相关疑难解决方法(0)

这是我的任务,对于我的生活,我似乎无法想办法.这是我到目前为止的代码:

sum = 0
k = 1
while k <= 0.0001:
     if k % 2 == 1:
       sum = sum + 1.0/k
     else:
      sum = sum - 1.0/k
 k = k + 1
 print()

这是我的任务:

创建一个名为sumseries.py的python程序,它执行以下操作:将注释放在程序顶部,并附上您的名称,日期和程序的描述.

编写一个程序来计算和显示系列的总和:

1 - 1/2 + 1/3 - 1/4 + ......

直到达到小于0.0001的期限.

10,000次迭代的答案似乎是0.6930971830599583

我以1,000,000,000(十亿)次迭代运行该程序,并提出了一些0.6931471810606472.我需要创建一个循环来可编程地创建系列.

我试图迭代列表列表中的每一行，将每行中的一个元素附加到新列表中，然后在新列表中查找唯一元素。

我知道我可以使用 for 循环轻松完成此操作。我正在尝试不同的路线，因为我想了解有关类和函数的更多信息。

这是列表列表的示例。第一行是标题：

legislators = [
 ['last_name', 'first_name', 'birthday', 'gender', 'type', 'state', 'party'],
 ['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration'],
 ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', '', 'rep', 'VA', ''],
 ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', '', 'rep', 'SC', ''],
 ['Carroll', 'Daniel', '1730-07-22', 'M', 'rep', 'MD', ''],
 ['Clymer', 'George', '1739-03-16', 'M', 'rep', 'PA', ''],
 ['Contee', 'Benjamin', '', 'M', 'rep', 'MD', ''],...]

这是我的代码：

import csv
f = open("legislators.csv")
csvreader = csv.reader(f)
legislators = list(csvreader)

class Dataset:
    def __init__(self, data):
        self.header = data[0] #Isolate header from …

_{Stack Overflow 上有很多关于这个一般主题的问答，但它们要么质量很差（通常是初学者的调试问题暗示的），要么以其他方式错过了目标（通常是不够通用）。至少有两种极其常见的方法会使幼稚的代码出错，初学者从关于循环的规范中获益更多，而不是从将问题作为拼写错误或关于打印所需内容的规范中获益。所以这是我尝试将所有相关信息放在同一个地方。}

假设我有一些简单的代码，可以对一个值进行计算x并将其分配给y：

y = x + 1

# Or it could be in a function:
def calc_y(an_x):
    return an_x + 1

现在我想重复计算 的许多可能值x。我知道for如果我已经有要使用的值列表（或其他序列），我可以使用循环：

xs = [1, 3, 5]
for x in xs:
    y = x + 1

while或者，如果有其他逻辑来计算值序列，我可以使用循环x：

def next_collatz(value):
    if value % 2 == 0:
        return value // 2
    else:
        return 3 * value + 1

def collatz_from_19():
    x = 19
    while x != 1:
        x …

我无法相信,但我被一项非常简单的任务所困扰.

我需要检查,如果值是在字典中的任何键或值.我可以找到密钥使用if 'A' in dictionary,但我似乎无法让它工作values.我意识到我可以使用for循环来做这个,我可以诉诸于此但我想知道是否有内置的方法.

为什么要有__iter__方法？如果一个对象是一个迭代器，那么拥有一个返回自身的方法是没有意义的。如果它不是一个迭代器而是一个可迭代的，即带有__iter__and__getitem__方法的东西，那么为什么要定义一些返回迭代器但不是迭代器本身的东西呢？在 Python 中，何时需要定义一个本身不是迭代器的可迭代对象？或者，什么是可迭代但不是迭代器的示例？

@Padraic Cunningham 如果您想让我删除问题，请告诉我。

我是python的新手。我想根据某些条件跳过一些迭代器值。这在 C 中很容易，但在 python 中我很难。

所以请帮助我理解为什么这里的代码循环 100 次而不是 10 次。

 for i in range(100):
    print i
    i = i +10

编辑：我知道可以选择更改 for 循环的步长。但我对动态更改迭代器变量很感兴趣，就像我们可以在 C 中做的那样。好吧，我明白了，python 中的 for 循环与 C 中的不同。简单的方法是使用 while 循环，我在我的代码中做到了它奏效了。感谢社区！

如果我有代码......

list = ['Clemont', 'Albert', 'Shiro']
for x in range(len(list)):
    print(x)

...... x这里的技术术语是什么？我假设它是"迭代对象",但也许这是一种误解; 如果它不是一个误解,什么是迭代对象？

为什么map使用可多次迭代的对象调用时不返回也可多次迭代的对象？我认为后者更为合理。

我的用例是我有很多data，因此只能对其进行迭代。map（理论上）非常适合 上的操作data，因为它是惰性的。然而，在下面的示例中，我希望两次长度相同。

iterable = [1,2,3,4]  # this can be iterated repeatedly
m = map(lambda x:x**2, iterable) # this again should be iterable repeatedly
print(len(list(m))) # 4
print(len(list(m))) # 0

如何映射可迭代结构并获取可迭代结构？

编辑： 这是一个恕我直言应该如何工作的示例，演示了惰性评估：

def g(): 
    print('g() called')

data = [g, g]

# map is lazy, so nothing is called
m = map(lambda g: g(), data)
print('m: %s' % len(list(m))) # g() is called here
print('m: %s' % len(list(m))) # this should work, …

以下程序是否保证始终产生相同的输出？

s = 'fgvhlsdagfcisdghfjkfdshfsal'
for c in s:
    print(c)

与这篇文章类似，但我想对外部源提供的任意列表或单词执行此任务，这些列表或单词可能会根据用户输入而改变。例如，我可能有：

input = ['annotate','color','october','cellular','wingding','appeasement','sorta']

输出应该是

output = ['color','october','wingding','sorta']

任何帮助，将不胜感激！