Tutorial Senarai Python Hari2
Kod Python ini menunjukkan beberapa manipulasi matriks dan rentetan. Mari pecahkan setiap bahagian:
1. Transpose Matriks:
Bahagian ini mengira transpose matriks tertentu. Transpose matriks diperoleh dengan menukar baris dan lajurnya. Kod itu berulang melalui baris dan lajur, membina matriks transposed. Walau bagaimanapun, gelung while
tidak lengkap dan mengandungi ralat sintaks (cdefab
). Berikut ialah versi yang diperbetulkan dan lebih cekap:
l = [[10, 12], [40, 2], [60, 3]] transpose = [[l[j][i] for j in range(len(l))] for i in range(len(l[0]))] print(transpose)
Ini menggunakan pemahaman senarai untuk penyelesaian ringkas dan Pythonic.
2. Putaran Rentetan:
Bahagian ini memutarkan rentetan dengan bilangan kedudukan yang ditentukan. num % len(word)
memastikan putaran berpusing dengan betul, mengendalikan kedua-dua putaran positif dan negatif. Kod ini berfungsi.
3. Operasi Baris/Lajur Matriks:
Bahagian ini menjalankan beberapa operasi pada matriks: menjumlahkan elemen setiap baris, mencari nilai maksimum dan minimum dalam setiap baris. Kod mengira jumlah setiap baris dengan betul. Walau bagaimanapun, kod untuk mencari nilai minimum tidak lengkap. Berikut ialah versi yang diperbetulkan:
student_marks = [[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]] # Row sums for marks_list in student_marks: row_sum = sum(marks_list) # Use the built-in sum() function print(f"Row Sum: {row_sum}") # Row maximums for marks_list in student_marks: row_max = max(marks_list) # Use the built-in max() function print(f"Row Max: {row_max}") # Row minimums for marks_list in student_marks: row_min = min(marks_list) # Use the built-in min() function print(f"Row Min: {row_min}") print("==============================================")
Versi yang dipertingkatkan ini memanfaatkan fungsi sum()
, max()
dan min()
terbina dalam Python untuk kebolehbacaan dan kecekapan yang lebih baik.
4. Jumlah Lajur Matriks dan Jumlah Pepenjuru Utama:
Bahagian ini tiada. Untuk mengira jumlah lajur dan pepenjuru depan, anda perlu menambah kod berikut:
# Column sums column_sums = [sum(row[i] for row in student_marks) for i in range(len(student_marks[0]))] print(f"Column Sums: {column_sums}") # Leading diagonal sum (assuming a square matrix) leading_diagonal_sum = sum(student_marks[i][i] for i in range(len(student_marks))) print(f"Leading Diagonal Sum: {leading_diagonal_sum}")
Kod ini mengira jumlah lajur dengan cekap menggunakan pemahaman senarai dan jumlah pepenjuru utama. Ingat bahawa jumlah pepenjuru utama hanya berfungsi dengan betul untuk matriks segi empat sama (matriks dengan bilangan baris dan lajur yang sama).
Ringkasnya, kod asal mempunyai beberapa ralat dan ketinggalan. Pembetulan dan penambahan yang disediakan menawarkan pelaksanaan yang lebih lengkap dan cekap bagi manipulasi matriks dan rentetan yang dimaksudkan. Menggunakan fungsi terbina dalam apabila boleh meningkatkan kebolehbacaan dan prestasi kod dengan ketara.
Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Senarai Python Hari2. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
