python的next函數(shù)怎樣反復(fù)使用

1、使用循環(huán)結(jié)構(gòu)

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我們在編程中，如果是需要一直重復(fù)操作的話，比如說重復(fù)的加法，重復(fù)發(fā)進行運算時，我們就可以使用循環(huán)的結(jié)構(gòu)，在這個過程中我們要確定的是就是循環(huán)的次數(shù)，一般可以使用for循環(huán)，舉個例子：

sum=0 for i in range(1,101): sum1 = sum1 +i i += 1 print("for--1-100的和是： ",sum1)

在這個例子中，就是對1-100之間的數(shù)進行求和的操作，使用的就是for循環(huán)來進行計算的，確定了循環(huán)的范圍是0-100。

2、使用圓形結(jié)構(gòu)

所謂的圓形結(jié)構(gòu)，只不過是換了一種循環(huán)的方式，可以使用while循環(huán)，使用這種方式是在不知道需要循環(huán)的次數(shù)時使用，在循環(huán)的時候，我們可以使用布爾值來控制循環(huán)，如果獲得True，循環(huán)將繼續(xù)。如果獲得False，則循環(huán)終止。

Python。重復(fù)元素判定。編寫一個函數(shù)，接受列表作為參數(shù)

代碼如下：

def func1(num_list):

if len(num_list) != len(set(num_list)):

return True

else:

return False

if __name__ == '__main__':

num_list = [[1, 2, 3, 4], [6, 7, 8], [4, 5, 6, 6, 6]]

for one_list in num_list:

print(func1(one_list))

運行結(jié)果：

擴展資料

python對列表去重的幾種方式：

1、直觀方法，先建立一個新的空列表，通過遍歷原來的列表，再利用邏輯關(guān)系not in 來去重?？偨Y(jié)：這樣可以做出來，但是過程不夠簡單。但是此方法保證了列表的順序性。

2、利用set的自動去重功能，將列表轉(zhuǎn)化為集合再轉(zhuǎn)化為列表，利用集合的自動去重功能。簡單快速。缺點是：使用set方法無法保證去重后的順序。

參考資料：python官網(wǎng)-Doc語法文檔

python用drop_duplicates()函數(shù)保留數(shù)據(jù)集的重復(fù)行

前兩天處理數(shù)據(jù)的時候，需要得到兩個數(shù)據(jù)的交集數(shù)據(jù)，所以要去除數(shù)據(jù)中非重復(fù)部分，只保留數(shù)據(jù)中的重復(fù)部分。

?? 網(wǎng)上看了一下大家的教程，大部分都是教去除重復(fù)行，很少有說到僅保留重復(fù)行的。所以在這里用drop_duplicates這個去重函數(shù)來實現(xiàn)這個功能。

drop_duplicates函數(shù)介紹 ：

data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)

#subset對應(yīng)的值是列名，表示只考慮這兩列，將這兩列對應(yīng)值相同的行進行去重。

默認(rèn)值為subset=None表示考慮所有列。

keep='first’表示保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行，是默認(rèn)值。

keep另外兩個取值為"last"和False，分別表示保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)行和去除所有重復(fù)行。

inplace=True表示直接在原來的DataFrame上刪除重復(fù)項，而默認(rèn)值False表示生成一個副本。

要用函數(shù)取得數(shù)據(jù)集data中的重復(fù)列，分三個步驟 ：

（提前導(dǎo)入pandas模塊）

data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一個重復(fù)行

data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重復(fù)行

data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)

#合并起來再去重，只剩下真的重復(fù)行。

舉例：data中wangwu行和tony行重復(fù)，需要把它們兩行取出。

第一步：#保留第一個重復(fù)行

第二步：#去除所有重復(fù)行

第三步：#合并起來再去重

通過以上步驟實現(xiàn)取出數(shù)據(jù)中的重復(fù)行。

用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？

搜索之后發(fā)現(xiàn)，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖

第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標(biāo)系里，從原點開始根據(jù)指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。

它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉(zhuǎn)170度，注意此時并沒有移動，只是轉(zhuǎn)角度

然后呢？ 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數(shù)據(jù)，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來也挺簡單，

首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫圖的圖。

然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。

接著就是各種完善，比如加標(biāo)題，設(shè)定x軸和y軸標(biāo)簽，范圍，顏色，網(wǎng)格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細。

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。

我為什么要研究這個呢？當(dāng)然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？

假設(shè)現(xiàn)在有個數(shù)據(jù)csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：

這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數(shù)，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

圖形如下：

但是，Ahr999指數(shù)怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。

繼續(xù)谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格

ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標(biāo)簽

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數(shù)，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。

這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。

有了自己的數(shù)據(jù)，建立自己的各個指數(shù)，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

文章名稱：python畫重復(fù)函數(shù) python重復(fù)運算
鏈接URL：http://jinyejixie.com/article30/doscdso.html

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