python定义函数长度 python计算长度函数

怎么用python定义一个读文件每行长度的函数

def f():

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lines=open("1.txt","r").readlines()

lens=[]

for line in lines:

lens.append(len(line.strip('\n')))

lens存的每行长度

python中len函数

python中len()的用法：

新建一个len()函数的使用py，中文编码声明注释：#coding=gbk，函数：len()作用：返回字符串、列表、字典、元组等长度。语法：len(str)。参数：str：要计算的字符串、列表、字典、元组等。返回值：字符串、列表、字典、元组等元素的长度。

实例：

1、计算字符串的长度。

2、计算列表的元素个数。

3、计算字典的总长度，即键值对总数。

4、计算元组元素个数。

在Python中，要知道一个字符串有多少个字符，以获得字符串的长度，或者一个字符串需要多少字节，可以使用len函数。

python数组要先定义长度吗

视情况而定

若数组是追加一个元素的可以不用定义长度；

若初始化一个列表然后要修改其中的值的话，就要定义长度了。

例：

拓展资料

设计定位

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。

在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”（script language），但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，很多人还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelli）说：“这很难讲，不过，2004 年，Python 已在Google 内部使用，Google 召募许多 Python 高手，但在这之前就已决定使用Python，他们的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬件的场合使用 C++，在快速开发时候使用 Python。”

参考资料：百度百科--Python

python如何定义一个函数求列表各项数据平均值？

# coding = GBK

a =[1,2,3,4,5]

sum=0

b = len(a)

print("这个数组的长度为：",b)

for i  in a:

sum =sum +i

print("这个数组之和为：",sum)

print("这个数组平均数为",sum/b)

或

import sys

sum = 0

cnt = 0

f = open('1.txt', 'r')

files = f.readline()

while (files ):

sum = sum + float(files .split(",")[0])

cnt = cnt + 1

files = f.readline()

print(sum / cnt)

f.close()

或者。

#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np

dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =

0.0BlockOffset = 0     while BlockOffset len(dd):

if dd[BlockOffset + 1] = 10:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1

else:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01

BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2))    print('Exe time: ' +

str(time.clock() - t_start))

扩展资料：

python 实现求和、计数、最大最小值、平均值、中位数、标准偏差、百分比。

import sys

class Stats:

def __init__(self, sequence):

# sequence of numbers we will process

# convert all items to floats for numerical processing

self.sequence = [float(item) for item in sequence]

def sum(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return sum(self.sequence)

def count(self):

return len(self.sequence)

def min(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return min(self.sequence)

def max(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return max(self.sequence)

def avg(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return sum(self.sequence) / len(self.sequence) 

def median(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

self.sequence.sort()

return self.sequence[len(self.sequence) // 2]

def stdev(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

avg = self.avg()

sdsq = sum([(i - avg) ** 2 for i in self.sequence])

stdev = (sdsq / (len(self.sequence) - 1)) ** .5

return stdev

def percentile(self, percentile):

if len(self.sequence)  1:

value = None

elif (percentile = 100):

sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.  you supplied: %s\n'% percentile)

value = None

else:

element_idx = int(len(self.sequence) * (percentile / 100.0))

self.sequence.sort()

value = self.sequence[element_idx]

return value

参考资料来源：百度百科-python