python编程：从入门到实践(第二版) 练习8-4

最新推荐文章于 2023-11-27 17:37:24 发布

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本文介绍了一个使用Python编写的函数make_shirt()，该函数用于定制不同尺寸和图案的T恤。通过调整函数参数，可以轻松制作带有默认或自定义文字的大号或中号T恤。

练习8-4：大号T恤　修改函数make_shirt() ，使其在默认情况下制作一件印有“I love Python”字样的大号T恤。调用这个函数来制作：一件印有默认字样的大号T恤，一件印有默认字样的中号T恤，以及一件印有其他字样的T恤（尺码无关紧要）。

调用函数括号为空，输出的是默认参数

调用函数为M，是改变了默认参数，这是个优先级的问题，函数调用括号内的优先级大于默认

调用函数直接设置为关键字参数，也是优先级的问题，优先级大于默

def make_shirt(shirt_size='L', shirt_message='I love Python'):
    print(f"T恤的尺码是{shirt_size}，字样是{shirt_message}。")

    # 一件印有默认字样的大号T恤
make_shirt()
#印有默认字样的中号
make_shirt('M')
#印有其他字样的，尺码无所谓
make_shirt(shirt_message='I love Jave')

T恤的尺码是L，字样是I love Python。
T恤的尺码是M，字样是I love Python。
T恤的尺码是L，字样是I love Jave。

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### 切片操作示例在 Python 编程中，切片是一种非常强大的功能，可以用于访问列表、字符串等序列类型的部分元素。以下是一个基于《Python编程：从入门到实践（第3版）》中的练习题所设计的示例程序，展示如何使用切片操作来获取列表的前三个元素、中间三个元素以及末尾三个元素。 ```python # 示例列表 my_list = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70] # 获取前三个元素 first_three = my_list[:3] print("前三个元素:", first_three) # 输出：前三个元素: [10, 20, 30] # 获取中间三个元素 middle_index = len(my_list) // 2 middle_three = my_list[middle_index - 1 : middle_index + 2] print("中间三个元素:", middle_three) # 输出：中间三个元素: [30, 40, 50] # 获取末尾三个元素 last_three = my_list[-3:] print("末尾三个元素:", last_three) # 输出：末尾三个元素: [50, 60, 70] ``` 上述代码展示了如何通过切片操作提取列表的不同部分。对于长度为奇数的列表，`middle_index` 是中心元素的索引，然后通过 `middle_index - 1` 到 `middle_index + 2` 的范围来获取中间三个元素[^1]。 ### 使用切片跳过某些元素如果希望在切片时跳过某些元素，可以通过指定步长参数实现。例如，要每隔一个元素取一个值，可以使用如下方式： ```python # 每隔一个元素取一个值 every_other = my_list[::2] print("每隔一个元素:", every_other) # 输出：每隔一个元素: [10, 30, 50, 70] ``` 此代码片段中，`[::2]` 表示从头到尾以步长为 2 进行切片，即跳过了每两个元素中的第一个元素[^1]。 ### 反转列表若需要反转列表，同样可以利用切片操作中的步长参数，将其设置为负数即可实现反向遍历： ```python # 反转列表 reversed_list = my_list[::-1] print("反转后的列表:", reversed_list) # 输出：反转后的列表: [70, 60, 50, 40, 30, 20, 10] ``` 这里的 `[::-1]` 表示从最后一个元素开始向前遍历，每次移动一个位置，从而达到反转列表的效果[^1]。 ### 多维数组的切片操作虽然标准的 Python 列表不支持多维结构，但 NumPy 库提供了对多维数组的支持，并且也允许使用类似的切片语法进行操作。例如，在 NumPy 中可以这样处理二维数组： ```python import numpy as np # 创建一个二维数组 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 获取第一行和第二行的所有列 sub_matrix = matrix[0:2, :] print("子矩阵:\n", sub_matrix) # 输出： # 子矩阵: # [[1 2 3] # [4 5 6]] ``` 此例中，`matrix[0:2, :]` 表示选取索引从 0 到 1（不含 2）的行，以及所有列的数据，这正是 NumPy 提供的强大功能之一[^1]。