Python 教程之输入输出(7)—— 如何在 Python 中不使用换行符进行打印?

简介: Python 教程之输入输出(7)—— 如何在 Python 中不使用换行符进行打印?

通常,从 C/C++ 切换到 Python 的人们想知道如何打印两个或多个变量或语句,而无需在 Python 中换行。由于默认情况下python print() 函数以换行符结尾。如果您使用 print(a_variable),Python 有一个预定义的格式,那么它将会自动转到下一行。 

例如:

print("py")
print("python")

以上代码将导致换行:

py
python

但有的时候可能会发生我们不想转到下一行但想在同一行打印的情况。那么我们应该怎么做呢?

例如: 

输入: print("haiyong")print(".site")
输出:haiyong.site
输入:a = [1, 2, 3, 4]
输出:1 2 3 4

这里讨论的解决方案取决于你使用的 python 版本。


在 Python 2.x 中不带换行符打印

# 用于在同一行打印的 Python 2 代码 
# 在同一行打印 hy 和 haiyong
print("hy"),
print("haiyong")
# 数组
a = [1, 2, 3, 4]
# 在同一行打印元素
for i in range(4):
  print(a[i]),

输出:

hy haiyong
1 2 3 4

在 Python 3.x 中不使用换行符打印

# 用于在同一行打印上打印的 Python 3 代码
# hy 和 haiyong 在同一行
print("hy", end =" ")
print("haiyong")
# 数组
a = [1, 2, 3, 4]
# 在同一行打印元素
for i in range(4):
  print(a[i], end =" ")

输出:

hy haiyong
1 2 3 4

在 Python 3.x 中不使用换行符打印而不使用 for 循环

# 在 Python 3.x 中不使用换行符打印而不使用 for 循环
l=[1,2,3,4,5,6]
# 使用 * 符号在一行中打印列表元素
print(*l)
#This code is contributed by haiyong

输出:

1 2 3 4 5 6

感谢大家的阅读,有什么问题的话可以在评论中告诉我。希望大家能够给我来个点赞+收藏+评论 ,你的支持是海海更新的动力!后面我会持续分享前端 & 后端相关的专业知识。


目录
相关文章
|
13天前
|
BI Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 8
本教程介绍SciPy中显著性检验的应用,包括如何利用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间的差异是否显著。通过示例代码展示了如何使用describe()函数获取数组的统计描述信息,如观测次数、最小最大值、均值、方差等。
23 1
|
14天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 6
显著性检验是统计学中用于判断样本与总体假设间是否存在显著差异的方法。SciPy的scipy.stats模块提供了执行显著性检验的工具,如T检验,用于比较两组数据的均值是否来自同一分布。通过ttest_ind()函数,可以获取两样本的t统计量和p值,进而判断差异是否显著。示例代码展示了如何使用该函数进行T检验并输出结果。
18 1
|
16天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
24 1
|
18天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 2
SciPy插值教程:介绍插值概念及其在数值分析中的应用,特别是在处理数据缺失时的插补和平滑数据集。SciPy的`scipy.interpolate`模块提供了强大的插值功能,如一维插值和样条插值。通过`UnivariateSpline()`函数,可以轻松实现单变量插值,示例代码展示了如何对非线性点进行插值计算。
22 3
|
21天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 4
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,主要通过scipy.spatial模块实现。内容涵盖空间数据的基本概念、距离矩阵的定义及其在生物信息学中的应用,以及如何计算欧几里得距离。示例代码展示了如何使用SciPy计算两点间的欧几里得距离。
32 5
|
20天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 6
本教程介绍了SciPy处理空间数据的方法,包括使用scipy.spatial模块进行点位置判断、最近点计算等内容。还详细讲解了距离矩阵的概念及其应用,如在生物信息学中表示蛋白质结构等。最后,通过实例演示了如何计算两点间的余弦距离。
27 3
|
19天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 7
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,涵盖如何使用`scipy.spatial`模块进行点的位置判断、最近点计算等操作。还详细解释了距离矩阵的概念及其在生物信息学中的应用,以及汉明距离的定义和计算方法。示例代码展示了如何计算两个点之间的汉明距离。
26 1
|
15天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 5
显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否由随机变异引起,或是假设与真实情况不符所致。SciPy通过scipy.stats模块提供显著性检验功能,P值用于衡量数据接近极端程度,与alpha值对比以决定统计显著性。
21 0
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 3
本教程介绍了SciPy中的插值方法,包括什么是插值及其在数据处理和机器学习中的应用。通过 `scipy.interpolate` 模块,特别是 `Rbf()` 函数,展示了如何实现径向基函数插值,以平滑数据集中的离散点。示例代码演示了如何使用 `Rbf()` 函数进行插值计算。
23 0
|
17天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 1
本教程介绍Scipy显著性检验,包括统计假设、零假设和备择假设等概念,以及如何使用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间是否存在显著差异。
22 0