10个极简python代码,拿走即用

Python018

10个极简python代码,拿走即用,第1张

Hello,大家好,我是程序汪小成~

虽然python是一个易入门的语言,但是很多人依然还是会问到底怎么样学 Python 才最快,答案当然是实战各种小项目, 只有自己去想与写,才记得住规则 。本文写的是 10 个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是 10段代码,Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。

以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素,它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。

给定具体的大小,定义一个函数以按照这个大小切割列表。

这个方法可以将布尔型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用 filter() 函数。

我们常用 For 循环来遍历某个列表,同样我们也能枚举列表的索引与值。

如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

该方法将返回第一个列表的元素,且不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素,还需要加一句 set_b.difference(set_a)。

如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

该算法会打乱列表元素的顺序,它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序:

不需要额外的操作就能交换两个变量的值。

以上,是我简单列举的十个python极简代码,拿走即用,希望对你有所帮助!

我们这次的任务是利用Python来模拟抛硬币的情况,并且记录正面朝上占所有试验中的比率,大家是不是想起了课堂中提到过的蒲丰,皮尔逊等人做的试验?当然,我们现在已经不再需要再去扔几千次,几万次硬币了;Python为我们提供了一个相当便捷的解决方案。Python 的randint(0,1)函数可以等概率,随机地返回0与1两个数,我们可以将返回的数值0记为硬币的反面,1记为硬币的正面,所以问题就转换成了:统计大量重复试验中,结果为1占总试验次数的比例。

简单地画一个流程图,希望有助于大家理解。

*流程图是网上使用ProcessOn画的,一个免费的在线流程图绘制平台,简单容易上手,强烈安利给大家~

废话不多说,上图:

可以看见,随着硬币投掷次数的增加,正面朝上的几率逐渐稳定在0.5,这就是我们在课堂上讲过的内容:在重复试验中,我们可以使用频率的稳定值作为事件发生的概率。

怎么样,是不是学到了一招?

在这个程序的基础上,我相信大家有能力进行进一步地延伸与发散。

大家可以尝试着去完成这样三个问题:

1,比较一下当投掷次数为100次,1000次与10000次的图像差别(提示:为了使区别更加显著,大家可以尝试将X轴使用对数坐标表示)

好的,就先写到这里,感觉有意思的话点个赞再走呗~