存储对象指针，所以其运算效率远高于纯Python代码。
参考资料来源：百度百科-numpy
3.python Pandas 如何实现excel透视的创建组功能
1、Series的创建
序列的创建主要有三种方式：
1）通过一维数组创建序列
import numpy as np, pandas as pd
arr1 = np.arange(10)
arr1
type(arr1)
s1 = pd.Series(arr1)
s1
type(s1)
2）通过字典的方式创建序列
dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50}
dic1
type(dic1)
s2 = pd.Series(dic1)
s2
type(s2)
3）通过DataFrame中的某一行或某一列创建序列
这部分内容我们放在后面讲，因为下面就开始将DataFrame的创建。
2、DataFrame的创建
数据框的创建主要有三种方式：
1）通过二维数组创建数据框
arr2 = np.array(np.arange(12)).reshape(4,3)
arr2
type(arr2)
df1 = pd.DataFrame(arr2)
df1
type(df1)
2）通过字典的方式创建数据框
以下以两种字典来创建数据框，一个是字典列表，一个是嵌套字典。
dic2 = {'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8],
'c':[9,10,11,12],'d':[13,14,15,16]}
dic2
type(dic2)
df2 = pd.DataFrame(dic2)
df2
type(df2)
4.在Python编写函数的嵌套调用中为什么有错误
似乎代码里没有看到你没有加载DLL啊。
另外你在c里直接改写python的内存可能不太妥当。通常是在C里构造后，再返回到python里去。
从你的程序上看，调用完Thin后，你的变量p似乎变成了空指针。ctypes调用DLL通常都是别人做好的DLL，没有办法才自己去调用。
这里有好多麻烦事情。如果是自己写代码，通常会建议你用cython这个模块。
很容易就实现接口。你也不用担心这些变量类型与接口封装的问题。
另外我印象中dll似乎与编译器也有关系。用VC可能容易些。
用BC，或者是GCC就麻烦些。另外还有版本的问题，64位与32位不能通用。
原则上讲，你这种用法，也不是不可以，可能还是哪个地方没有弄对。比如编译参数。
你可以试试用return type把数据带回来。而不是用指针写内存。
因为p目前按理它是常量，很有可能调用机制中，不会让你改写它。
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