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  • 我在写一个骰子游戏程序(猪)。在游戏中,玩家将掷一个d6直到他们决定保持他们的分数(传给计算机)或直到...如何让计算机在不使用Tk内部循环的情况下滚动模具十次?在代码如下:from Tkinter import *from random i...

    我在写一个骰子游戏程序(猪)。在游戏中,玩家将掷一个d6直到他们决定保持他们的分数(传给计算机)或直到他们掷1,这将自动轮到计算机。在

    我遇到的问题是,我需要一个让计算机循环十次的函数。我想让电脑掷骰子十次,它要么掷一个骰子,然后传给玩家,要么在掷十次骰子后保持不动。如何让计算机在不使用Tk内部循环的情况下滚动模具十次?在

    代码如下:from Tkinter import *

    from random import *

    class App(Tk):

    def __init__(self):

    Tk.__init__(self)

    self.headerFont = ("courier new", "16", "bold")

    self.title("Pig, The Dice Game")

    self.headers()

    self.rollDie()

    def headers(self):

    Label(self, text = "Instructions", font = self.headerFont).grid(columnspan = 4)

    Label(self, text = "Text", font = self.headerFont).grid(row = 1, columnspan = 4)

    Label(self).grid(row = 1, columnspan = 4)

    Label(self, text = "The Game of Pig", font = self.headerFont).grid(row = 2, columnspan = 4)

    def rollDie(self):

    self.btnRoll = Button(self, text = "Roll The Die")

    self.btnRoll["state"] = 'active'

    self.btnRoll.grid(row = 3, columnspan = 4)

    self.btnRoll["command"] = self.playerTurn

    self.btnHold = Button(self, text = "Hold")

    self.btnHold["state"]= 'active'

    self.btnHold.grid(row = 4, columnspan = 4)

    self.btnHold["command"] = self.compTurn

    self.btnPass = Button(self, text = "Pass")

    self.btnPass.grid(row = 5, columnspan = 4)

    self.btnPass["command"] = self.compTurn

    Label(self, text = "You Rolled:").grid(row = 6, column = 0)

    self.lblYouRolled = Label(self, bg = "#fff", anchor = "w", relief = "groove")

    self.lblYouRolled.grid(row = 6, column = 1, columnspan = 1, sticky = "we")

    Label(self, text = "Options:").grid(row = 7, column = 0)

    self.lblOptions = Label(self, bg = "#fff", anchor = "w", relief = "groove")

    self.lblOptions.grid(row = 7, column = 1, sticky = "we")

    Label(self, text = "Player One Turn Score:").grid(row = 8, column = 0)

    self.lblPlayerOneTurnScore = Label(self, bg = "#fff", anchor = "w", relief = "groove")

    self.lblPlayerOneTurnScore.grid(row = 8, column = 1, sticky = "we")

    def playerTurn(self):

    self.oneTurnTotal = [0]

    self.oneRoll = randint(1,6)

    self.btnHold["state"] = 'active'

    self.lblYouRolled["text"] = self.oneRoll

    if self.oneRoll != 1:

    self.oneTurnTotal.append(self.oneRoll)

    self.lblOptions["text"] = "Roll again, or hold and pass the dice to Player Two."

    else:

    self.lblOptions["text"] = "You rolled a 1! Click 'Pass' to pass your turn to the computer."

    self.oneTurnTotal = [0]

    self.btnRoll["state"] = 'disabled'

    self.btnHold["state"] = 'disabled'

    def calculatePlayerOneTurnScore(self):

    turnScore = sum(self.oneTurnTotal)

    self.lblPlayerOneTurnScore["text"] = turnScore

    def compTurn(self):

    self.compTurnTotal = [0]

    self.compRoll = randint(1,6)

    self.lblYouRolled["text"] = self.compRoll

    if self.compRoll != 1:

    self.compTurnTotal.append(self.compRoll)

    self.lblOptions["text"] = "The computer will roll again."

    else:

    self.lblOptions["text"] = "The computer rolled a 1! Its turn has ended."

    self.compTurnTotal = [0]

    self.btnRoll["state"] = 'active'

    def calculatePlayerTwoTurnScore(self):

    turnScore = sum(self.twoTurnTotal)

    self.lblPlayerTwoTurnScore["text"] = turnScore

    def main():

    app = App()

    app.mainloop()

    if __name__ == "__main__":

    main()

    展开全文
  • 例如 for(int i=0;i<b;i++) { ... if(满足条件) b++; ... } 对于这种如何进行改写呢?请大佬给尽量详细的伪代码,
  • 1. 如何将矩阵计算结果在每次循环进行储存?循环中每次的输出是矩阵,如何把这些矩阵进行储存并输出; 2. 举例一个3行1列的矩阵;循环10次;希望得到3行10列的矩阵;每1列对应每次的变华; 3. 以下代码的设想是...
  • 我们都知道打印从0到10的方法: ...1、如果写个函数,直接func(0,10)就可以得到同样结果,如何做到呢? generator function def ints(start, end): i = start while i <= end: yield i...

    我们都知道打印从0到10的方法:

    [ _ for _ in range(0,11)]
    #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    

    1、如果写个函数,直接func(0,10)就可以得到同样结果,如何做到呢?

    构建Generator Function

    
    def ints(start, end):
    	i = start
    	while i <= end:
    		yield i 
    		i += 1
    		
    ints(0, 10)  
    #<generator object ints at 0x...>
    
    [_ for _ in ints(0, 10)]
    #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    
    
    

    2、如果给定一个start,想打印后面的无穷数(没有end):

    
    def ints(start, end = None):
    	i = start
    	while i <= end or (end is None):
    		yield i 
    		i += 1
    
    

    3、如果想打印 0, +1, -1, +2, -2, +3, -3, …:

    def ints(start, end = None):
        i = start
        while i <= end or end is None:
            yield i
            i = i + 1
    
    def ints_all():
        yield 0
        for i in ints(1):
            yield i
            yield -i
    

    or

    def ints_all():
        yield 0
        i = 1
        while True:
            yield i
            yield -i
            i += 1
    

    4、到这里我们可以明白for 循环在python中的原理是什么:

    for iterating_var in sequence:
       #statements(s)
       print(iterating_var)
    

    在这里插入图片描述

    用while 循环改写:

    i = 0
    while i < len(sequence):
    	iterating_var = sequence[i]
    	print(iterating_var)
    

    用generator改写:

    t = iter(sequence)
    try:
    	while True:
    		iterating_var = next(t)
    		print(iterating_var)
    except StopIteration:
    	pass
    
    

    5、next()的使用

    next(iterator[, default])

    (_ for _ in range(10))
    #<generator object <genexpr> at 0...>
    
    t = (_ for _ in range(10) if _> 0 and _%2 ==0)
    while True:
       x = next(t, 'stop')
       if x == 'stop':
           break
       print(x)
    #2
    #4
    #6
    #8
    

    6、综合实例,for循环的计数:

    
    from itertools import permutations
    sequence = [_ for _ in permutations([1,2,3,4,5])] #len = 120
    
    def c(sequence):
        c.starts += 1
        for item in sequence:
            c.items += 1
            yield item
            
    c.starts, c.items = 0, 0   
    
    '''
    使用1:
    '''
    [_ for _ in c(sequence)]
    print(c.starts, c.items)
    [_ for _ in c(sequence)]
    print(c.starts, c.items)
    [_ for _ in c(sequence)]
    print(c.starts, c.items)
    
    #1 120
    #2 240
    #3 360
    
    '''
    使用2,嵌套使用:
    '''
    [ j for _ in c(sequence) for i in c(sequence) for j in c(sequence)]
    print(c.starts, c.items)
    
    #14521 1742520
    
    #解释:
    #14521 = 1 + 120 + 120*120 (第一个for循环 + 第二个for循环 + 第三个for循环)
    #1742520 = 120 + 120*120 + 120*120*120
    
    '''
    使用3,加入限定条件:
    '''
    [ j for _ in c(sequence) if _.index(1) == 0 and _.index(2) == 1 for i in c(sequence) if i.index(2) == 1 and i.index(3) ==2 for j in c(sequence) if j.index(4) == 3 and j.index(5) == 4 ]
    
    print(c.starts, c.items)
    
    #43 5160
    

    参考

    7、综合实例,列表中的质数

        
    def get_prime(lst, start):
        t = iter(lst)
        try : 
            while True:
                x = next(t)
                if x > start and isPrime(x):
                    yield x
        except:
            pass
                
    [_ for _ in get_prime([1,83,89,5,6,7,8,31,37],5)]
    
    #列表中大于5的质数:
    #[83, 89, 7, 31, 37]
    
    

    8、综合实例,所有质数

    '''
    5之后的所有质数:
    '''
    def ints(start, end = None):
    	i = start
    	while i <= end or end is None:
    		yield i 
    		i += 1
            
    def get_prime(start):
        
        t = ints(start)
        
        try : 
            while True:
                x = next(t)
                if x > start and isPrime(x):
                    yield x
        except:
            pass
                
    [_ for _ in get_prime(5)]
    
    #[7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47...
    
    展开全文
  • 数据分析中主要用到的Python中的两个包:numpy和pandas.本文主要介绍了如何利用Python进行一维数组以及二维数组的分析。用到了以上2个包,并且最后结合某医院的销售案例,简述了利用Python的...3,4,53)循环访问fo...

    数据分析中主要用到的Python中的两个包:numpy和pandas.

    本文主要介绍了如何利用Python进行一维数组以及二维数组的分析。用到了以上2个包,并且最后结合某医院的销售案例,简述了利用Python的numpy和pandas如何具体来实现数据分析。

    一、一维数据分析:

    1.建立数组:

    numpy一维数组:

    1)查询元素

    a[0]->2

    2)切片访问a[1:3]->3,4,5

    3)循环访问

    for i in a

    4)数据类型:dtype

    2.numpy一维数组与列表的区别:

    1).统计功能:平均值mean();标准差()

    2).向量化计算:向量相加;乘以标量

    3).numpy一维数组中的每个元素都必须是同一种数据类型,而列表中的数据元素可以是不同的数据类型。

    3.pandas一维数据:

    1)获取pandas一维数据的描述统计信息

    stockS.describe()

    2)iloc属性用于根据索引获取值

    stockS.iloc[0]

    3)loc属性用于根据索引获取值

    stockS.loc['腾讯']

    4)向量化运算:向量相加

    s1=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])

    s2=pd.Series([10,20,30,40],index=['a','b','e','f'])

    s3=s1+s2

    面对缺失值得处理方法:

    方法一:删除缺失值

    s3.dropna()

    方法二:将缺失值进行填充

    s3=s1.add(s2,fill_value=0)

    二、二维数据分析

    既有行也有列

    1.numpy二维数据结构:

    '''

    Numpy二维数据结构:Array

    '''

    #定义二维数组

    a=np.array([

    [1,2,3,4],

    [5,6,7,8],

    [9,10,11,12]

    ])

    二维数组的查询行号跟列号都是从0开始的

    1)查询元素:a[0,2]

    2)获取第一行:a[:,0]

    3)获取第一列:a[0,:]

    4)Numpy数轴参数:axis

    #如果没有指定数轴参数,会计算整个数组的平均值

    a.mean()

    #按轴计算:axis=1计算每一行

    a.mean(axis=1)

    2.Pandas二维数组:数据框(DataFrame)

    1)定义数据框

    第一步:定义一个字典,映射列名与对应列的值

    第二步:导入有序字典

    第三步:再定义一个有序字典

    '''

    Pandas二维数组:数据框(DataFrame)

    '''

    #第1步:定义一个字典,映射列名与对应列的值

    salesDict={

    '购药时间':['2018-01-01 星期五','2018-01-02 星期六','2018-01-06 星期三'],

    '社保卡号':['001616528','001616528','0012602828'],

    '商品编码':[236701,236701,236701],

    '商品名称':['强力VC银翘片','清热解毒口服液','感康'],

    '销售数量':[6,1,2],

    '应收金额':[82.8,28,16.8],

    '实收金额':[69,24.64,15]

    }

    #导入有序字典

    from collections import OrderedDict

    #定义一个有序字典

    salesOrderDict=OrderedDict(salesDict)

    #定义数据框:传入字典,列名

    salesDf=pd.DataFrame(salesOrderDict)二维数据框可以计算每列的数值

    2)查询:iloc-根据位置获取数据值

    #查询第1行第2列的元素

    salesDf.iloc[0,1](前面是行索引,后面是列索引)

    loc-根据索引获取值

    #查询第1行第1列的元素

    salesDf.loc[0,'商品编码']

    #获取“商品名称”这一列

    #salesDf.loc[:,'商品名称']

    #简单方法:获取“商品名称”这一列

    salesDf['商品名称']

    3)数据框查询升级版1--切片功能通过列表来选择某几列数据

    salesDf[['商品名称','销售数量']]通过切片功能,获得指定范围的列

    salesDf.loc[:,'购药时间':'销售数量']

    4)数据框查询升级版2-条件判断

    通过条件判断筛选

    第一步:构建查询条件

    querySer=salesDf.loc[:,'销售数量']>1

    salesDf.loc[querySer,:]

    第二步:应用查询条件 应用查询条件!!!!(详细见第四部分案例的应用)

    三、数据分析的基本过程

    1)提出问题--目标:来自生活和工作中的实际问题

    2)理解数据--包括:采集数据(根据定义的问题)、导入数据(Excel、数据库或者web api接口中)、查看数据集的统计信息

    3)清洗数据(数据预处理):

    数据清洗步骤:

    --选择子集

    --列名重命名

    --缺失数据处理

    --数据排序

    --异常值处理

    4)构建模型:得出一些业务指标,或者用机器学习的算法训练模型

    5)数据可视化:最好的方式是图表

    四、通过一个案例学会数据分析的基本过程

    实际案例分析前的知识储备

    在Python中导入Excel

    运用pandas的ExcelFile

    代码如下:

    查看数据框中的数据有几行几列.shape

    查看数据框中的数据类型.dtype

    查看数据框中每一列的统计数值.describe()案例:药店销售数据分析

    第一步:导入数据分析包

    1.提出问题

    从销售数据中分析出以下业务指标: 1)月均消费次数2)月均消费金额3)客单价4)消费趋势

    #读取Ecxcel数据,统一先按照字符串读入,之后转换

    查看数据基本信息-打印出前5行,以确保数据运行正常,同时明确原始数据有几行几列以及其类型。

    fileNameStr='./朝阳医院2018年销售数据.xlsx'

    xls = pd.ExcelFile(fileNameStr, dtype='object')

    salesDf = xls.parse('Sheet1',dtype='object')

    salesDf.head()

    2.理解数据

    了解该数据集有几行几列以及对应的类型

    salesDf.shape

    salesDf.dtypes

    3.数据清洗

    1)选择子集(本实例不需要选择子集)

    2)列名重命名

    首先,创建一个字典,明确旧列名和新列名对应关系

    之后将数据框列名重命名

    #字典:旧列名和新列名对应关系

    colNameDict = {'购药时间':'销售时间'}

    '''

    inplace=False,数据框本身不会变,而会创建一个改动后新的数据框,

    默认的inplace是False

    inplace=True,数据框本身会改动

    '''

    salesDf.rename(columns = colNameDict,inplace=True)

    #删除列(销售时间,社保卡号)中为空的行

    #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除

    salesDf=salesDf.dropna(subset=['销售时间','社保卡号'],how='any')

    4)数据类型的转换

    本案例中是将字符串转换为数值(浮点型)

    #字符串转换为数值(浮点型)

    salesDf['销售数量'] = salesDf['销售数量'].astype('float')

    salesDf['应收金额'] = salesDf['应收金额'].astype('float')

    salesDf['实收金额'] = salesDf['实收金额'].astype('float')

    print('转换后的数据类型:\n',salesDf.dtypes)

    '''

    运行后,会报警告SettingWithCopyWarning

    一般信息有两列,一类是Warning警告信息,一类是Error错误信息。

    警告的信息不用管,我们只关注错误类型的信息

    '''

    以及将销售时间列中的字符串分割后转换成日期型的数据(转换日期过程中不符合日期格式的数值会被转换为空值,需要删除列(销售时间,社保卡号)中为空的行),具体如下代码:

    '''

    定义函数:分割销售日期,获取销售日期

    输入:timeColSer 销售时间这一列,是个Series数据类型

    输出:分割后的时间,返回也是个Series数据类型

    '''

    def splitSaletime(timeColSer):

    timeList=[]

    for value in timeColSer:

    #例如2018-01-01 星期五,分割后为:2018-01-01

    dateStr=value.split(' ')[0]

    timeList.append(dateStr)

    #将列表转行为一维数据Series类型

    timeSer=pd.Series(timeList)

    return timeSer

    #获取“销售时间”这一列

    timeSer=salesDf.loc[:,'销售时间']

    #对字符串进行分割,获取销售日期

    dateSer=splitSaletime(timeSer)

    #修改销售时间这一列的值

    salesDf.loc[:,'销售时间']=dateSer

    '''

    数据类型转换:字符串转换为日期

    '''

    #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式,转换后的值为空值NaT

    #format 是你原始数据中日期的格式

    salesDf.loc[:,'销售时间']=pd.to_datetime(salesDf.loc[:,'销售时间'],

    format='%Y-%m-%d',

    errors='coerce')

    '''

    转换日期过程中不符合日期格式的数值会被转换为空值,

    这里删除列(销售时间,社保卡号)中为空的行

    '''

    salesDf=salesDf.dropna(subset=['销售时间','社保卡号'],how='any')

    salesDf.shape

    5)数据排序

    -按销售日期进行升序排列

    '''

    by:按那几列排序

    ascending=True 表示升序排列,

    ascending=False表示降序排列

    '''

    #按销售日期进行升序排列

    salesDf=salesDf.sort_values(by='销售时间',

    ascending=True)

    -重命名行名(index):排序后的列索引值是之前的行号,需要修改成从0到N按顺序的索引值

    #重命名行名(index):排序后的列索引值是之前的行号,需要修改成从0到N按顺序的索引值

    salesDf=salesDf.reset_index(drop=True)

    salesDf.head()

    6)异常值处理

    描述指标:查看出“l销售数量”值不能小于0,并删除异常值

    #描述指标:查看出“销售数量”值不能小于0

    salesDf.describe()

    #删除异常值:通过条件判断筛选出数据

    #查询条件

    querySer=salesDf.loc[:,'销售数量']>0

    #应用查询条件

    print('删除异常值前:',salesDf.shape)

    salesDf=salesDf.loc[querySer,:]

    print('删除异常值后:',salesDf.shape)

    4.构建模型

    利用Python分析Excel中的数据,得出一些业务指标,或者用机器学习的算法训练模型

    业务指标1:月均消费次数=总消费次数 / 月份数

    -总消费次数:同一天内,同一个人发生的所有消费算作一次消费

    '''

    总消费次数:同一天内,同一个人发生的所有消费算作一次消费

    #根据列名(销售时间,社区卡号),如果这两个列值同时相同,只保留1条,将重复的数据删除

    '''

    kpi1_Df=salesDf.drop_duplicates(

    subset=['销售时间', '社保卡号']

    )

    #总消费次数:有多少行

    totalI=kpi1_Df.shape[0]

    print('总消费次数=',totalI)

    -计算月份数:时间范围

    #第1步:按销售时间升序排序

    kpi1_Df=kpi1_Df.sort_values(by='销售时间',

    ascending=True)

    #重命名行名(index)

    kpi1_Df=kpi1_Df.reset_index(drop=True)

    #第2步:获取时间范围

    #最小时间值

    startTime=kpi1_Df.loc[0,'销售时间']

    #最大时间值

    endTime=kpi1_Df.loc[totalI-1,'销售时间']

    #第3步:计算月份数

    #天数

    daysI=(endTime-startTime).days

    #月份数: 运算符“//”表示取整除

    #返回商的整数部分,例如9//2 输出结果是4

    monthsI=daysI//30

    print('月份数:',monthsI)

    #业务指标1

    kpi1_I=totalI // monthsI

    print('业务指标1:月均消费次数=',kpi1_I)

    指标2:月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数

    #总消费金额

    totalMoneyF=salesDf.loc[:,'实收金额'].sum()

    #月均消费金额

    monthMoneyF=totalMoneyF / monthsI

    print('业务指标2:月均消费金额=',monthMoneyF)

    指标3:客单价=总消费金额 / 总消费次数

    '''

    totalMoneyF:总消费金额

    totalI:总消费次数

    '''

    pct=totalMoneyF / totalI

    print('客单价:',pct)

    指标4:消费趋势,画图:折线图(指标4的计算需要用到pandas的高级功能,pandas更多高级功能以及绘图等更多高级数据分析功能,在之后的课程《分组计算和数据可视化》中详细介绍)

    ---在进行操作之前,先把数据复制到另一个数据框中,防止对之前清洗后的数据框造成影响

    groupDf=salesDf

    第一步:重命名行名(index)为销售时间所在列的值

    groupDf.index=groupDf['销售时间']

    第2步:分组

    gb=groupDf.groupby(groupDf.index.month)

    第3步:应用函数,计算每个月的消费总额

    mounthDf=gb.sum()

    第四步:

    mounthDf

    ps:学习中用到的2个主要的软件包:numpy和pandas---选自《利用Python进行数据分析》

    (一)、numpy

    在大数据分析应用中,最应该关注的功能如下:用于数据整理和清理、子集构造和过滤

    常用的数据算法,如排序、唯一化、集合运算等

    高效的描述统计和数据聚合/摘要运算

    用于异构数据集的合并/连接运算的数据对齐和关系型数据运算

    将条件逻辑表述为数组表达式(而不是带有if-elif-else分支的循环)

    数据的分组运算(聚合、转换、函数应用等)。

    (二)、pandas

    pandas是基于numpy构建的,让以numpy为中心的应用变得更加简单

    pandas在代码中的缩写为pd,常用的数据结构为Series和DataFrame。

    后续将不定时更新关于Python数据包及相关知识。。。。

    展开全文
  • php-计算foreach循环中的迭代次数如何计算一个foreach中有多少个项目?我要计算总行数。foreach ($Contents as $item) {$item[number];// if there are 15 $item[number] in this foreach, I want get the value : ...

    php-计算foreach循环中的迭代次数

    如何计算一个foreach中有多少个项目?

    我要计算总行数。

    foreach ($Contents as $item) {

    $item[number];// if there are 15 $item[number] in this foreach, I want get the value : 15

    }

    谢谢。

    yuli chika asked 2019-11-08T11:59:32Z

    10个解决方案

    109 votes

    首先,如果您只想找出数组中的元素数量,请使用count。现在,回答您的问题...

    如何计算一个foreach中有多少个项目?

    $i = 0;

    foreach ($Contents as $item) {

    $i++;

    $item[number];// if there are 15 $item[number] in this foreach, I want get the value : 15

    }

    您也可以在这里查看答案:

    如何找到foreach索引

    aioobe answered 2019-11-08T12:00:07Z

    43 votes

    您无需在count($Contents)中进行操作。

    只需使用count($Contents)。

    tjm answered 2019-11-08T12:00:38Z

    17 votes

    count($Contents);

    要么

    sizeof($Contents);

    gpresland answered 2019-11-08T12:01:00Z

    16 votes

    foreach ($Contents as $index=>$item) {

    $item[$index];// if there are 15 $item[number] in this foreach, I want get the value : 15

    }

    Alejandro Moreno answered 2019-11-08T12:01:17Z

    4 votes

    您可以通过几种不同的方法来解决这一问题。

    您可以在foreach()之前设置一个计数器,然后进行迭代是最简单的方法。

    $counter = 0;

    foreach ($Contents as $item) {

    $counter++;

    $item[number];// if there are 15 $item[number] in this foreach, I want get the value : 15

    }

    JimP answered 2019-11-08T12:01:51Z

    1 votes

    $Contents = array(

    array('number'=>1),

    array('number'=>2),

    array('number'=>4),

    array('number'=>4),

    array('number'=>4),

    array('number'=>5)

    );

    $counts = array();

    foreach ($Contents as $item) {

    if (!isset($counts[$item['number']])) {

    $counts[$item['number']] = 0;

    }

    $counts[$item['number']]++;

    }

    echo $counts[4]; // output 3

    webbiedave answered 2019-11-08T12:02:09Z

    1 votes

    foreach ($array as $value)

    {

    if(!isset($counter))

    {

    $counter = 0;

    }

    $counter++;

    }

    //对不起,如果代码显示不正确。 :P

    //我更喜欢这个版本,因为计数器变量在foreach中,而不是上面。

    statistnr1 answered 2019-11-08T12:02:43Z

    1 votes

    尝试:

    $counter = 0;

    foreach ($Contents as $item) {

    something

    your code ...

    $counter++;

    }

    $total_count=$counter-1;

    vivekpvk answered 2019-11-08T12:03:03Z

    1 votes

    您可以执行sizeof($Contents)或count($Contents)

    还有这个

    $count = 0;

    foreach($Contents as $items) {

    $count++;

    $items[number];

    }

    Journey Dagoc answered 2019-11-08T12:03:34Z

    0 votes

    想象一个初始值为$counter = 0;的计数器。

    对于每个循环,使用$counter = 0;将计数器值增加1

    循环返回的最终计数器值将为for循环的迭代次数。 查找下面的代码:

    $counter = 0;

    foreach ($Contents as $item) {

    $counter++;

    $item[number];// if there are 15 $item[number] in this foreach, I want get the value `: 15`

    }

    试试看

    Victor Langat answered 2019-11-08T12:04:22Z

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如何计算循环次数