python递推法计算sinx,python推导式的概念
python中三元形式的语法如下===if else
如果条件不成立，结果=x
另一种三元形式，比较少见。
结果=(x，y)[条件]
列表导出公式==循环
Python的列表派生表达式用于使用其他列表创建新列表。
它的基本形式是[列表中变量的公式]
list _1_ 10=[ x * *2forxinrange (1，11 ) ]print(list_1_10)))))))).
与三元公式耦合的推导公式
例2=[ 1，2，3 ]、[ 4，5，6 ]、[ 7，8，9 ]、[10]]
(ex maple 5=[j * * 2 foriinexample 2 if len(I)1 forjiniifj % 2==0]print(ex maple 5))))))))
生成器推导公式
Python生成器派生公式：
生成器表达式的用法与列表导出表达式的用法非常相似。在表格生成器的导出表达式中使用括号)作为分隔符，而不是在列表的导出表达式中使用方括号)。
积木)。
与列表导出表达式最大的区别是生成器导出表达式的结果是生成器对象。生成器对象类似于迭代器对象，具有惯性求值的特性，只在需要的时候生成新元素。比列表推导公式效率高，占用空间小，特别适合大数据处理。
使用generator对象的元素时，可以根据需要将其转换为列表或元组，使用generator对象的next(方法或内置函数next)遍历，或者使用for循环直接遍历其中的元素。但是，无论如何访问元素，都只能从前到后访问每个元素。无法再次访问已访问的元素。此外，不支持通过下标访问该元素。如果在访问所有元素后需要再次访问元素，则必须重新创建生成器对象。其他迭代器对象，如枚举、过滤器、映射和zip，也有类似的特征。
g=(IforInrange(199))print)g . _ _ next _ _))print)g . _ _ _(next _)next
示例：
字典推导公式
S={x: x. Stripe () for Xin) He，)she，)I)} #条纹处理后输出格式为x: x。
s
{ 他:他，她:她，我:我 }
对于s.items()中的k，v:
Print (k，:，v))))))。
他：他
她：她
我：我
#Python strip))方法删除字符串头部和尾部的指定字符。默认值是空格。Str.Strip(0 表示即使成功出现在str字符串中的字符 0 被删除
字典推式以{key:value type}的方式生成字典。
{I:str(I ) foriinrange (1，5 ) }
{1:1 ，2:2 ，3:3 ，4: 4} #由range对象I和I转换而来的字符串组成的字典。
x=[A ， b ， c ， D]
y=[a ， b ， b ， b ， d]
{i:j for i，jinzip(x，y)} #字典由两个zip对象的字符类型列表组成。
{A: a ， B: b ， C: b 和 D: d}
在Python中，使用集合导出表达式，可以使用列表、元组、字典、集合和范围区间，快速生成满足自己需求的集合。
集合派生公式的语法形式与字典派生公式的语法形式完全相同，如下。
{可迭代对象中迭代变量的公式[if表达式]}
其中【】括起来的部分可以使用，也可以省略。
如果集体推导公式和字典推导公式在形式上完全相同，读者如何分辨哪一个给出的是相同的推导公式？最简单直接的方法就是根据公式判断。如果表达式的形式是键-值对(key:value)，则证明导出表达式是字典导出表达式。否则，该公式是为集合导出的。
[示例1]
setnew={I**2forIinrange(3) }
是打印(设置为新)
执行结果如下。
{ 0,1,4 }
[例2]由于生成了集合，保存的元素必须是唯一的。
元组演示=(1，1，2，3，4，5，6，6))
set new={ x * * 2 forxintupledemoifx % 2==0 }
是打印(设置为新)
执行结果是：
{ 16,436 }
[示例3]
dictdemo={1:1， 2:2， 3:3}
setnew={xforxindictdemo.keys(}
是打印(设置为新)
执行结果如下。
{2、1、3}
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