云从科技研究院视觉算法实习技术面试-python题-python列表推导式的使用写法

简介: 云从科技研究院视觉算法实习技术面试-python题-python列表推导式的使用写法

python的列表推导式,请使用python列表推导式将列表 nums[1 , 3 , 6 , 8] 里面的每个元素乘2.


答案:

[nums[i] for i in range(len(nums))]

python列表推导式的公式[表达式 for i in range(列表长度) if 判断条件(可加可不加)]


相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
6种有效的时间序列数据特征工程技术(使用Python)
在本文中,我们将探讨使用日期时间列提取有用信息的各种特征工程技术。
33 0
|
13天前
|
数据挖掘 数据处理 数据格式
Python读取.nc文件的方法与技术详解
通过上述方法,用户可以根据需求选择合适的库来读取.nc文件,并根据实际情况进行必要的数据操作,这是科学数据处理和分析中的一个重要技能。
45 10
|
7天前
|
测试技术 开发者 Python
Bottle技术:如何用Python打造小巧而强大的Web应用,让你一鸣惊人?
【8月更文挑战第31天】本文介绍了Bottle——一种轻量级Web框架,以其简洁的语法和强大功能受到开发者喜爱。文章涵盖Bottle的核心概念(路由、模板、请求对象),并展示了其简单易用的特性及快速开发能力。通过遵循最佳实践,开发者能够高效地利用Bottle创建高质量Web应用,迎接未来Web开发的挑战。
|
7天前
|
测试技术 Python
Bottle技术:如何用Python打造小巧而强大的Web开发利器?
【8月更文挑战第31天】Bottle是一个用Python编写的轻量级Web框架,设计简洁、快速且小巧,适用于快速开发Web应用程序。其主要特点包括简单易学、快速开发、小巧轻量及强大的功能,如路由、模板和表单验证等。Bottle的核心概念包括路由、模板和请求对象,可通过示例了解其基本用法。此外,合理使用路由、编写测试和利用Bottle扩展等最佳实践有助于更高效地进行Web开发。随着Bottle生态的不断发展,它将在未来Web开发中扮演更重要的角色。
14 1
|
9天前
|
算法 定位技术 vr&ar
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
55 0
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
|
11天前
|
算法 数据处理 数据安全/隐私保护
|
12天前
|
数据处理 开发者 Python
Python技术深度探索与实战应用
Python技术深度探索与实战应用
51 3
|
7天前
|
运维 Kubernetes 监控
自动化运维:使用Python脚本实现系统监控云原生技术实践:Kubernetes在现代应用部署中的角色
【8月更文挑战第31天】在现代IT运维管理中,自动化已成为提高效率和准确性的关键。本文将通过一个Python脚本示例,展示如何实现对服务器的自动监控,包括CPU使用率、内存占用以及磁盘空间的实时监测。这不仅帮助运维人员快速定位问题,也减轻了日常监控工作的负担。文章以通俗易懂的语言,逐步引导读者理解并实践自动化监控的设置过程。 【8月更文挑战第31天】本文旨在探索云原生技术的核心—Kubernetes,如何革新现代应用的开发与部署。通过浅显易懂的语言和实例,我们将一窥Kubernetes的强大功能及其对DevOps文化的影响。你将学会如何利用Kubernetes进行容器编排,以及它如何帮助你的
|
7天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:技术感悟与实践
【8月更文挑战第31天】在Python的世界里,装饰器如同一把魔法棒,轻轻一挥便能为函数和类增添强大的功能。本文将带你揭开装饰器的神秘面纱,通过浅显易懂的语言和实际代码示例,一起探索它们的魅力所在。从基础概念到高级应用,我们逐步深入,让你不仅理解装饰器是什么,更学会如何用它们来简化代码、增强模块功能。让我们一起开启这段装饰器的学习之旅吧!
|
10天前
|
人工智能 算法 数据可视化
DBSCAN密度聚类算法(理论+图解+python代码)
DBSCAN密度聚类算法(理论+图解+python代码)
下一篇
DDNS