python求解三元函数,三元函数怎么求解

python如何处理单行实现三元表达式求解

首先让我们构成一个正则表达式。为简单起见,先构成一个正则表达式来识别下面格式的电话号码数字:(nnn)nnn-nnnn。

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第一步,创建一个pattern对象来匹配上面的子字符串。一旦程序运行后,如果需要的话,可以让这个对象一般化。匹配上面格式的正则表达可以这样构成:(\d{3})\s\d{3}-\d{4},其中\d单字符类型用来匹配从0到9的任何数字,另外{3}重复符号,是个简便的记号,用来表示有3个连续的数字位,也等效于(\d\d\d)。\s也另外一个比较有用的单字符类型,用来匹配空格,比如Space键,tab键和换行符。

是不是很简单?但是,如果把这个正则表达式的模式用在java程序中,还要做两件事。对java的解释器来说,在反斜线字符(\)前的字符有特殊的含义。在java中,与regex有关的包,并不都能理解和识别反斜线字符(\),尽管可以试试看。但为避免这一点,即为了让反斜线字符(\)在模式对象中被完全地传递,应该用双反斜线字符(\)。此外圆括号在正则表达中两层含义,如果想让它解释为字面上意思(即圆括号),也需要在它前面用双反斜线字符(\)。也就是像下面的一样:

\\(\\d{3}\\)\\s\\d{3}-\\d{4}

import java.util.regex.*;

下面的一段代码实现的功能是,从一个文本文件逐行读入,并逐行搜索电话号码数字,一旦找到所匹配的,然后输出在控制台。

BufferedReader in;

Pattern pattern = Pattern.compile("\\(\\d{3}\\)\\s\\d{3}-\\d{4}");

in = new BufferedReader(new FileReader("phone"));String s;while ((s = in.readLine()) != null){Matcher matcher = pattern.matcher(s);

if (matcher.find()){System.out.println(matcher.group());}}in.close();

对那些熟悉用Python或Javascript来实现正则表达式的人来说,这段代码很平常。在Python和Javascript这些语言中,或者其他的语言,这些正则表达式一旦明确地编译过后,你想用到哪里都可以。与Perl的单步匹配相比,看起来多多做了些工作,但这并不很费事。

find()方法,就像你所想象的,用来搜索与正则表达式相匹配的任何目标字符串,group()方法,用来返回包含了所匹配文本的字符串。应注意的是,上面的代码,仅用在每行只能含有一个匹配的电话号码数字字符串时。可以肯定的说,java的正则表达式包能用在一行含有多个匹配目标时的搜索。本文的原意在于举一些简单的例子来激起读者进一步去学习java自带的正则表达式包,所以对此就没有进行深入的探讨。

这相当漂亮吧! 但是很遗憾的是,这仅是个电话号码匹配器。很明显,还有两点可以改进。如果在电话号码的开头,即区位号和本地号码之间可能会有空格。我们也可匹配这些情况,则通过在正则表达式中加入\s?来实现,其中?元字符表示在模式可能有0或1个空格符。

第二点是,在本地号码位的前三位和后四位数字间有可能是空格符,而不是连字号,更有胜者,或根本就没有分隔符,就是7位数字连在一起。对这几种情况,我们可以用(-|)?来解决。这个结构的正则表达式就是转换器,它能匹配上面所说的几种情况。在()能含有管道符|时,它能匹配是否含有空格符或连字符,而尾部的?元字符表示是否根本没有分隔符的情况。

最后,区位号也可能没有包含在圆括号内,对此可以简单地在圆括号后附上?元字符,但这不是一个很好的解决方法。因为它也包含了不配对的圆括号,比如"(555" 或 "555)"。相反,我们可以通过另一种转换器来强迫让电话号码是否带有有圆括号:(\(\d{3}\)|\d{3})。如果我们把上面代码中的正则表达式用这些改进后的来替换的话,上面的代码就成了一个非常有用的电话号码数字匹配器:

Pattern pattern =

Pattern.compile("(\\(\\d{3}\\)|\\d{3})\\s?\\d{3}(-|)?\\d{4}");

可以确定的是,你可以自己试着进一步改进上面的代码。

现在看看第二个例子,它是从Friedl的中改编过来的。其功能是用来检查文本文件中是否有重复的单词,这在印刷排版中会经常遇到,同样也是个语法检查器的问题。

匹配单词,像其他的一样,也可以通过好几种的正则表达式来完成。可能最直接的是\b\w+\b,其优点在于只需用少量的regex元字符。其中\w元字符用来匹配从字母a到u的任何字符。+元字符表示匹配匹配一次或多次字符,\b元字符是用来说明匹配单词的边界,它可以是空格或任何一种不同的标点符号(包括逗号,句号等)。

现在,我们怎样来检查一个给定的单词是否被重复了三次?为完成这个任务,需充分利用正则表达式中的所熟知的向后扫描。如前面提到的,圆括号在正则表达式中有几种不同的用法,一个就是能提供组合类型,组合类型用来保存所匹配的结果或部分匹配的结果(以便后面能用到),即使遇到有相同的模式。在同样的正则表达中,可能(也通常期望)不止有一个组合类型。在第n个组合类型中匹配结果可以通过向后扫描来获取到。向后扫描使得搜索重复的单词非常简单:\b(\w+)\s+\1\b。

圆括号形成了一个组合类型,在这个正则表示中它是第一组合类型(也是仅有的一个)。向后扫描\1,指的是任何被\w+所匹配的单词。我们的正则表达式因此能匹配这样的单词,它有一个或多个空格符,后面还跟有一个与此相同的单词。注意的是,尾部的定位类型(\b)必不可少,它可以防止发生错误。如果我们想匹配"Paris in the the spring",而不是匹配"Java's regex package is the theme of this article"。根据java现在的格式,则上面的正则表达式就是:Pattern pattern =Pattern.compile("\\b(\\w+)\\s+\\1\\b");

最后进一步的修改是让我们的匹配器对大小写敏感。比如,下面的情况:"The the theme of this article is the Java's regex package.",这一点在regex中能非常简单地实现,即通过使用在Pattern类中预定义的静态标志CASE_INSENSITIVE :

Pattern pattern =Pattern.compile("\\b(\\w+)\\s+\\1\\b",

Pattern.CASE_INSENSITIVE);

有关正则表达式的话题是非常丰富,而且复杂的,用Java来实现也非常广泛,则需要对regex包进行的彻底研究,我们在这里所讲的只是冰山一角。即使你对正则表达式比较陌生,使用regex包后会很快发现它强大功能和可伸缩性。

python中三元操作符

这句用了以逻辑实现分支的起点原理...

当xy成立,xy返回真, 真 and [x]返回[x], [x][0]得x

当xy不成立,xy返回假 , 假 and [x]返回假, 假 or [y]返回[y], [y][0]得y

py没有三元,但有分支表达式,整句可改写成

(x if xy else y)

python里面什么是三元运算符?

它指的是一个完整的运算符,包含有3个操作数的运算符。比如,条件运算符“?:”就是一个典型的三元符。

如何用python计算三元方程

(1) variable = a if exper else b

(2)variable = (exper and [b] or [c])[0]

(2) variable = exper and b or c

上面三种用法都可以达到目的,类似C语言中 variable = exper ? b : c;即:如果exper表达式的值为true则variable = b,否则,variable = c

例如:

a,b=1,2

max = (a if a b else b)

max = (a b and [a] or [b])[0] #list

max = (a b and a or b)

现在大部分高级语言都支持“?”这个三元运算符(ternary operator),它对应的表达式如下:condition ? value if true : value if false。很奇怪的是,这么常用的运算符python居然不支持!诚然,我们可以通过if-else语句表达,但是本来一行代码可以完成的非要多行,明显不够简洁。没关系,在python里其实还是有对应的表达方式的。

用Python或MATLAB如何画三元平方和函数曲线???

Python代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)X = np.arange(-4, 4, 0.25)Y = np.arange(-4, 4, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)R = np.sqrt(X**2 + Y**2)Z = np.sin(R)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='hot')plt.show() 运行结果:


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