百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 热门文章 > 正文

DAY4-step6 Python示例说明range()函数:浮点数,列表,For循环

bigegpt 2024-10-12 05:07 7 浏览

什么是Python Range?

Python range()是Python3.x的Python提供的内置函数,它根据给定的start索引和stop索引给出一系列数字。 如果未指定start索引,则该索引被视为0,它将使该值增加1,直到stop索引。

例如range(5)将输出值0、1、2、3、4。Python range()是一个非常有用的命令,通常在必须使用for循环进行迭代时使用。

语法

range(start, stop, step)

参数

  • start :(可选)start索引是一个整数,如果未指定,则默认值为0。
  • stop:stop索引确定范围函数必须停止的值。 它是范围功能的强制输入。 最后的值将始终比停止值小1。
  • step:(可选)step的值是下一个数字范围必须递增的数字,默认情况下为1。

返回值:

返回值是从给定的start 索引到stop索引的数字序列。

Python range()函数和历史记录

以前使用的是函数xrange(),Python range()是从python版本3引入的。

range和xrange()均用于生成数字序列。

以下是range和xrange()之间的区别:


使用range()

本示例说明如何使用range()打印0-9之间的值。

范围中使用的值为10,因此输出为0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

由于未指定起点,因此起点被视为0,而最后一个值被赋予直到9。最后一个值始终比给定值(即stop-1)小1。

for i in range(10):
    print(i, end =" ")

Output:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

在range()中使用开始和停止

在代码中,开始值为3,终止值为10。此处开始索引为3,因此数字序列将从3开始直到终止值。 序列中的最后一个值将比停止值10-1 = 9小1。

for i in range(3, 10):
    print(i, end =" ")

Output:

3 4 5 6 7 8 9

使用开始,停止和步长(start, stop and step)

开始值为3,因此数字序列将从3开始。终止值为10,因此数字序列将从(10-1)停止,即9。步长为2,因此序列中的每个值将 递增2。如果未给出步长值,则步长的默认值为1。

for i in range(3, 10, 2):
    print(i, end =" ")

Output:

3 5 7 9

到目前为止,我们已经看到range()函数如何给出给定停止值的增量值。 现在让我们尝试一个示例,以获取给定范围内的递减值。

使用正步长递增范围内的值。

range()中的参数step可用于递增/递减值。 默认情况下,它是一个正值1。因此,它将始终提供递增的值。

如果您想将增量值作为输出,则步长值必须为正。

for i in range(1, 30, 5):
    print(i, end =" ")

Output:

1 6 11 16 21 26

反向范围:使用负步长减小值。

在range()中具有负值的参数step可以用于获取递减值。 在下面的示例中,步长值为负,因此输出将从给定的范围值开始递减。

for i in range(15, 5, -1):
    print(i, end =" ")

输出

15 14 13 12 11 10 9 8 7 6

开始值为15,终止值为5,步长值为负数,即-1。 使用上面的输入,range()函数将从15开始递减值,直到达到停止值,但这里的差是最后一个值将是stop + 1。

在Python range()中使用浮点数

现在让我们使用浮点数处理range()。

例:

for i in range(10.5):
    print(i, end =" ")

在上面的示例中,我们将停止值设为10.5。

输出为:

Traceback (most recent call last):
  File "python_range.py", line 1, in <module>
    for i in range(10.5):
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

Python会报错,因为range()函数不支持用于开始,停止和步进的浮点数。

在Python range()中使用for循环

在此示例中,我们将使用一个数字数组,让我们看看如何使用range()在for循环中使用该数组进行迭代

Example:

arr_list = ['Mysql', 'Mongodb', 'PostgreSQL', 'Firebase']

for i in range(len(arr_list)):
    print(arr_list[i], end =" ")

Output:

Mysql Mongodb PostgreSQL Firebase

在上面的示例中,我们使用len(arr_list)作为停止值。 for循环将迭代直到停止值,并且数组的长度将为4,因为我们在arr_list中有四个项目。 开始值为0,步长为1,因此值将从0开始并在3处停止,即数组长度4 -1 = 3。

使用Python range()作为列表

在此示例中,将看到如何使用range的输出作为列表。

Example:

print(list(range(10)))

Output:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

您可以看到输出是列表格式。

在python range()中使用字符

到目前为止,我们已经在python range()中使用了整数。 我们还看到python范围不支持浮点数。 让我们尝试看看使用字符时发生的输出。

Example:

for c in range ('z'):
        print(c, end =" ")

Output:

Traceback (most recent call last):
  File "python_range.py", line 1, in <module>
    for c in range ('z'):
TypeError: 'str' object cannot be interpreted as an integer

它引发错误,指出字符串不能解释为整数。

要获取字母列表,您可以自定义代码并获得所需的输出,如下所示:

示例:

def get_alphabets(startletter, stopletter, step):
    for c in range(ord(startletter.lower()), ord(stopletter.lower()), step):
        yield chr(c)

print(list(get_alphabets("a", "h", 1)))

输出:

['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']

注:ord是获取字符的 ASCII 数值的函数


使用list()

使用list(),它将以列表格式返回range()中的元素。

Example:

print(list(range(10)))

Output:

 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

它给出给定范围的列表输出。

使用range()获得偶数

使用range()将获得在给定输入范围内的偶数列表。 range()的参数是,start为2,stop为20,step为2,因此这些值将增加2,并给出偶数,直到stop-2。

Example:

for i in range(2, 20, 2):
    print(i, end =" ")

Output:

2 4 6 8 10 12 14 16 18

合并两个range()输出

在此示例中,将在itertools模块chain()函数的帮助下连接2个range()函数。

Example:

from itertools import chain 

print("Merging two range into one") 
frange =chain(range(10), range(10, 20, 1))
for i in frange: 
    print(i, end=" ")

Output:

Merging two range into one
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

在NumPy中使用range()

NumPy模块具有arange()函数,该函数可以正常工作并提供类似range()的输出。 range()接受与range()相同的参数。

语法:

arange(start, stop, step)

步骤1:导入NumPy模块

import numpy

如果执行时出现错误,提示未找到numpy模块,则需要按步骤2所示安装模块。

步骤2:安装NumPy

pip install numpy

步骤3:使用NumPy的arange()工作示例

import numpy as np 

for  i in np.arange(10):
   print(i, end =" ")        

输出

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

使用NumPy arange()的浮点数

使用range()无法获得浮点序列,但可以使用NumPy arange()获得浮点序列。

我们想要的范围是0.5到1.5。 该值将增加0.2。

import numpy as np 

for  i in np.arange(0.5, 1.5, 0.2):
   print(i, end =" ")        

输出

0.5 0.7 0.8999999999999999 1.0999999999999999 1.2999999999999998

我们得到的输出有些奇怪,有些浮点数显示为16位小数。发生这种情况是由于将十进制浮点数存储为二进制格式出现的问题。如果需要,您可以舍入这些值并将其限制为所需的小数位。

摘要:

  • Python range()是Python3.x的Python提供的内置函数,它根据给定的开始索引和终止索引给出一系列数字。如果未指定开始索引,则该索引将被视为0,它将递增该值直到终止索引。
  • xrange()函数是以前版本使用的,Python range()是从python版本3才开始引入的。
  • range()中的参数step可用于递增/递减值。默认情况下,它是一个正值1。因此,它将始终提供递增的值。
  • 如果start和stop是浮点数,Python会报浮点数错误,因为range()函数仅支持整数值。
  • NumPy模块有arange()函数,该函数可以正常工作并提供类似range()的输出。 arange()接受与range()相同的参数。
  • 可以使用NumPy arange()获得浮点数序列。

相关推荐

方差分析简介(方差分析通俗理解)

介绍方差分析(ANOVA,AnalysisofVariance)是一种广泛使用的统计方法,用于比较两个或多个组之间的均值。单因素方差分析是方差分析的一种变体,旨在检测三个或更多分类组的均值是否存在...

正如404页面所预示,猴子正成为断网元凶--吧嗒吧嗒真好吃

吧嗒吧嗒,绘图:MakiNaro你可以通过加热、冰冻、水淹、模塑、甚至压溃压力来使网络光缆硬化。但用猴子显然是不行的。光缆那新挤压成型的塑料外皮太尼玛诱人了,无法阻挡一场试吃盛宴的举行。印度政府正...

Python数据可视化:箱线图多种库画法

概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等。把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)...

多组独立(完全随机设计)样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读

作者/风仕在上一期,我们已经讲完了两组独立样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读,这期开始讲多组独立样本秩和检验,我们主要从多组独立样本秩和检验介绍、两组独立样本秩和检验使用条件及案例的SPSS操作...

方差分析 in R语言 and Excel(方差分析r语言例题)

今天来写一篇实际中比较实用的分析方法,方差分析。通过方差分析,我们可以确定组别之间的差异是否超出了由于随机因素引起的差异范围。方差分析分为单因素方差分析和多因素方差分析,这一篇先介绍一下单因素方差分析...

可视化:前端数据可视化插件大盘点 图表/图谱/地图/关系图

前端数据可视化插件大盘点图表/图谱/地图/关系图全有在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的...

matplotlib 必知的 15 个图(matplotlib各种图)

施工专题,我已完成20篇,施工系列几乎覆盖Python完整技术栈,目标只总结实践中最实用的东西,直击问题本质,快速帮助读者们入门和进阶:1我的施工计划2数字专题3字符串专题4列表专题5流程控制专题6编...

R ggplot2常用图表绘制指南(ggplot2绘制折线图)

ggplot2是R语言中强大的数据可视化包,基于“图形语法”(GrammarofGraphics),通过分层方式构建图表。以下是常用图表命令的详细指南,涵盖基本语法、常见图表类型及示例,适合...

Python数据可视化:从Pandas基础到Seaborn高级应用

数据可视化是数据分析中不可或缺的一环,它能帮助我们直观理解数据模式和趋势。本文将全面介绍Python中最常用的三种可视化方法。Pandas内置绘图功能Pandas基于Matplotlib提供了简洁的绘...

Python 数据可视化常用命令备忘录

本文提供了一个全面的Python数据可视化备忘单,适用于探索性数据分析(EDA)。该备忘单涵盖了单变量分析、双变量分析、多变量分析、时间序列分析、文本数据分析、可视化定制以及保存与显示等内容。所...

统计图的种类(统计图的种类及特点图片)

统计图是利用几何图形或具体事物的形象和地图等形式来表现社会经济现象数量特征和数量关系的图形。以下是几种常见的统计图类型及其适用场景:1.条形图(BarChart)条形图是用矩形条的高度或长度来表示...

实测,大模型谁更懂数据可视化?(数据可视化和可视化分析的主要模型)

大家好,我是Ai学习的老章看论文时,经常看到漂亮的图表,很多不知道是用什么工具绘制的,或者很想复刻类似图表。实测,大模型LaTeX公式识别,出乎预料前文,我用Kimi、Qwen-3-235B...

通过AI提示词让Deepseek快速生成各种类型的图表制作

在数据分析和可视化领域,图表是传达信息的重要工具。然而,传统图表制作往往需要专业的软件和一定的技术知识。本文将介绍如何通过AI提示词,利用Deepseek快速生成各种类型的图表,包括柱状图、折线图、饼...

数据可视化:解析箱线图(box plot)

箱线图/盒须图(boxplot)是数据分布的图形表示,由五个摘要组成:最小值、第一四分位数(25th百分位数)、中位数、第三四分位数(75th百分位数)和最大值。箱子代表四分位距(IQR)。IQR是...

[seaborn] seaborn学习笔记1-箱形图Boxplot

1箱形图Boxplot(代码下载)Boxplot可能是最常见的图形类型之一。它能够很好表示数据中的分布规律。箱型图方框的末尾显示了上下四分位数。极线显示最高和最低值,不包括异常值。seaborn中...