python以什么划分句块

本文详细介绍了Python中如何使用缩进来划分句块,包括函数定义、循环和条件语句等场景,并强调了正确缩进的重要性。

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python以什么划分句块?

python以缩进格式来划分句块。

这里打开编辑器,新建一个py文件作为示范。

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1

2

3

def happy():
print("Very Happy!")
happy()

创建函数的时候,冒号以后需要进行缩进,标记语句块。


v2-5e87d716334e85c0cffca263fe038319_b.jpg


1

2

3

4

x = 1
while x < 5:
print(x)
x += 1

在用while的时候,冒号以后需要进行缩进,标记语句块。


v2-71cad3ab21d6c0c32e7d7120c24b1bd5_b.jpg


1

2

3

4

5

x = 1
if x < 10:
print("ok")
else:
print("not ok")

在用if和else语句的时候,冒号以后需要进行缩进,标记语句块。


v2-28518a6a858e6b15927ac219c1c30da0_b.jpg


如果不用标记语句块,是会报错的。


v2-42c7e9b88ca8c4e4055d65eac6f76234_b.jpg


1

2

3

4


5

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7

8

def hey():
x = 1
while x < 3:
print("hey")
x += 1
if x == 3:
print("ok")
hey()

每一次冒号以后都是需要标记语句块,而且要根据格式一层一层标记。


v2-a8e3ea009f47930021690d77ef6425a2_b.jpg


以上就是python以什么划分句块的详细内容

python高级用法_iOS-创客学院

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### 实现二维 Voronoi 图的空间划分 为了在 Python 中对指定区域生成二维 Voronoi 图并进行空间划分,可以利用 `scipy` 或者更常用的 `scikit-learn` 及其扩展包中的工具来完成此操作。具体来说,`scipy.spatial.Voronoi` 函数能够创建 Voronoi 图。 下面是一个简单的例子展示如何使用这些库来进行所需的操作: ```python import numpy as np from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d import matplotlib.pyplot as plt # 定义一组点作为 Voronoi 图的种子点 points = np.array([[0, 0], [1, 4], [2, 3], [4, 1], [1, 1], [-0.5, -0.5], [4.5, 4.5]]) # 创建 Voronoi 对象 vor = Voronoi(points) # 绘制 Voronoi 图 fig = voronoi_plot_2d(vor) plt.show() ``` 这段代码首先导入必要的模,定义了一些代表不同位置的坐标点数组,接着调用了 `Voronoi()` 方法传入这些点以构建 Voronoi 图结构体对象;最后通过 `voronoi_plot_2d()` 将图形可视化出来[^1]。 对于特定边界内的 Voronoi 划分,可能还需要考虑裁剪无限边的情况以及设置绘图范围等问题。可以通过自定义函数处理有限区域内 Voronoi 单元格,并确保所有单元格都位于给定矩形框内部。 如果希望进一步优化性能或有特殊需求,则可以根据实际情况调整参数配置或是探索其他高级特性[^2]。 #### 注意事项 当涉及到大量数据点时,计算效率可能会成为一个问题。此时可尝试采用近似算法或其他加速技术提高运算速度,比如前面提到过的改进措施如使用 `np.dot` 来加快某些类型的矩阵乘法运算从而间接提升整体表现[^3]。
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