(一)循环结构2
1、扩展模式
语法:
for 循环变量 in 遍历对象:
语句块1
else:
语句块2
说明:else在循环结束后执行,通常和break和continue结合使用
2、无限循环while
while 表达式:
语句块
例子:
answer = input('今天要上课么?y/n') while answer == 'y': print('好好学习,天天向上') answer = input('今天要上课么?y/n')
s=0 i=1 while i<=10: s=s+i i=i+1 print('1-10之间的累加和',s) while和for一样,有扩展形式 (二)实例
1、无限循环模拟登录
i = 0 while i < 3: username = input("请输入您的用户名") pwd = input("请输入您的密码") if username == 'ysj' and pwd == '888888': print('系统正在登录,请稍后') i = 8 else: if i < 2: print('用户名或密码不正确,您还有', 2 - i, '机会') i = i + 1 if i==3: print('对不起,三次均输入错误')
2、循环嵌套
#长方形 for i in range(1,4): for i in range(1,5): print('*',end=' ') print()
#直角三角形 for i in range(1,6): for j in range(1,i+1): print('*',end=' ') print()
#倒直角三角形 for i in range(1,6): for j in range(1,7-i): print('*',end=' ') print()
#等腰三角形 5行 for i in range(1,6): #倒三角形 for j in range(1, 6 - i): print(' ', end='') # 13579的正三角形 for k in range(1,i*2): print('*',end='') print()
# 输出菱形 row = eval(input("请输入菱形的行数")) top_row = (row + 1) // 2 # 上半部分行数 # 上半部分 for i in range(1, top_row + 1): # 倒三角形 for j in range(1, top_row + 1 - i): print(' ', end='') # 13579的正三角形 for k in range(1, i * 2): print('*', end='') print() # 下半部分 bottom_row = row // 2 for i in range(1, bottom_row + 1): # 直角三角形 for j in range(1, i + 1): print(' ', end='') # 倒三角形 5 3 1 for k in range(1, (bottom_row - i + 1) * 2): print('*', end='') print()
# 输出空心菱形 row = eval(input("请输入菱形的行数")) while row % 2 == 0: print("请重新输入") row = eval(input("请输入菱形的行数")) top_row = (row + 1) // 2 # 上半部分行数 # 上半部分 for i in range(1, top_row + 1): # 倒三角形 for j in range(1, top_row + 1 - i): print(' ', end='') # 13579的正三角形 for k in range(1, i * 2): if k == 1 or k == i * 2 - 1: print('*', end='') else: print(' ', end='') print() # 下半部分 bottom_row = row // 2 for i in range(1, bottom_row + 1): # 直角三角形 for j in range(1, i + 1): print(' ', end='') # 倒三角形 5 3 1 for k in range(1, (bottom_row - i + 1) * 2): if k == 1 or k == (bottom_row - i + 1) * 2 - 1: print('*', end='') else: print(' ', end='') print()
注意:print()代表输入换行符,if和while区别,if执行一次,while无限次
数合建模,数据建模可视化工具,除了传统的数据分析外,算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互,内置K近邻、多层感知器、弹性网络正则化等9种机器学习算法的成熟模型支撑相关场景