python嵌套for

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。

python嵌套for

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