列表

本文深入探讨了Python中列表的各种操作,包括增删改查、排序、反转等,并通过实例展示了列表嵌套的处理技巧,适合Python初学者及需要巩固列表操作技能的开发者阅读。

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# li = ['alex',[1,2,3],'wusir','egon','女神','taibai']
# l1 = li[0]
# print(l1)
# l2 = li[1]
# print(l2)
# l3 = li[0:3]
# print(l3)
 
li = ['alex','wusir','egon','女神','taibai']
 
#增加 append insert
# li.append('日天')
# li.append(1)
# print(li)
# while 1:
#     username = input('>>>')
#     if username.strip().upper() == 'Q':
#         break
#     else:
#         li.append(username)
# print(li)
# li.insert(4,'春哥')
# print(li)
# li.extend('二哥')
# li.extend([1,2,3])
# print(li)
 
#删
li = ['taibai','alex','wusir','egon','女神',]
# name = li.pop(1)  # 返回值
# name = li.pop()  # 默认删除最后一个
# print(name,li)
 
# li.remove('taibai')  # 按元素去删除
# print(li)
 
# li.clear()  # 清空
# print(li)
 
# del li
# del li[0:2]  # 切片去删除
# print(li)
 
#改
# li[0] = '男兽'
# li[0] = [1,2,3]
#切片
# li[0:3] = '云姐plfdslkmgdfjglk'
# li[0:3] = [1,2,3,'春哥','咸鱼哥']
# print(li)
 
#查
# for i in li:
#     print(i)
# print(li[0:2])
 
#公共方法:
# l = len(li)
# print(l)
# num = li.count('taibai')
# print(num)
# print(li.index('wusir'))
# li = [1,5,4,7,6,2,3]
# #正向排序
# # li.sort()
# # print(li)
# #反向排序
# # li.sort(reverse=True)
# # print(li)
# #反转
# li.reverse()
# print(li)
 
 
#列表的嵌套
li = ['taibai','武藤兰','苑昊',['alex','egon',89],23]
 
# print(li[1][1])
# name = li[0].capitalize()
# # print(name)
# li[0] = name
# li[0] = li[0].capitalize()
# li[2] = '苑日天'
# print(li[2].replace('','ritian'))
# li[2] = li[2].replace('','ritian')
# li[3][0] = li[3][0].upper()
# print(li)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chenzxl/p/10987831.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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