Как записать два неизвестных переменных в python

python: компактная запись для выбора одной из двух переменных в зависимости от их значений

подскажите можно ли как-то компактно и красиво 😉 переписать данный функционал:

понимаю что вроде как и очень понятно и более-менее компактно, но может можно лучше

минимум можно заменить строку 1 на

Без ифов. Если я правильно понял задание

Если в одну строку, тогда берем or так как при операторе and скорее всего выбьет ошибка, ибо один из предложеных вариантов может оказаться False

Дизайн сайта / логотип © 2023 Stack Exchange Inc; пользовательские материалы лицензированы в соответствии с CC BY-SA . rev 2023.3.11.43304

Нажимая «Принять все файлы cookie» вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.

Как записать два неизвестных переменных в python

У меня есть ситуация в Python (кашель, домашняя работа), где мне нужно умножить КАЖДЫЙ ЭЛЕМЕНТ в заданном списке объектов указанное число раз и вернуть выходные данные элементов. Проблема в том, что приведенные примеры входных данных имеют разные типы. Например, в одном случае можно ввести список строк, элементы которых мне нужно умножить, в то время как другие могут быть целыми числами. Так что мой тип возврата должен варьироваться. Я хотел бы сделать это, не проверяя каждый тип объекта. Есть ли способ сделать это? Я знаю, в C # я мог бы просто использовать «var», но я не знаю, существует ли такая вещь в Python?

Я понимаю, что переменные не должны быть объявлены, но в этом случае я не вижу никакого способа обойти это. Вот функция, которую я сделал:

Посмотрите, как мне нужно добавить к выходной переменной. Если я просто пытаюсь убрать выходное присваивание в первой строке, я получаю ошибку, что переменная не была определена. Но если я назначу ему 0 или «» для пустой строки, может возникнуть исключение, так как вы не можете добавить 3 к строке или «a» к целому числу и т. Д .

Вот несколько примеров входов и выходов:

11 ответов

Очень легко в Python. Вам нужно получить тип данных в вашем списке — используйте функцию type () для первого элемента — type (argsList [0]). Затем, чтобы инициализировать вывод (где у вас теперь есть . ), вам нужно нулевое или нулевое значение для этого типа. Так как int () или float () или str () возвращают ноль или nul для их типа, так и тип (argsList [0]) () возвращает нулевое или nul-значение для любого типа, который есть в вашем списке.

Итак, вот ваша функция с одной незначительной модификацией:

Слова с :: argsList = [1, 2, 3, 4] и [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] или «abcdef» . и т. д.,

Благодаря Алексу Мартелли у вас есть наилучшее решение:

Это красиво и элегантно. Сначала мы создаем итератор с iter() , затем мы используем next() , чтобы получить первый объект в списке. Затем мы накапливаем итерацию по остальному списку, и все готово. Нам никогда не нужно знать тип объектов в argsList, и они действительно могут быть разных типов, если ко всем типам может применяться оператор + . Это утка печатать.

На мгновение прошлой ночью я смутился и подумал, что вам нужна функция, которая вместо явного списка просто принимает один или несколько аргументов.

Аргумент *args функции указывает Python собрать все аргументы этой функции и создать из них кортеж; тогда кортеж привязан к имени args . Вы можете легко сделать из него список, а затем использовать метод .pop(0) , чтобы получить первый элемент из списка. Это требует памяти и времени на создание списка, поэтому решение iter() настолько элегантно.

Это просто решение Вубла, переписанное с использованием * args.

Примеры вызова этого:

Наконец, я собираюсь быть злым и жаловаться на решение, которое вы приняли. Это решение зависит от того, имеет ли базовый класс объекта разумный ноль или ноль, но не у всех классов есть это. int() возвращает 0 , а str() возвращает » (пустая строка), поэтому они работают. Но как насчет этого:

Удачи в учебе, и я надеюсь, что вам нравится Python так же, как и мне.

Если вы просто хотите заполнить пробел в своем коде, вы можете попробовать установить object=arglist[0].__class__() , чтобы присвоить ему нулевое эквивалентное значение этого класса.

Это приведет к сбою, если список пуст, но вы можете проверить это в начале функции и вернуть то, что считаете нужным.

Map выполняет функцию, переданную для каждого элемента списка (возвращает новый список), а затем sum делает + = в списке.

Не нужно тестировать объекты, просто умножьте их!

Все просто работают

Вы дали эти примеры входов и выходов:

Входные данные: (‘a’, ‘b’) Выходные данные: ‘aaaabbbb’ Входные данные: (2,3,4) Выходные данные: 36

Я не хочу писать решение для вашей домашней работы для вас, но я хочу направить вас в правильном направлении. Но я все еще не уверен, что понимаю вашу проблему, потому что проблема, насколько я понимаю, кажется немного сложной для введения в класс Python.

Самый простой способ решить эту проблему — передать аргументы в списке. Затем вы можете посмотреть на первый элемент в списке и работать с ним. Вот функция, которая требует от вызывающего абонента передать список из двух элементов:

Теперь, как мы можем сделать это расширить за два пункта? Ну, в вашем примере кода вы не были уверены, что назначить выводу вашей переменной. Как насчет назначения lst [0]? Тогда он всегда имеет правильный тип. Затем вы можете перебрать все остальные элементы в lst и накопить в вашей выходной переменной, используя + =, как вы написали. Если вы не знаете, как перебрать список элементов, но пропустите первое, что есть в списке, воспользуйтесь поиском в Google «python list slice».

Теперь, как мы можем сделать так, чтобы пользователь не упаковывал все в список, а просто вызывал функцию? Что мы действительно хотим, так это какой-то способ принять любые аргументы, которые пользователь хочет передать функции, и составить из них список. Возможно, существует специальный синтаксис для объявления функции, в которой вы говорите Python, что хотите просто объединить аргументы в список. Вы можете проверить хороший учебник и посмотреть, что в нем говорится о том, как определить функция.

Теперь, когда мы рассмотрели (в общих чертах), как накапливать ответ с помощью + =, давайте рассмотрим другие способы накапливания ответа. Если вы знаете, как использовать понимание списка, вы можете использовать один из них, чтобы вернуть новый список, основанный на списке аргументов, с умножением, выполненным для каждого аргумента; затем вы можете как-то сократить список до одного элемента и вернуть его. В Python 2.3 и новее есть встроенная функция sum() , и вы можете прочитать об этом. [РЕДАКТИРОВАТЬ: О, черт, sum() работает только с числами. См примечание добавлено в конце.]

Надеюсь, это поможет. Если вы все еще в замешательстве, я предлагаю вам связаться с вашим учителем и попросить разъяснений. Удачи.

Постскриптум В Python 2.x есть встроенная функция reduce() , и ее можно реализовать sum() , используя reduce() . Однако создатель Python считает, что лучше просто использовать sum() , и фактически он удалил reduce() из Python 3.0 (ну, он переместил его в модуль с именем functools ).

P.P.S. Если вы понимаете, как работает список, вот еще одна вещь, о которой стоит подумать. Если вы используете понимание списка, а затем передаете результат sum() , вы создаете список для использования один раз, а затем отбрасываете. Разве не было бы замечательно, если бы мы могли получить результат, но вместо того, чтобы построить весь список и затем отбросить его, мы могли бы просто использовать функцию sum() , которая потребляет элементы списка так же быстро, как они генерируются? Возможно, вы захотите прочитать это: Выражения генератора против понимания списка

РЕДАКТИРОВАТЬ: О, черт возьми, я предполагал, что sum() встроенный Python будет использовать утки. На самом деле документировано работать только с числами. Я разочарован! Мне придется поискать и посмотреть, были ли какие-либо дискуссии по этому поводу, и понять, почему они сделали это так, как сделали; у них, вероятно, были веские причины. Между тем, вы могли бы также использовать ваше решение + =. Прости за это.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Хорошо, читая другие ответы, я теперь заметил два способа, предлагаемых для очистки первого элемента в списке.

Для простоты, поскольку вы кажетесь новичком в Python, я предложил просто использовать output = lst[0] , а затем использовать нарезку списка, чтобы пропустить первый элемент в списке. Однако Вубл в своем ответе предложил использовать output = lst.pop(0) , что является очень чистым решением: он получает нулевую вещь в списке, а затем вы можете просто перебрать список и автоматически пропустить нулевую вещь. Однако этот «мутирует» список! Лучше, если такая функция не имеет «побочных эффектов», таких как изменение переданного ей списка. (Если список не является специальным списком, созданным только для этого вызова функции, таким как список *args .) Другой способ — использовать трюк «список срезов», чтобы создать копию списка, содержащего первый элемент. удален. Алекс Мартелли привел пример того, как создать «итератор» с помощью функции Python iter() , а затем с помощью итератора получить «следующую» вещь. Поскольку итератор еще не использовался, следующая вещь — это нулевая вещь в списке. Это не совсем новичок, но это самый элегантный способ сделать это в Python; Вы могли бы передать действительно огромный список функции, и решение Алекса Мартелли не будет ни изменять список, ни тратить память, создавая копию списка.

Вам не нужно объявлять типы переменных в Python; переменная имеет тип того, что ей присвоено.

Чтобы решить повторно заявленную проблему, попробуйте это:

(Это, вероятно, не самый питонический способ сделать это, но он должен по крайней мере начинать с вашей выходной переменной как правильный тип, предполагая, что весь список имеет тот же тип)

Python динамически типизирован, вам не нужно объявлять тип переменной, потому что переменная не имеет типа, есть только значения. (Любая переменная может хранить любое значение, значение никогда не меняет своего типа в течение своего времени жизни.)

Это будет работать для любого x , который вы передаете ему, фактический результат зависит от того, какой тип имеет значение в x . Если x содержит число, оно будет просто выполнять обычное умножение, если оно содержит строку, строка будет повторяться пять раз подряд, для списков и тому подобного, она будет повторять список пять раз, и так далее. Для пользовательских типов (классов) это зависит от того, имеет ли класс операцию, определенную для оператора умножения.

Я предполагаю, что цель вашей домашней работы состоит в том, чтобы подвергнуть вас «печатанию утки». Основная идея заключается в том, что вы не слишком беспокоитесь о типах, вы просто беспокоитесь о том, правильно ли работают поведения . Классический пример:

Обратите внимание, что когда вы def функция в Python, вы нигде не объявляете тип возврата. Совершенно нормально, что одна и та же функция возвращает разные типы на основе своих аргументов. Это даже считается добродетелью; Учтите, что в Python нам нужно только одно определение add_two() , и мы можем добавлять с ним целые числа, добавлять числа с плавающей запятой, объединять строки и объединять списки. Для языков со статической типизацией потребовалось бы несколько реализаций, если только у них не было выхода, такого как variant , но Python динамически типизирован. (Python строго типизирован, но динамически типизирован. Некоторые скажут, что Python слабо типизирован, но это не так. В слабо типизированном языке, таком как JavaScript, выражение 1 + «1» даст результат 2; в Python это выражение просто вызывает исключение TypeError .)

Считается очень плохим стилем пытаться проверить аргументы, чтобы выяснить их типы, а затем делать что-то на основе типов. Если вам нужно сделать код устойчивым, вы всегда можете использовать блок try :

См. Также страницу Википедии по типизированию утки.

Вы уверены, что это для начинающих Python? На мой взгляд, самый чистый способ сделать это с помощью Redu () и Lambda, оба из которых не являются типичными инструментами для начинающих, а иногда не рекомендуется даже для опытных программистов Python:

Как и Алекс Мартелли, в начале я провел быстрый тест на пустой список, который возвращает None. Обратите внимание, что если вы используете Python 3, вы должны импортировать functools, чтобы использовать redu ().

По сути, решение уменьшения (лямбда . ) очень похоже на другие предложения по настройке аккумулятора с использованием первого элемента ввода и последующей обработке остальных элементов ввода; но просто более лаконично.

Как вы видите, если вы получили аргумент списка, нет необходимости в каком-либо присваивании, чтобы «умножить его на указанное число раз и вернуть результат». Вы говорите о заданном списке; как это передается вам, если нет (наиболее естественным образом) в качестве аргумента вашей функции? Не то чтобы это имело большое значение — если это глобальная переменная, свойство объекта, которое является вашим аргументом, и так далее, это все равно не требует какого-либо присваивания.

Если бы вам «домашне» запретили использовать оператор списков * , и вам просто нужно было реализовать его самостоятельно, это потребовало бы присваивания, но без объявления:

Вы можете просто сделать пустой список «волшебным образом появившимся»: нет необходимости «объявлять» его как что-либо, это пустой список, и компилятор Python знает это так же, как вы или любой читатель вашего кода. Привязка его к имени outputlist также не требует выполнения какого-либо специального ритуала, только сама привязка (иначе как присваивание): имена не имеют типов, только объекты имеют типы. .. это Питон! -)

Редактировать : OP теперь говорит, что выходные данные должны быть не списком, а int, float или, возможно, строкой, и ему не указано, что именно. Я попросил разъяснений — умножение списка ВСЕГДА возвращает список, поэтому ясно, что он должен иметь в виду нечто отличное от того, что он первоначально сказал, что он должен был умножить список. Между тем, вот еще одна попытка чтения мыслей. Возможно, он должен вернуть список, в котором КАЖДЫЙ ПУНКТ входного списка умножается на один и тот же коэффициент (является ли этот элемент целым, числом с плавающей точкой, строкой, списком, . ). Ну тогда:

Смотри, мама, без рук ^ H ^ H ^ H ^ H ^ H назначение. (Это известно как «понимание списка», кстати).

Или, может быть (маловероятно, но моя шляпа для чтения мыслей может испытывать помехи от моей шляпы из фольги, ему нужно пойти в магазин сумасшедшего шляпника, чтобы настроить их), ему нужно (скажем) умножить каждый элемент списка , как будто они были того же типа, что и первый элемент, но возвращают их как их первоначальный тип, например,

Даже эта весьма мистическая спецификация МОЖЕТ быть приспособлена .

. хотя я очень сильно сомневаюсь, что эта специфика закодирована в таинственных рунах этого домашнего задания. Почти каждая ЛЮБАЯ спецификация может быть либо реализована, либо доказана невозможностью, как указано (требуя решения проблемы остановки или требуя, чтобы P == NP, скажем ;-). Это может потребовать некоторой работы (например, «доказать теорему о 4 цветах»; -) . но все же меньше, чем требуется, чтобы волшебным образом предсказать, что представляет собой действительная спецификация, из коллекции взаимно противоречивых наблюдений, без примеров и т. Д. Хотя в нашей повседневной работе в качестве разработчика программного обеспечения (а в старые добрые времена, когда все, с чем мы сталкивались, была домашняя работа! -), мы, конечно, встречаем множество таких случаев (и должны решать их, чтобы зарабатывать на насущный хлеб; — ) .

EditEdit : наконец-то, увидев точную спецификацию, я отмечаю, что уже реализовал ее, во всяком случае, здесь это снова:

EditEditEdit : наконец-то / наконец-то увидим более точную спецификацию с (роскошью! -) examples :

Итак, что же нужно, так это суммирование (и вы не можете использовать sum , так как он не будет работать со строками) элементов в списке ввода, каждый из которых умножается на четыре. Мое предпочтительное решение:

Если вам запрещено использовать некоторые из этих конструкций, такие как встроенные модули items и iter , есть много других возможностей (несколько худших), таких как:

Для пустого argsList первая версия возвращает [] , вторая возвращает None — в любом случае вы не уверены, что вы должны делать в этом угловом случае.

Как ввести несколько переменных из одной строки

Как ввести несколько переменных из одной строки, не зная количество переменных?

Кроме варианта ввода в строку, после чего поиск пробелов и разделение каждого "слова" в массив

Подскажите как преобразовать несколько чисел из одной строки, и несколько int переменных
Доброго времени, ломаю голову над задачей второй день, но что то ускользает от меня. суть задачи.

Несколько переменных из одной строки с разделителями
Добрый день, уважаемые камрады! Помогите, пожалуйста, присвоить несколько переменных для одной.

Ввести через консоль несколько переменных через пробел в одной строке
Всем привет. Я только учусь программировать, так что вопрос должен быть довольно несложным. Мне.

Как ввести несколько переменных в edit?
не могу разобраться как в procedure TForm1.Edit2Change(Sender: TObject); сделать так чтобы.

Пример данных для ввода покажите.
Чем вас не устраивают цикл и пробелы?

Добавлено через 3 минуты
. А, понятно, легкое отравление C++:

Как записать два неизвестных переменных в python

Назначение нескольких переменных в одной строке в Python

• Post author: admin
• Запись опубликована: 20 декабря, 2021
• Post category: Python язык программирования

Переменная — это именованное пространство памяти, которое используется для хранения некоторых данных, которые, в свою очередь, будут использоваться при некоторой обработке. Все языки программирования имеют некоторый механизм для объявления переменных, но одна вещь, которая остается общей для всех, — это имя и данные, которые ему должны быть присвоены. Они способны хранить значения типов данных.

Оператор присваивания(=) присваивает значение, указанное справа от него, имени переменной, указанному слева. Приведен основной синтаксис объявления переменных:

Синтаксис:

Пример:

Назначение нескольких переменных в одной строке

Выше приведен механизм назначения только переменных в Python, но можно назначить несколько переменных одновременно. Python присваивает значения справа налево. При назначении нескольких переменных в одной строке слева от оператора назначения, разделенного запятой, указываются разные имена переменных. То же самое относится и к их соответствующим значениям, за исключением того, что они должны располагаться справа от оператора присваивания.

При объявлении переменных таким образом необходимо соблюдать осторожность с порядком имен и их соответствующим значением.Имя первой переменной слева от оператора присваивания присваивается с первым значением справа от него и так далее.

Пример 1:

Выход:

Назначение переменных в одной строке также может быть выполнено для разных типов данных.

Пример 2:

Выход:

Не просто присвоение переменной, присвоение после выполнения некоторой операции также может быть выполнено таким же образом.

Пример 3:

Выход:

Пример 4:

Выход:

Вам также может понравиться

Python | NLP анализ отзывов о ресторанах

24 декабря, 2021

Метод заполнения словаря Python popitem()

20 декабря, 2021

Переменные Python – руководство по применению

В Python нам не нужно указывать тип переменной, потому что Python – это язык вывода и достаточно умен, чтобы получить тип переменной.

Имена переменных могут состоять из букв и цифр, но они должны начинаться с буквы или символа подчеркивания. Для имени рекомендуется использовать строчные буквы. Rahul и rahul – две разные переменные.

Что такое переменная в Python?

Переменная в Python – это имя, которое используется для обозначения ячейки памяти. Переменные также известны как идентификаторы и используются для хранения значений.

Наименование идентификатора

Переменные – это пример идентификаторов. Идентификатор используется для распознавания литералов в программе. Правила присвоения имени идентификатору приведены ниже.

• Первым символом переменной должна быть буква или знак подчеркивания(_).
• Все символы, кроме первого, могут быть: буквой из нижнего регистра(az), верхнего регистра(AZ), знаком подчеркивания или цифры(0-9).
• Имя идентификатора не должно содержать пробелов или специальных символов(!, @, #,%, ^, &, *).
• Имя идентификатора не должно быть похоже ни на одно ключевое слово, определенное в языке.
• Имена идентификаторов чувствительны к регистру; например, my name и MyName не совпадают.
• Примеры действительных идентификаторов: a123, _n, n_9 и т. д.
• Примеры недопустимых идентификаторов: 1a, n% 4, n 9 и т. д.

Объявление переменной и присвоение значений

Python не обязывает нас объявлять переменную перед ее использованием в приложении. Это позволяет нам создавать переменную в нужное время.

Нам не нужно явно объявлять переменную в Python. Когда мы присваиваем переменной какое-либо значение, эта переменная объявляется автоматически. Оператор равенства(=) используется для присвоения значения переменной.

Ссылки на объекты

Когда мы объявляем переменную, необходимо понимать, как работает интерпретатор Python. Процесс обработки переменных несколько отличается от многих других языков программирования.

Python – это объектно-ориентированный язык программирования; каждый элемент данных принадлежит к определенному типу класса. Рассмотрим следующий пример.

Объект Python создает целочисленный объект и отображает его на консоли. В приведенном выше операторе печати мы создали строковый объект. Давайте проверим его тип с помощью встроенной функции Python type().

В Python переменные – это символическое имя, которое является ссылкой или указателем на объект. Переменные используются для обозначения объектов этим именем.

Давайте разберемся в следующем примере:

На изображении выше переменная a относится к целочисленному объекту.

Предположим, мы присвоили целочисленное значение 50 новой переменной b.

Переменная b относится к тому же объекту, на который указывает a, поскольку Python не создает другой объект.

Присваиваем новое значение b. Теперь обе переменные будут ссылаться на разные объекты.

Python эффективно управляет памятью, если мы присвоим одной и той же переменной два разных значения.

Идентичность объекта

В Python каждый созданный объект уникально идентифицируется в Python. Python гарантирует, что два объекта не будут иметь одинаковый идентификатор. Встроенная функция id() используется для распознавания идентификатора объекта. Рассмотрим следующий пример.

Мы присвоили b = a, a и b обе точки на один и тот же объект. Когда мы проверили их с помощью функции id(), она вернула то же число. При a = 500 функция ссылается на новый идентификатор объекта.

Имена переменных

Мы уже обсуждали, как объявить допустимую переменную. Имена переменных могут быть любой длины, могут иметь заглавные и строчные буквы(от A до Z, от a до z), цифру(0-9) и символ подчеркивания(_). Рассмотрим следующий пример правильных имен переменных.

Рассмотрим следующее допустимое имя переменных.

В приведенном выше примере мы объявили несколько допустимых имен переменных, таких как name, _name_ и т. д. Но такие имена не рекомендуется присваивать, потому что, когда мы пытаемся прочитать код, это может создать путаницу. Имя переменной должно быть описательным, чтобы код был более читабельным.

Ключевые слова из нескольких слов могут быть созданы следующим способом.

• Camel Case – каждое слово или сокращение в середине начинается с заглавной буквы, пробелов нет. Например – nameOfStudent, valueOfVaraible и т. д.
• Pascal Case – это то же самое, что и Camel Case, но здесь первое слово заглавное. Например – NameOfStudent и т. д.
• Snake Case – слова разделяются подчеркиванием. Например – name_of_student и т. д.

Множественное присвоение

Python позволяет нам присваивать значение нескольким переменным в одном операторе, что также известно как множественное присваивание.

Мы можем применить несколько присваиваний двумя способами: либо назначив одно значение нескольким переменным, либо назначив несколько значений нескольким переменным. Рассмотрим следующий пример.

1. Присвоение одного значения нескольким переменным:

2. Присвоение нескольких значений нескольким переменным:

Значения будут присвоены в порядке появления переменных.

Типы переменных Python

В Python есть два типа переменных – локальная переменная и глобальная переменная. Давайте в них разберемся.

Локальная переменная

Локальные переменные – это переменные, которые объявлены внутри функции и имеют область видимости внутри функции.

В приведенном выше коде мы объявили функцию с именем add() и присвоили ей несколько переменных. Эти переменные будут называться локальными переменными, которые имеют область видимости только внутри функции. Если мы попытаемся использовать их вне функции, мы получим следующую ошибку.

Мы пытались использовать локальные переменные вне их области видимости; программа выдала NameError.

Глобальные переменные

Глобальные переменные могут использоваться во всей программе, и их область действия распространяется на всю программу. Мы можем использовать глобальные переменные внутри или вне функции.

Переменная, объявленная вне функции, по умолчанию является глобальной переменной. Python предоставляет ключевое слово global для использования глобальной переменной внутри функции. Если мы не используем ключевое слово global, функция рассматривает ее как локальную переменную. Давайте разберемся в следующем примере.

В приведенном выше коде мы объявили глобальную переменную x и присвоили ей значение. Затем мы определили функцию и получили доступ к объявленной переменной, используя ключевое слово global внутри функции. Теперь мы можем изменить значение. Затем мы присвоили переменной x новое строковое значение. Теперь мы вызвали функцию и приступили к печати x. Она напечатала новое присвоенное значение x.

Удаление переменных

Мы можем удалить переменную с помощью ключевого слова del. Синтаксис приведен ниже.

В следующем примере мы создаем переменную x и присваиваем ей значение. Мы удалили переменную x и напечатали ее, получаем ошибку «переменная x не определена». Переменная x больше не будет использоваться в будущем.

Максимально возможное значение переменной в Python

В отличие от других языков программирования, Python не имеет типов данных long int или float. Он обрабатывает все целочисленные значения как тип данных int. Здесь возникает вопрос: какое максимально возможное значение может содержать переменная в Python? Рассмотрим следующий пример.

Как видно из приведенного выше примера, мы присвоили переменной x большое целочисленное значение и проверили ее тип. Он напечатал class <int>. Следовательно, нет ограничения числа битов, и мы можем расширить до предела памяти.

Python не имеет специального типа данных для хранения больших чисел.

Печать одиночных и множественных переменных в Python

Мы можем распечатать несколько переменных в одном операторе печати. Ниже приведен пример одно- и многократной печати значений.

Как записать два неизвестных переменных в python

a = 123 print(a) > 123 print(type(a)) <class ‘int’> print(id(a)) 1827204944

• переменная — карточка продукции;
• адрес — это номер ячейки на складе;
• объект — сама ячейка;
• данные — бутылка с соком внутри.

1. создается объект типа int со значением 100 ;
2. создается переменная a ;
3. в переменной a сохранится адрес (ссылка) на объект;

b = a print(id(a)) > 1827204576 print(id(b)) > 1827204576

b = 500 print(id(a)) > 1827204576 print(id(b)) > 56754272

b = «tree» print(id(b)) > 54134048

Идентификатор объекта (Object Identity)

a = b = 1 print(id(a)) > 1593636784 print(id(b)) > 1593636784 print(id(1)) > 1593636784

print(a is b) > True

• давайте переменным имена, которые описывают суть объекта;
• используйте единый стиль именования в рамках каждого проекта;
• старайтесь не создавать наименования длиннее пятнадцати символов;

False, class, finally, is, return, None, continue, for, lambda, try, True, def, from, nonlocal, whileand, del, global, not, with, as, elif, if, or, yield, assert, else, import, pass, break, except, in, raise.

Импорт переменной в Python

# файл main.py space_ship = ‘Millenium Falcon’ # файл second.py from main import space_ship print(space_ship) > Millenium Falcon

if «cat» in locals(): # … if «cat» in globals(): # …

please_dont = ‘alive’ del(please_dont) print(please_dont) > Traceback (most recent call last): print(please_dont) NameError: name ‘please_dont’ is not defined

status = [‘open’, ‘close’] print(status) > [‘open’, ‘close’] print(*status) > open close

def summer(*terms): sum = 0 for term in terms: sum = sum + term return sum print(summer(2)) > 2 print(summer(3, 3)) > 6 print(summer(4, 43, 1)) > 48

def nonlocalExample(): # x — локальная внутри localExample() x = 5 def innerFunc(): x = x + 1 return x return innerFunc() print(nonlocalExample()) > UnboundLocalError: local variable ‘x’ referenced before assignment

def nonlocalExample(): # x — локальная внутри localExample() x = 5 def innerFunc(): nonlocal x x = x + 1 return x return innerFunc() print(nonlocalExample()) > 6

num = 42 def globalExample(n): res = n + num return res print(globalExample(1)) > 43

Решение уравнений с несколькими неизвестными python

Решение систем линейных уравнений с помощью Numpy в Python

Библиотеку Numpy можно использовать для выполнения множества математических и научных операций, таких как скалярное произведение, поиск значений синуса и косинуса, преобразование Фурье и т.д.

Что такое система линейных уравнений?

Википедия определяет систему линейных уравнений как:

В математике система линейных уравнений (или линейная система) – это набор двух или более линейных уравнений, включающих один и тот же набор переменных.

Конечная цель решения системы линейных уравнений – найти значения неизвестных переменных. Вот пример системы линейных уравнений с двумя неизвестными переменными x и y:

Чтобы решить указанную выше систему линейных уравнений, нам нужно найти значения переменных x и y. Есть несколько способов решить такую систему, например, исключение переменных, правило Крамера, метод сокращения строк и матричное решение.

В матричном решении решаемая система линейных уравнений представлена в виде матрицы AX = B. Например, мы можем представить уравнение 1 в виде матрицы следующим образом:

Чтобы найти значение переменных x и y в уравнении 1, нам нужно найти значения в матрице X. Для этого мы можем взять скалярное произведение обратной матрицы A и матрицы B, как показано ниже:

Если вы не знакомы с тем, как найти обратную матрицу, взгляните на эту ссылку, чтобы понять, как вручную найти обратную матрицу.

Решение

Из предыдущего раздела мы знаем, что для решения системы линейных уравнений нам необходимо выполнить две операции: обращение и скалярное произведение матрицы. Библиотека Numpy от Python поддерживает обе операции. Если вы еще не установили библиотеку Numpy, вы можете сделать это с помощью следующей команды pip:

Давайте теперь посмотрим, как решить систему линейных уравнений с помощью библиотеки Numpy.

Использование методов inv() и dot()

Сначала мы найдем матрицу, обратную матрице A, которую мы определили в предыдущем разделе.

Давайте сначала создадим матрицу A на Python. Для создания матрицы можно использовать метод массива модуля Numpy. Матрицу можно рассматривать как список списков, где каждый список представляет собой строку.

В следующем скрипте мы создаем список с именем m_list, который дополнительно содержит два списка: [4,3] и [-5,9]. Эти списки представляют собой две строки в матрице A. Чтобы создать матрицу A с помощью Numpy, m_list передается методу массива, как показано ниже:

Чтобы найти обратную матрицу, которая передается методу linalg.inv() модуля Numpy:

Следующим шагом является нахождение скалярного произведения между матрицей, обратной матрицей A и B. Важно отметить, что матричное скалярное произведение возможно только между матрицами, если их внутренние размеры равны, т.е. количество столбцов левой матрицы должно соответствовать количеству строк в правой матрице.

Чтобы найти точечный продукт с помощью библиотеки Numpy, используется функция linalg.dot(). Следующий скрипт находит скалярное произведение между обратной матрицей A и B, которая является решением уравнения 1.

Здесь 2 и 4 – соответствующие значения для неизвестных x и y в уравнении 1. Чтобы убедиться, что если вы подставите 2 вместо неизвестного x и 4 вместо неизвестного y в уравнении 4x + 3y, вы увидите что результат будет 20.

Давайте теперь решим систему трех линейных уравнений, как показано ниже:

Вышеупомянутое уравнение можно решить с помощью библиотеки Numpy следующим образом:

В приведенном выше скрипте методы linalg.inv() и linalg.dot() связаны вместе. Переменная X содержит решение уравнения 2 и печатается следующим образом:

Значения неизвестных x, y и z равны 5, 3 и -2 соответственно. Вы можете подставить эти значения в уравнение 2 и проверить их правильность.

resolve()

В двух предыдущих примерах мы использовали методы linalg.inv() и linalg.dot() для поиска решения системы уравнений. Однако библиотека Numpy содержит метод linalg.solve(), который можно использовать для непосредственного поиска решения системы линейных уравнений:

Вы можете видеть, что результат такой же, как и раньше.

Пример

Давайте посмотрим, как систему линейных уравнений можно использовать для решения реальных задач.

Предположим, продавец фруктов продал 20 манго и 10 апельсинов за один день на общую сумму 350 долларов. На следующий день он продал 17 манго и 22 апельсина за 500 долларов. Если цены на фрукты оставались неизменными в оба дня, какова была цена одного манго и одного апельсина?

Эту задачу легко решить с помощью системы двух линейных уравнений.

Допустим, цена одного манго равна x, а цена апельсина – y. Вышеупомянутую проблему можно преобразовать так:

Решение для указанной выше системы уравнений показано здесь:

И вот результат:

Выходные данные показывают, что цена одного манго составляет 10 долларов, а цена одного апельсина – 15 долларов.

Решение систем линейных уравнений с помощью Python’s Numpy

Два или более линейных уравнения с одинаковым набором переменных называются системой линейных уравнений. Мы можем решить эти переменные в Python с помощью Numpy.

• Автор записи

Автор: Guest Contributor
Дата записи

Библиотека Numpy может использоваться для выполнения различных математических/научных операций, таких как матричные кросс-и точечные произведения, поиск значений синуса и косинуса, преобразование Фурье и манипулирование формой и т. Д. Слово Numpy-это сокращенное обозначение “Числового питона”.

В этой статье вы увидите, как решить систему линейных уравнений с помощью библиотеки Numpy Python.

Что такое Система линейных уравнений?

В математике система линейных уравнений (или линейная система) представляет собой совокупность двух или более линейных уравнений, включающих один и тот же набор переменных.

Конечная цель решения системы линейных уравнений – найти значения неизвестных переменных. Вот пример системы линейных уравнений с двумя неизвестными переменными, x и y :

Чтобы решить приведенную выше систему линейных уравнений, нам нужно найти значения переменных x и y . Существует множество способов решения такой системы, таких как Исключение переменных, Правило Крамера, Метод сокращения строк и Матричное решение. В этой статье мы рассмотрим матричное решение.

В матричном решении система решаемых линейных уравнений представляется в виде матрицы AX . Например, мы можем представить Уравнение 1 в виде матрицы следующим образом:

Чтобы найти значение переменных x и y в Уравнение 1 , нам нужно найти значения в матрице X . Для этого мы можем взять точечное произведение обратной матрицы A и матрицы B , как показано ниже:

Если вы не знакомы с тем, как найти обратную матрицу, взгляните на эту ссылку, чтобы понять, как вручную найти обратную матрицу. Чтобы понять матричный точечный продукт, ознакомьтесь с этой статьей .

Решение системы линейных уравнений с Numpy

Из предыдущего раздела мы знаем, что для решения системы линейных уравнений необходимо выполнить две операции: инверсию матрицы и матричное точечное произведение. Библиотека Numpy из Python поддерживает обе эти операции. Если вы еще не установили библиотеку Numpy, вы можете сделать это с помощью следующей команды pip :

Теперь давайте посмотрим, как решить систему линейных уравнений с помощью библиотеки Numpy.

Использование методов inv() и dot()

Во-первых, мы найдем обратную матрицу A , которую мы определили в предыдущем разделе.

Давайте сначала создадим матрицу A в Python. Для создания матрицы можно использовать метод array модуля Numpy. Матрицу можно рассматривать как список списков, где каждый список представляет собой строку.

В следующем скрипте мы создаем список с именем m_list , который далее содержит два списка: [4,3] и [-5,9] . Эти списки являются двумя строками в матрице A . Чтобы создать матрицу A с помощью Numpy, m_list передается методу array , как показано ниже:

Чтобы найти обратную матрицу, матрица передается в метод linalg.inv() модуля Numpy:

Следующий шаг-найти точечное произведение между обратной матрицей A и матрицей B . Важно отметить, что матричное точечное произведение возможно только между матрицами , если внутренние размеры матриц равны , то есть количество столбцов левой матрицы должно соответствовать количеству строк в правой матрице.

Для поиска точечного продукта с помощью библиотеки Numpy используется функция linalg.dot () . Следующий скрипт находит точечное произведение между обратной матрицей A и матрицей B , которая является решением уравнения 1 .

Вот, 2 и 4 являются ли соответствующие значения для неизвестных x и y in Уравнение 1 . Для проверки, если вы подключаете 2 на месте неизвестного x и 4 на месте неизвестного y в уравнении 4x + 3y вы увидите , что результат будет равен 20.

Давайте теперь решим систему из трех линейных уравнений, как показано ниже:

Приведенное выше уравнение можно решить с помощью библиотеки Numpy следующим образом:

В приведенном выше скрипте методы linalg.inv() и linalg.dot() соединены вместе. Переменная X содержит решение для уравнения 2 и печатается следующим образом:

Значение для неизвестных x , y и z равно 5, 3 и -2 соответственно. Вы можете подключить эти значения в Уравнение 2 и проверить их правильность.

Использование метода solve()

В предыдущих двух примерах мы использовали методы linalg.inv() и linalg.dot() для нахождения решения системы уравнений. Однако библиотека Numpy содержит метод linalg.dsolve () , который может быть использован для непосредственного нахождения решения системы линейных уравнений:

Вы можете видеть, что выход такой же, как и раньше.

Реальный Пример

Давайте посмотрим, как система линейных уравнений может быть использована для решения реальных задач.

Предположим, продавец фруктов продал 20 манго и 10 апельсинов за один день на общую сумму 350 долларов. На следующий день он продал 17 манго и 22 апельсина за 500 долларов. Если цены на фрукты оставались неизменными в оба дня, то какова была цена одного манго и одного апельсина?

Эта задача легко решается с помощью системы двух линейных уравнений.

Допустим, цена одного манго равна x , а цена одного апельсина равна y . Вышеприведенная проблема может быть преобразована следующим образом:

Решение приведенной выше системы уравнений показано здесь:

Результат показывает, что цена одного манго составляет 10 долларов, а цена одного апельсина-15 долларов.

Библиотека Sympy: символьные вычисления в Python

Что такое SymPy ? Это библиотека символьной математики языка Python. Она является реальной альтернативой таким математическим пакетам как Mathematica или Maple и обладает очень простым и легко расширяемым кодом. SymPy написана исключительно на языке Python и не требует никаких сторонних библиотек.

Документацию и исходный код этой библиотеки можно найти на ее официальной странице.

Первые шаги с SymPy

Используем SymPy как обычный калькулятор

В библиотеке SymPy есть три встроенных численных типа данных: Real , Rational и Integer . С Real и Integer все понятно, а класс Rational представляет рациональное число как пару чисел: числитель и знаменатель рациональной дроби. Таким образом, Rational(1, 2) представляет собой 1/2 , а, например, Rational(5, 2) — соответственно 5/2 .

Библиотека SymPy использует библиотеку mpmath , что позволяет производить вычисления с произвольной точностью. Таким образом, ряд констант (например, пи, e), которые в данной библиотеке рассматриваются как символы, могут быть вычислены с любой точностью.

Как можно заметить, функция evalf() дает на выходе число с плавающей точкой.

В SymPy есть также класс, представляющий такое понятие в математике, как бесконечность. Он обозначается следующим образом: oo .

Символы

В отличие от ряда других систем компьютерной алгебры, в SymPy можно в явном виде задавать символьные переменные. Это происходит следующим образом:

После их задания, с ними можно производить различные манипуляции.

С символами можно производить преобразования с использованием некоторых операторов языка Python. А именно, арифметических ( + , -` , «* , ** ) и логических ( & , | ,

Библиотека SymPy позволяет задавать форму вывода результатов на экран. Обычно мы используем формат такого вида:

Алгебраические преобразования

SymPy способна на сложные алгебраические преобразования. Здесь мы рассмотрим наиболее востребованные из них, а именно раскрытие скобок и упрощение выражений.

Раскрытие скобок

Чтобы раскрыть скобки в алгебраических выражениях, используйте следующий синтаксис:

При помощи ключевого слова можно добавить поддержку работы с комплексными переменными, а также раскрытие скобок в тригонометрических функциях.

Упрощение выражений

Если вы хотите привести выражение к более простому виду (возможно, сократить какие-то члены), то используйте функцию simplify .

Также надо сказать, что для определенных видов математических функций существуют альтернативные, более конкретные функции для упрощения выражений. Так, для упрощения степенных функций есть функция powsimp , для тригонометрических — trigsimp , а для логарифмических — logcombine , radsimp .

Вычисления

Вычисления пределов

Для вычисления пределов в SymPy предусмотрен очень простой синтаксис, а именно limit(function, variable, point) . Например, если вы хотите вычислить предел функции f(x) , где x -> 0 , то надо написать limit(f(x), x, 0) .

Также можно вычислять пределы, которые стремятся к бесконечности.

Дифференцирование

Для дифференцирования выражений в SymPy есть функция diff(func, var) . Ниже даны примеры ее работы.

Проверим результат последней функции при помощи определения производной через предел.

tan 2 (��)+1 Результат тот же.

Также при помощи этой же функции могут быть вычислены производные более высоких порядков. Синтаксис функции будет следующим: diff(func, var, n) . Ниже приведено несколько примеров.

Разложение в ряд

Для разложения выражения в ряд Тейлора используется следующий синтаксис: series(expr, var) .

Интегрирование

В SymPy реализована поддержка определенных и неопределенных интегралов при помощи функции integrate() . Интегрировать можно элементарные, трансцендентные и специальные функции. Интегрирование осуществляется с помощью расширенного алгоритма Риша-Нормана. Также используются различные эвристики и шаблоны. Вот примеры интегрирования элементарных функций:

Также несложно посчитать интеграл и от специальных функций. Возьмем, например, функцию Гаусса:

Результат вычисления можете посмотреть сами. Вот примеры вычисления определенных интегралов.

Также можно вычислять определенные интегралы с бесконечными пределами интегрирования (несобственные интегралы).

Решение уравнений

При помощи SymPy можно решать алгебраические уравнения с одной или несколькими переменными. Для этого используется функция solveset() .

Как можно заметить, первое выражение функции solveset() приравнивается к 0 и решается относительно х . Также возможно решать некоторые уравнения с трансцендентными функциями.

Системы линейных уравнений

SymPy способна решать широкий класс полиномиальных уравнений. Также при помощи данной библиотеки можно решать и системы уравнений. При этом переменные, относительно которых должна быть разрешена система, передаются в виде кортежа во втором аргументе функции solve() , которая используется для таких задач.

Факторизация

Другим мощным методом исследования полиномиальных уравнений является факторизация многочленов (то есть представление многочлена в виде произведения многочленов меньших степеней). Для этого в SymPy предусмотрена функция factor() , которая способна производить факторизацию очень широкого класса полиномов.

Булевы уравнения

Также в SymPy реализована возможность решения булевых уравнений, что по сути означает проверку булевого выражения на истинность. Для этого используется функция satisfiable() .

Данный результат говорит нам о том, что выражение (x & y) будет истинным тогда и только тогда, когда x и y истинны. Если выражение не может быть истинным ни при каких значениях переменных, то функция вернет результат False .

Линейная алгебра

Матрицы

Матрицы в SymPy создаются как экземпляры класса Matrix :

В отличие от NumPy , мы можем использовать в матрицах символьные переменные:

И производить с ними разные манипуляции:

Дифференциальные уравнения

При помощи библиотеки SymPy можно решать некоторые обыкновенные дифференциальные уравнения. Для этого используется функция dsolve() . Для начала нам надо задать неопределенную функцию. Это можно сделать, передав параметр cls=Function в функцию symbols() .

Теперь f и g заданы как неопределенные функции. мы можем в этом убедиться, просто вызвав f(x) .

Теперь решим следующее дифференциальное уравнение:

Чтобы улучшить решаемость и помочь этой функции в поиске решения, можно передавать в нее определенные ключевые аргументы. Например, если мы видим, что это уравнение с разделяемыми переменными, то мы можем передать в функцию аргумент hint=’separable’ .

Бесплатные кодинг марафоны с ревью кода

Наш телеграм канал проводит бесплатные марафоны по написанию кода на Python с ревью кода от преподавателя