Ở đây, chúng ta đã sử dụng vòng lặp
>>> np.arange[4, 11, 2] array[[ 4, 6, 8, 10]] >>> np.arange[4, 11, 0.5] array[[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. , 10.5]]8 cùng với hàm range[] để lặp 10 lần. Các đối số bên trong hàm
>>> np.arange[4, 11, 2] array[[ 4, 6, 8, 10]] >>> np.arange[4, 11, 0.5] array[[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. , 10.5]]9 là [1, 11]. Có nghĩa là lớn hơn hoặc bằng 1 và nhỏ hơn 11
Chúng tôi đã hiển thị bảng cửu chương của biến num [trong trường hợp của chúng tôi là 12]. Bạn có thể thay đổi giá trị của num trong chương trình trên để kiểm tra các giá trị khác
\[\newcommand{L}[1]{\. #1 \. }\newcommand{VL}[1]{\L{ \vec{#1} }}\newcommand{R}[1]{\operatorname{Re}\,[#1]}\newcommand{I}[1]Numpy sắp xếp¶
>>> print[float[15] / x * 100
for x in range[15, 21]]
[100.0, 93.75, 88.23529411764706, 83.33333333333334, 78.94736842105263, 75.0]0 trong NumPy rất giống với Phạm vi có thể gọi được của Python với hai điểm khác biệt quan trọng. >>> print[float[15] / x * 100 for x in range[15, 21]] [100.0, 93.75, 88.23529411764706, 83.33333333333334, 78.94736842105263, 75.0]0 trả về một mảng thay vì một đối tượng>>> print[float[15] / x * 100 for x in range[15, 21]] [100.0, 93.75, 88.23529411764706, 83.33333333333334, 78.94736842105263, 75.0]2 [Python 3] hoặc một danh sách [Python 2];>>> print[float[15] / x * 100 for x in range[15, 21]] [100.0, 93.75, 88.23529411764706, 83.33333333333334, 78.94736842105263, 75.0]0 đối số có thể là giá trị dấu phẩy động
>>> import numpy as np
>>> np.arange[4, 11, 2] array[[ 4, 6, 8, 10]] >>> np.arange[4, 11, 0.5] array[[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. , 10.5]]
Vì
>>> print[float[15] / x * 100
for x in range[15, 21]]
[100.0, 93.75, 88.23529411764706, 83.33333333333334, 78.94736842105263, 75.0]0 trả về mảng, nên bạn có thể sử dụng các phép toán thông minh về phần tử NumPy để nhân với kích thước bước và thêm giá trị bắt đầu. Đây là một cách để tạo các vectơ cách đều nhau [_______25 là một cách khác]#tôi muốn tạo các danh sách giống nhau với các số đã cho trong phạm vi và nhân chúng với nhau. Cảm ơn trước sự giúp đỡ của bạn import math my_range=range[0,9] my_range1=range[0,9] main_range = my_range*my_range1 result = math. prod[math_mult] print=[kết quả] Điều này không cung cấp cho bạn số đến 2 chữ số thập phân. Để làm được điều đó, bạn sẽ cần có định dạng chuỗi hoặc
>>> print[float[15] / x * 100
for x in range[15, 21]]
[100.0, 93.75, 88.23529411764706, 83.33333333333334, 78.94736842105263, 75.0]3. [Tôi không chắc chính xác bạn muốn làm gì với những con số sau khi thực tế, vì vậy thật khó để đưa ra đề xuất ở đây]. Đây là một ví dụ với định dạng chuỗi>>> print['{0:.2f}'.format[float[15] / x * 100] for x in range[15, 21]] ['100.00', '93.75', '88.24', '83.33', '78.95', '75.00']
Gợi ý. 2
Cập nhật mới nhất. Ngày 9 tháng 7 năm 2022
Copied! import math result = [num * 2 for num in range[1, 6] ] #✅ multiply each number in range by specific number print[result] #👉️[2, 4, 6, 8, 10] #-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- - #✅ multiply all numbers in a range print[math.prod[range[1, 5]]] #👉️ 24[same as 1 * 2 * 3 * 4]
Copied!#👇️[1, 2, 3, 4, 5] print[list[range[1, 6]]]
Copied!#👇️[0, 1, 2, 3, 4, 5] print[list[range[6]]]
Copied!#👇️[] print[list[range[6, 1]]]
________số 8
Copied! import math my_tuple = [5, 5, 5] result = math.prod[my_tuple] print[result] #👉️ 125
Gợi ý. 3
Cập nhật mới nhất. 09 Th07, 2022
1. _
>>> np.arange[4, 11, 2] array[[ 4, 6, 8, 10]] >>> np.arange[4, 11, 0.5] array[[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. , 10.5]]00
>>> np.arange[4, 11, 2] array[[ 4, 6, 8, 10]] >>> np.arange[4, 11, 0.5] array[[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. , 10.5]]01[Cho xem nhiều hơn]
>>> np.arange[4, 11, 2] array[[ 4, 6, 8, 10]] >>> np.arange[4, 11, 0.5] array[[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. , 10.5]]01
>>> np.arange[4, 11, 2] array[[ 4, 6, 8, 10]] >>> np.arange[4, 11, 0.5] array[[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. , 10.5]]03
Gợi ý. 4
Python nhân phạm vi
Có lẽ bạn đang tìm kiếm một cái gì đó như
>>> print[float[15] / x * 100
for x in range[15, 21]]
[100.0, 93.75, 88.23529411764706, 83.33333333333334, 78.94736842105263, 75.0]Điều này không cung cấp cho bạn số đến 2 chữ số thập phân. Để làm được điều đó, bạn sẽ cần có định dạng chuỗi hoặc
>>> print[float[15] / x * 100
for x in range[15, 21]]
[100.0, 93.75, 88.23529411764706, 83.33333333333334, 78.94736842105263, 75.0]3. [Tôi không chắc chính xác bạn muốn làm gì với những con số sau khi thực tế, vì vậy thật khó để đưa ra đề xuất ở đây]. Đây là một ví dụ với định dạng chuỗi>>> print['{0:.2f}'.format[float[15] / x * 100] for x in range[15, 21]] ['100.00', '93.75', '88.24', '83.33', '78.95', '75.00'][Cho xem nhiều hơn]
Gợi ý. 5
gấu trúc. Loạt. nhân lên, gấu trúc. Loạt. mul, gấu trúc. Loạt. rmul, gấu trúc. Loạt. ứng dụng
>>> np.arange[4, 11, 2] array[[ 4, 6, 8, 10]] >>> np.arange[4, 11, 0.5] array[[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5, 10. , 10.5]]06
Gợi ý. 6
Hàm range[] cho phép chúng ta tạo một dãy số tự động. Chúng tôi lặp lại chuỗi trong khi thực hiện một số dòng mã cho đến khi chúng tôi đến số cuối cùng trong chuỗi. ,Các vòng lặp rất hữu ích khi chúng ta muốn thực thi một dòng hoặc khối mã nhiều lần, miễn là một điều kiện được đáp ứng hoặc cho đến khi chúng ta đạt đến giá trị cuối cùng trong một chuỗi. , Ở dòng 1, chúng tôi yêu cầu một số từ người dùng. Bảng cửu chương sẽ được tạo cho số này. Chúng tôi chuyển đổi số thành kiểu dữ liệu số nguyên bằng cách đặt đầu vào [] của chúng tôi trong một int []. , Ở dòng 1, chúng tôi yêu cầu một số từ người dùng. Bảng cửu chương sẽ được tạo cho số này. Chúng tôi chuyển đổi số thành kiểu dữ liệu số nguyên bằng cách đặt đầu vào [] của chúng tôi trong một int []