包含python函数idx的词条

Python有x有y如何求该函数

　enumerate(x,y)函数是把元组tuple、字符串str、列表list里面的元素遍历和索引组合，其用法与range()函数很相似，

成都创新互联公司是一家集网站建设,吉首企业网站建设,吉首品牌网站建设,网站定制,吉首网站建设报价,网络营销,网络优化,吉首网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

下面示例enumerate(x,y)用法以及range(x)相似的用法，但是，enumerate(x,y)函数在遍历excel等时，可以实现与人视觉了解到的认识更好的理解。

enumerate(x，y)中参数y可以省略，省略时，默认从0开始，

如示例一：

list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]

for idx,word in enumerate(list_words):

print(idx,word)

打印结果：

使用range()函数遍历实现：

list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]

for  i in range(len(list_words)):

print(i,list_words[i])

打印结果：

自定义开始索引号：

示例二：

list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]

for idx,word in enumerate(list_words[1:],2):#也可以写成for idx,word in enumerate(list_words,start=2):

print(idx,word)

打印结果：

从上面示例中可以看出，enumerate(x,y)中x是需要遍历的元组tuple、字符串str、列表list，可以和切片组合使用，

y是自定义开始的索引号，根据自己的需要设置开始索引号。

python中s,idx ="BIT",0是什么意思？

题主你好,

s,idx = "BIT", 0

其实就是:

s = "BIT"

idx = 0

的简写

希望可以帮到题主,欢迎追问

python如何定义一个函数求列表各项数据平均值？

# coding = GBK

a =[1,2,3,4,5]

sum=0

b = len(a)

print("这个数组的长度为：",b)

for i  in a:

sum =sum +i

print("这个数组之和为：",sum)

print("这个数组平均数为",sum/b)

或

import sys

sum = 0

cnt = 0

f = open('1.txt', 'r')

files = f.readline()

while (files ):

sum = sum + float(files .split(",")[0])

cnt = cnt + 1

files = f.readline()

print(sum / cnt)

f.close()

或者。

#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np

dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =

0.0BlockOffset = 0     while BlockOffset len(dd):

if dd[BlockOffset + 1] = 10:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1

else:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01

BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2))    print('Exe time: ' +

str(time.clock() - t_start))

扩展资料：

python 实现求和、计数、最大最小值、平均值、中位数、标准偏差、百分比。

import sys

class Stats:

def __init__(self, sequence):

# sequence of numbers we will process

# convert all items to floats for numerical processing

self.sequence = [float(item) for item in sequence]

def sum(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return sum(self.sequence)

def count(self):

return len(self.sequence)

def min(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return min(self.sequence)

def max(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return max(self.sequence)

def avg(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return sum(self.sequence) / len(self.sequence) 

def median(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

self.sequence.sort()

return self.sequence[len(self.sequence) // 2]

def stdev(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

avg = self.avg()

sdsq = sum([(i - avg) ** 2 for i in self.sequence])

stdev = (sdsq / (len(self.sequence) - 1)) ** .5

return stdev

def percentile(self, percentile):

if len(self.sequence)  1:

value = None

elif (percentile = 100):

sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.  you supplied: %s\n'% percentile)

value = None

else:

element_idx = int(len(self.sequence) * (percentile / 100.0))

self.sequence.sort()

value = self.sequence[element_idx]

return value

参考资料来源：百度百科-python