Python 彻底搞懂列表推导式｜初级到进阶（实例30＋）
前言
网传的七天学Python的路线如下，我觉得可以在学过此表中前几天的内容后，就可以回头来学习一下列表推导式：它综合了列表、for循环和条件语句。
第一天：基本概念(4小时) ： print,变量，输入，条件语句。
第二天：基本概念(5小时) ：列表，for循环，while循环，函数，导入模块。
第三天：简单编程问题(5小时) ：交换两个变量值，将摄氏度转换为华氏温度，求数字中各位数之和， 判断某数是否为素数， 生成随机数，删除列表中的重复项等等。
第四天：中级编程问题(6小时) ：反转-个字符串(回文检测)，计算最大公约数，合并两个有序数组，猜数字游戏，计算年龄等等。
第五天：数据结构(6小时) ：栈，队列，字典，元组，树，链表。
第六天：面向对象编程(OOP) (6小时) ：对象，类，方法和构造函数，面向对象编程之继承。
第七天：算法(6小时) ：搜索(线性和二分查找)、 排序(冒泡排序、 选择排序)、递归函数(阶乘、斐波那契数列)时间复杂度(线性、二次和常量)。
列表推导式
list comprehension或译为列表解析式，是一种创建列表的简洁语法；也可认为它是一个简版的for循环，但执行效率高于for循环。python 2.7+ 开始又引入了集合推导式、字典推导式，原理与列表推导式相近。
语法规范：
out_list = [out_express for out_express in input_list if out_express_condition]
其中，if 条件可有可无；for 循环可以嵌套多层，内外层循环的变量不可以同名；
推导式中也可以嵌套推导式，内外层推导式的变量互不影响，可以同名；
推导表达式out_express尽可能用内置函数，省得import或def function()。
入门实例
>>> [i for i in range(20)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> [i for i in range(40) if i%2==0]
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38]
>>> [i*2 for i in range(20)]
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38]
>>> [i+j for i in range(5) for j in range(5)]
[0, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> [i+j for i in range(10) for j in range(10)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 2, 3, 4, 5, 6,7, 8, 9, 10, 11, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,12, 13, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14,15, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,17, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]
>>> {i+j for i in range(10) for j in range(10)}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18}
>>> [(i,j,k) for i in 'abc' for j in range(2) for k in range(2)]
[('a', 0, 0), ('a', 0, 1), ('a', 1, 0), ('a', 1, 1), ('b', 0, 0), ('b', 0, 1),('b', 1, 0), ('b', 1, 1), ('c', 0, 0), ('c', 0, 1), ('c', 1, 0), ('c', 1, 1)]
>>> [chr(i) for i in range(97,123)]
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o','p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']
>>> {i:ord(i) for i in [chr(i) for i in range(97,123)]}
{'a': 97, 'b': 98, 'c': 99, 'd': 100, 'e': 101, 'f': 102, 'g': 103, 'h': 104,'i': 105, 'j': 106, 'k': 107, 'l': 108, 'm': 109, 'n': 110, 'o': 111, 'p': 112,'q': 113, 'r': 114, 's': 115, 't': 116, 'u': 117, 'v': 118, 'w': 119, 'x': 120,'y': 121, 'z': 122}
>>> dic={i:ord(i) for i in [chr(i) for i in range(97,123)]}
>>> dic['x']
120
>>> 注：
列表推导式外用‘[...]’，换成‘{...}’就是集合推导式；有键值对就是字典推导式。
推导式外用‘(...)’会得到一个“生成器”，如果需要“元组推导式”另要用tuple()函数转换；
生成器还有一个特性，只能被遍历一次，遍历过后就会被清空。
>>> (i for i in range(20))
<generator object <genexpr> at 0x0000000002CF3890>
>>> type(i for i in range(20))
<class 'generator'>
>>> tuple(i for i in range(20))
(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19)
>>>
>>> g = (i for i in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x03CE71E8>
>>> a = [i for i in g]
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> b = [i for i in g]
>>> b
[]
>>> 生成过程：
>>> [i for i in range(10)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
#这个推导式用for循环赋值的代码：
my_list = []
for i in range(10):my_list.append(i)
print(my_list)注：当然这么简单的列表，可以不用推导式更不需要写代码来生成。
python有更加省事的方法来直接赋值：
方法一：
>>> a = []; a[:] = range(10)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
方法二：此方法是我在学习用星号“*”给序列解包时偶尔试出来的
>>> *a,=range(10) # 此处变量a后的逗号“,”必不可少
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
>>> # 或者：
>>> a = [*range(10)]
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
>>> # 若要取部分，把不要的元素“赋值”给下划线 _
>>> _,*a=range(10)
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
>>> # 元组的赋值，结尾用逗号：
>>> tp = *range(1,11),
>>> tp
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
>>> 序列解包 * ：
>>> Cards = [*range(2,10),*list('TJQKA')]
>>> Cards
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'T', 'J', 'Q', 'K', 'A']
>>> Cards = *range(2,10),*tuple('TJQKA')
>>> Cards
(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'T', 'J', 'Q', 'K', 'A')
>>> # tuple 赋值时连最外的()都可以省掉map()函数解包 *
>>> n = 12345678
>>> [int(i) for i in str(n)]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> [*map(int,str(n))]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> 还有一个特别的：单循环的变量可用 _ 代替：
>>> [_ for _ in range(10)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> [_*_ for _ in range(10)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> [str(_) for _ in range(2,10)]
['2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
>>> 列表元素间的运算：
# 加法
>>> listAdd = lambda a,b:[i+j for m,i in enumerate(a) for n,j in enumerate(b) if m==n]
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = [2,4,7,11,16]
>>> listAdd(a,b)
[3, 6, 10, 15]
>>> listAdd([0]+a,b)
[2, 5, 9, 14, 20]
>>> listAdd(a,b[1:])
[5, 9, 14, 20]
>>> listAdd(a[1:],b)
[4, 7, 11]
>>> # 其它运算
>>> listOP = lambda a,b,c=0:[i-j if c==2 else i*j if c==3 else i/j if c==4 else i//j if c==5 else i%j if c==6 else i+j for m,i in enumerate(a) for n,j in enumerate(b) if m==n]
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = [2,4,7,11,16]
>>> listOP(a,b)
[3, 6, 10, 15]
>>> listOP(a,b,1)
[3, 6, 10, 15]
>>> listOP(a,b,2)
[-1, -2, -4, -7]
>>> listOP(b,a,2)
[1, 2, 4, 7]
>>> listOP(a,b,2)
[-1, -2, -4, -7]
>>> listOP(a,b,3)
[2, 8, 21, 44]
>>> listOP(a,b,4)
[0.5, 0.5, 0.42857142857142855, 0.36363636363636365]
>>> listOP(b,a,4)
[2.0, 2.0, 2.3333333333333335, 2.75]
>>> listOP(a,b,5)
[0, 0, 0, 0]
>>> listOP(b,a,5)
[2, 2, 2, 2]
>>> listOP(b[1:],a,5)
[4, 3, 3, 4]
>>> listOP(a,b,6)
[1, 2, 3, 4]
>>> listOP(b,a,6)
[0, 0, 1, 3]
>>> listOP(b[2:],a,6)
[0, 1, 1]
>>> 初阶实例
1. 1000~2021中包含7的数字有多少
>>> sum([1 for i in range(1000,2022) if '7' in str(i)])
273
>>> [i for i in range(1000,2022) if '7' in str(i)]
[1007, 1017, 1027, 1037, 1047, 1057, 1067, 1070, 1071, 1072, 1073, 1074, 1075, 1076,1077, 1078, 1079, 1087, 1097, 1107, 1117, 1127, 1137, 1147, 1157, 1167, 1170, 1171,1172, 1173, 1174, 1175, 1176, 1177, 1178, 1179, 1187, 1197, 1207, 1217, 1227, 1237,1247, 1257, 1267, 1270, 1271, 1272, 1273, 1274, 1275, 1276, 1277, 1278, 1279, 1287,1297, 1307, 1317, 1327, 1337, 1347, 1357, 1367, 1370, 1371, 1372, 1373, 1374, 1375,1376, 1377, 1378, 1379, 1387, 1397, 1407, 1417, 1427, 1437, 1447, 1457, 1467, 1470,1471, 1472, 1473, 1474, 1475, 1476, 1477, 1478, 1479, 1487, 1497, 1507, 1517, 1527,1537, 1547, 1557, 1567, 1570, 1571, 1572, 1573, 1574, 1575, 1576, 1577, 1578, 1579,1587, 1597, 1607, 1617, 1627, 1637, 1647, 1657, 1667, 1670, 1671, 1672, 1673, 1674,1675, 1676, 1677, 1678, 1679, 1687, 1697, 1700, 1701, 1702, 1703, 1704, 1705, 1706,1707, 1708, 1709, 1710, 1711, 1712, 1713, 1714, 1715, 1716, 1717, 1718, 1719, 1720,1721, 1722, 1723, 1724, 1725, 1726, 1727, 1728, 1729, 1730, 1731, 1732, 1733, 1734,1735, 1736, 1737, 1738, 1739, 1740, 1741, 1742, 1743, 1744, 1745, 1746, 1747, 1748,1749, 1750, 1751, 1752, 1753, 1754, 1755, 1756, 1757, 1758, 1759, 1760, 1761, 1762,1763, 1764, 1765, 1766, 1767, 1768, 1769, 1770, 1771, 1772, 1773, 1774, 1775, 1776,1777, 1778, 1779, 1780, 1781, 1782, 1783, 1784, 1785, 1786, 1787, 1788, 1789, 1790,1791, 1792, 1793, 1794, 1795, 1796, 1797, 1798, 1799, 1807, 1817, 1827, 1837, 1847,1857, 1867, 1870, 1871, 1872, 1873, 1874, 1875, 1876, 1877, 1878, 1879, 1887, 1897,1907, 1917, 1927, 1937, 1947, 1957, 1967, 1970, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976,1977, 1978, 1979, 1987, 1997, 2007, 2017]
>>>1000~2021中“包含7且能被7整除”的数字有多少
>>> sum([1 for i in range(1000,2022) if '7' in str(i) and i%7==0])
39
>>> [i for i in range(1000,2022) if '7' in str(i) and i%7==0]
[1057, 1071, 1078, 1127, 1176, 1197, 1267, 1274, 1337, 1372, 1379, 1407, 1470, 1477, 1547, 1575, 1617, 1673, 1687, 1701, 1708, 1715, 1722, 1729, 1736, 1743, 1750, 1757, 1764, 1771, 1778, 1785, 1792, 1799, 1827, 1876, 1897, 1967, 1974]
>>> 小于1000000的所有正整数一共包含有多少个数字“7”
>>> num=lambda n:sum([str(i).count('7') for i in [i for i in range(1,n+1)] if '7' in str(i)])
>>> num(999999)
600000
>>> # if '7' in str(i) 可省掉，即0也合计结果一样2. 求所有在100到1000之间的水仙花数
水仙花数定义：指一个正整数的各位数字的立方和等于其本身。
(1). 通常的解法，条件表达式比较麻，如果是10位数呢
>>> for i in range(100,1000):if i==(i //100)**3 + (i//10%10)**3 + (i%10)**3:print(i, end=' ')153 370 371 407
>>>
>>> # 改写成列表推导式：
>>> [i for i in range(100,1000) if i==(i //100)**3 + (i//10%10)**3 + (i%10)**3]
[153, 370, 371, 407]
>>> (2). 把数字转成字符串，然后遍历计算立方和
>>> >>> for i in range(100,1000):k=0for j in str(i):k+=int(j)**3if k==i:print(i,end=' ')153 370 371 407
>>>
>>> # 转成列表推导式：
>>> [n for i,n in enumerate([sum([int(i)**3 for i in str(j)]) for j in range(100,1000)]) if i+100==n]
[153, 370, 371, 407]
>>> 3. 一维与二维列表间的互转
>>> *a,=range(1,10)
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> b=[a[i:i+3] for i in range(0,len(a),3)]
>>> b
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>>
>>> c=[j for i in b for j in i]
>>> c
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
>>> sum(b,[])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> # 很高级的方法 # pythonic4. 实现二维列表的转置
行列互换，首行变首列，尾行变尾列，如下所示：
'''''''''''''''''''
[ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]↓↓↓[ [1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9] ]推导式如下：
'''''''''''''''''''>>> arr=[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> [[arr[i][j] for i in range(len(arr))] for j in range(len(arr[0]))]
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
>>>
使用zip()函数：优点不用考虑数组的行数和列数，但直接结果是元组的列表，需转换下
>>> arr=[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> list(zip(*arr))
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
>>>
>>> arr=[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> arr=[list(i) for i in zip(*arr)]
>>> arr
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
>>> arr=[list(i) for i in zip(*arr)]
>>> arr
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> # 换一个3行4列的：
>>> arr=[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
>>> arr=[list(i) for i in zip(*arr)]
>>> arr
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
>>> arr=[list(i) for i in zip(*arr)]
>>> arr
[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
>>> 使用numpy库：特有numpy.array()可与list()相互转换
>>> import numpy as np
>>> np.arange(1,10)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> # 或者：
>>> np.array([*range(1,10)])
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>>
>>> list(np.arange(1,10))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
>>> np.arange(1,10).reshape((3, 3))
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
>>> arr=np.arange(1,10).reshape((3, 3))
>>> [list(i) for i in arr]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>>
>>> [j for i in arr for j in i]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> # 附：用numpy生成一个3行5列的随机数矩阵，数值范围[1,10)：
>>> [list(i) for i in __import__('numpy').random.randint(1,10,(3,5))]
[[6, 3, 6, 7, 8], [4, 9, 5, 8, 7], [8, 4, 1, 2, 1]]
>>> 5. 求列表嵌套的最大深度
思路：遍历列表，只要还有一个元素是列表，就删除非列表元素然后进行降维；循环到所有元素都为非列表为止。代码如下，自定义函数就用了两个推导式一个循环语句
>>> def func(L):if not isinstance(L,list): # or: if type(L) is not list:return 0k=1while any([isinstance(i,list) for i in L]):k+=1L=[j for i in [i for i in L if isinstance(i,list)] for j in i]return k>>> l = [1, 2, [3, [4, [5, 6], [7, [8], [[9, 10], [11, [12, 13, 14], 15]]]]]]
>>> func(l)
7
>>> 注：内置函数 isinstance(i,list) 判断一个对象i是否为某个指定类型，等价于type(i) is list。例如： isinstance(123,int) 和 type(123) is int 都返回True。
6. 求斜边长小于100的勾股数组
代码如下，其中 A 有直角边互换的重复，B用条件a<b约束，C把约束条件放进 range() 函数中。
>>> A=[(a,b,c) for a in range(1,100) for b in range(1,100) for c in range(1,100) if a**2+b**2==c**2]
>>> B=[(a,b,c) for a in range(1,100) for b in range(1,100) for c in range(1,100) if a<b and a**2+b**2==c**2]
>>> C=[(a,b,c) for a in range(1,100) for b in range(a,100) for c in range(1,100) if a**2+b**2==c**2]
>>> A==B
False
>>> len(A)==len(B)*2
True
>>> B==C
True
>>> C
[(3, 4, 5), (5, 12, 13), (6, 8, 10), (7, 24, 25), (8, 15, 17), (9, 12, 15), (9, 40, 41),
(10, 24, 26), (11, 60, 61), (12, 16, 20), (12, 35, 37), (13, 84, 85), (14, 48, 50), (15,
20, 25), (15, 36, 39), (16, 30, 34), (16, 63, 65), (18, 24, 30), (18, 80, 82), (20, 21,
29), (20, 48, 52), (21, 28, 35), (21, 72, 75), (24, 32, 40), (24, 45, 51), (24, 70, 74),
(25, 60, 65), (27, 36, 45), (28, 45, 53), (30, 40, 50), (30, 72, 78), (32, 60, 68), (33,
44, 55), (33, 56, 65), (35, 84, 91), (36, 48, 60), (36, 77, 85), (39, 52, 65), (39, 80,
89), (40, 42, 58), (40, 75, 85), (42, 56, 70), (45, 60, 75), (48, 55, 73), (48, 64, 80),
(51, 68, 85), (54, 72, 90), (57, 76, 95), (60, 63, 87), (65, 72, 97)]
>>>7. 实现随机字符串(可作随机密码)
>>> import string,random
>>> [''.join(random.sample(string.printable[:-6],10)) for _ in range(30)]
['\\T[~(]J#"+', '):0~He7Dam', 'zw=?>7a(&^', 'v<c@W:!&VP', 'y\\~W6{u:P1', 'R)il~3p+;y',"PGQ_'{.k15", 'Z"^w=P&3{R', 'yMGR[g_65$', "4.)Q7$COd'", 'WTptgYS$Nj', 'Ra$4Lrvu2)',',V$z.C8>L(', '/YwfR#ZuM@', '>~){Q7ayUo', 'Ol]54z|a;\\', 'Dp80fV,\\-@', '[kB{he98&r',"E]$'Q@R-`0", 'm{qMBRD.p2', '=.Is;r>%/x', 'o7zS{DQ~Tx', 'hH:E{s?#Gt', 'WB]`%\\f.FT','Mbxu&8YEN_', '5Et+3dGAf%', 'k5#o_]2Y?T', '$K3(yD7wvJ', '^5kJ*Nn:jz', '8,q7/Oyb*3']
>>>
>>> [''.join(random.sample(string.ascii_letters+string.digits*5,10)) for _ in range(30)]
['ugON2AoS10', '3E62mQ2sP8', 'sL76c4Ppyj', 'hS967O15bX', '7n8580rq01', 'B75C178051','8Mvc0g52wd', 'Zv08H3GED8', '158F1Kd36o', '914FM222TK', 'n5I5aqY66h', '91Tz8P5yMf','22K9tPLoHn', 'gR5862BZj9', '319pO53389', 'z31R67r811', 'E1duG7mzPS', 't6kx344cCU','3b66u5yOc3', '387s3bj031', 'J665322viO', 'N4Y76QmfO9', '9d4038O7fD', '2lQ8D41z3G','l03P7146G4', 'n716wj2b9c', '4av2g6dDb7', '6q65ro2z43', 'LJC77i56xq', 'hHBGA547a5']
>>> 8. 一个四层嵌套的推导式：求k等差数
“k等差数”定义：任意相邻两位之间的差的绝对值都为 k 的正十进制整数。
给定整数的位数 n 和 等差值 k，求所有 k等差数：
>>> iscdnum = lambda n,k:[num for num in range(10**(n-1),10**n) if all([i==k for i in [abs(int(j[0])-int(j[1])) for j in [str(num)[i:i+2] for i in range(len(str(num))-1)]]])]
>>> iscdnum(2,5)
[16, 27, 38, 49, 50, 61, 72, 83, 94]
>>> iscdnum(3,2)
[131, 135, 202, 242, 246, 313, 353, 357, 420, 424, 464, 468, 531, 535, 575, 579,642, 646, 686, 753, 757, 797, 864, 868, 975, 979]
>>> iscdnum(3,3)
[141, 147, 252, 258, 303, 363, 369, 414, 474, 525, 585, 630, 636, 696, 741, 747,852, 858, 963, 969]
>>> iscdnum(3,4)
[151, 159, 262, 373, 404, 484, 515, 595, 626, 737, 840, 848, 951, 959]
>>> iscdnum(3,9)
[909]
>>> iscdnum(5,2)
[13131, 13135, 13531, 13535, 13575, 13579, 20202, 20242, 20246, 24202, 24242,24246, 24642, 24646, 24686, 31313, 31353, 31357, 35313, 35353, 35357, 35753,35757, 35797, 42020, 42024, 42420, 42424, 42464, 42468, 46420, 46424, 46464,46468, 46864, 46868, 53131, 53135, 53531, 53535, 53575, 53579, 57531, 57535,57575, 57579, 57975, 57979, 64202, 64242, 64246, 64642, 64646, 64686, 68642,68646, 68686, 75313, 75353, 75357, 75753, 75757, 75797, 79753, 79757, 79797,86420, 86424, 86464, 86468, 86864, 86868, 97531, 97535, 97575, 97579, 97975, 97979]
>>> 进阶实例
1. 乘法口诀表
>>> lst=['%sx%s=%s'%(j,i,i*j) for i in range(1,10) for j in range(1,i+1)]
>>> lst
['1x1=1', '1x2=2', '2x2=4', '1x3=3', '2x3=6', '3x3=9', '1x4=4', '2x4=8', '3x4=12',
'4x4=16', '1x5=5', '2x5=10', '3x5=15', '4x5=20', '5x5=25', '1x6=6', '2x6=12', '3x6=18',
'4x6=24', '5x6=30', '6x6=36', '1x7=7', '2x7=14', '3x7=21', '4x7=28', '5x7=35', '6x7=42',
'7x7=49', '1x8=8', '2x8=16', '3x8=24', '4x8=32', '5x8=40', '6x8=48', '7x8=56', '8x8=64',
'1x9=9', '2x9=18', '3x9=27', '4x9=36', '5x9=45', '6x9=54', '7x9=63', '8x9=72', '9x9=81']列印时，要注意它的项数通项公式是： An=n(n+1)/2+1
>>>
for i in range(9):for j in range(i+1):print(lst[i*(i+1)//2+j],end='\t' if i!=j else '\n')1x1=1
1x2=2 2x2=4
1x3=3 2x3=6 3x3=9
1x4=4 2x4=8 3x4=12 4x4=16
1x5=5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25
1x6=6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36
1x7=7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49
1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64
1x9=9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81
>>> 或者用join()直接把 \t \n 插入列表拼接成字符串，然后输出：
>>> print('\n'.join(['\t'.join([f'{j}x{i}={i*j}' for j in range(1,i+1)]) for i in range(1,10)]))
1x1=1
1x2=2 2x2=4
1x3=3 2x3=6 3x3=9
1x4=4 2x4=8 3x4=12 4x4=16
1x5=5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25
1x6=6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36
1x7=7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49
1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64
1x9=9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81
>>>
>>> # f'{j}x{i}={i*j}' 等价于 '%sx%s=%s'%(j,i,i*j)2. 求100以内的质数（或称素数）
>>> [k[0] for k in [(j,sum([j%i==0 for i in range(2,j)])) for j in range(2,100)] if k[1]==0]
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
>>>
>>> # 等价于：
>>> [k[0] for k in [(j,sum([0 if j%i else 1 for i in range(2,j)])) for j in range(2,100)] if k[1]==0]
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
>>> 上面两种方法都是累加sum布尔值bool的个数来计算的，可以用any() all()函数代替：
>>> [k[0] for k in [(j,[j%i==0 for i in range(2,j)]) for j in range(2,100)] if not any(k[1])]
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
>>>
>>> # 等价于：
>>> [k[0] for k in [(j,[j%i!=0 for i in range(2,j)]) for j in range(2,100)] if all(k[1])]
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
>>> 使用filter()和map()函数：
[i for i in filter(lambda x:all(map(lambda p:x%p,range(2,x))), range(2,100))]
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
>>> 条件反过来就是100以内的合数：
>>> [k[0] for k in [(j,[j%i==0 for i in range(2,j)]) for j in range(2,100)] if any(k[1])]
[4, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 32, 33, 34, 35,36, 38, 39, 40, 42, 44, 45, 46, 48, 49, 50, 51, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 60, 62, 63, 64,65, 66, 68, 69, 70, 72, 74, 75, 76, 77, 78, 80, 81, 82, 84, 85, 86, 87, 88, 90, 91, 92,93, 94, 95, 96, 98, 99]
>>> [k[0] for k in [(j,[j%i!=0 for i in range(2,j)]) for j in range(2,100)] if not all(k[1])]
[4, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 32, 33, 34, 35,36, 38, 39, 40, 42, 44, 45, 46, 48, 49, 50, 51, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 60, 62, 63, 64,65, 66, 68, 69, 70, 72, 74, 75, 76, 77, 78, 80, 81, 82, 84, 85, 86, 87, 88, 90, 91, 92,93, 94, 95, 96, 98, 99]
>>> [i for i in filter(lambda x:not all(map(lambda p:x%p,range(2,x))), range(2,100))]
[4, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 32, 33, 34, 35,36, 38, 39, 40, 42, 44, 45, 46, 48, 49, 50, 51, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 60, 62, 63, 64,65, 66, 68, 69, 70, 72, 74, 75, 76, 77, 78, 80, 81, 82, 84, 85, 86, 87, 88, 90, 91, 92,93, 94, 95, 96, 98, 99]
>>> 求1000以内的质回文数（即是质数又是回文数）
>>> Pr=[str(k[0]) for k in [(j,[j%i!=0 for i in range(2,j)]) for j in range(2,1000)] if all(k[1])]
>>> [int(p) for p in Pr if p[::-1] in Pr]
[2, 3, 5, 7, 11, 101, 131, 151, 181, 191, 313, 353, 373, 383, 727, 757, 787, 797, 919, 929]求1000以内的数，满足本身和它的回文数同是质数
>>> pstr=[str(k[0]) for k in [(j,[j%i!=0 for i in range(2,j)]) for j in range(2,1000)] if all(k[1])]
>>> [int(p) for p in pstr if p[::-1] in pstr]
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 31, 37, 71, 73, 79, 97, 101, 107, 113, 131, 149, 151, 157, 167,
179, 181, 191, 199, 311, 313, 337, 347, 353, 359, 373, 383, 389, 701, 709, 727, 733, 739,
743, 751, 757, 761, 769, 787, 797, 907, 919, 929, 937, 941, 953, 967, 971, 983, 991]
>>> 分解质因数(N<2022)
>>> P = [k[0] for k in [(j,sum([j%i==0 for i in range(2,j)])) for j in range(2,2022)] if k[1]==0]
>>>
def func(n):res=[]t=P[::-1]m=t[-1]while n>=m:if n%m==0:n//=mres.append(m)else:t.pop()m=t[-1]return res>>> i = 2021
>>> print(i,'=','x'.join([str(j) for j in func(i)]))
2021 = 43x47
>>>
>>> func(2000)
[2, 2, 2, 2, 5, 5, 5]
>>> func(3999)
[3, 31, 43]
>>>
3. 求出字符串的所有字串（可推广到所有可切片数据类型）
>>> L='abcd'
>>> [L[i:j] for i in range(len(L)) for j in range(i+1,len(L)+1)]
['a', 'ab', 'abc', 'abcd', 'b', 'bc', 'bcd', 'c', 'cd', 'd']
>>> 注：凡是可以用[i:j]来切片的“容器类”数据类型都可用此推导式。如：
>>> L=[1,2,3,4]
>>> [L[i:j] for i in range(len(L)) for j in range(i+1,len(L)+1)]
[[1], [1, 2], [1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2], [2, 3], [2, 3, 4], [3], [3, 4], [4]]
>>> (1). 找出字符串s='aaabcddcbddba'中最长的回文字串
>>> s='aaabcddcbddba'
>>> {s[i:j] for i in range(len(s)) for j in range(i+1,len(s)+1)}
{'bcddcbdd', 'ddcbddb', 'abcddcbdd', 'aabcddc', 'aabcddcbdd', 'cbddba', 'aaa','cddcbd', 'cbddb', 'a', 'cdd', 'bcdd', 'aabcddcbddba', 'aabcd', 'abcddcbddb','aaabc', 'ab', 'cbdd', 'cddcbdd', 'aaabcddcb', 'aabcddcbd', 'aaabcdd', 'ba','ddcbddba', 'dba', 'db', 'cddcbddba', 'cbd', 'aaabcddcbddb', 'aaabcd', 'ddb','dcbdd', 'abcddc', 'abcd', 'abcdd', 'bcddcb', 'aaabcddcbdd', 'abcddcbddba','aabc', 'bcddc', 'bdd', 'cb', 'bcddcbddba', 'c', 'dcbddb', 'ddba', 'dcbd','b', 'aaab', 'dd', 'd', 'ddcbd', 'bcd', 'aa', 'abcddcbd', 'bcddcbddb','aaabcddcbd', 'cddc', 'ddcb', 'dc', 'abc', 'bddb', 'ddc', 'bcddcbd', 'bc','aabcdd', 'aab', 'aaabcddcbddba', 'cddcb', 'abcddcb', 'cd', 'bddba', 'aabcddcbddb','bd', 'ddcbdd', 'aaabcddc', 'dcb', 'dcbddba', 'aabcddcb', 'cddcbddb'}
>>> # 使用字典推导式可去掉相同子串
>>>
>>> [i for i in {s[i:j] for i in range(len(s)) for j in range(i+1,len(s)+1)} if i==i[::-1]]
['aaa', 'a', 'bcddcb', 'c', 'b', 'dd', 'd', 'aa', 'cddc', 'bddb']
>>>
>>> [(len(i),i) for i in {i for i in [s[i:j] for i in range(len(s)) for j in range(i+1,len(s)+1)} if i==i[::-1]]]
[(3, 'aaa'), (1, 'a'), (6, 'bcddcb'), (1, 'c'), (1, 'b'), (2, 'dd'), (1, 'd'),(2, 'aa'), (4, 'cddc'), (4, 'bddb')]
>>>
>>> max([(len(i),i) for i in [i for i in {s[i:j] for i in range(len(s)) for j in range(i+1,len(s)+1)} if i==i[::-1]]])[1]
'bcddcb'
>>> (2). 给定 L=[2, -3, 3, 50, 5, 0, -1]，输出其子序列中各元素合计数最大的子序列
>>> L = [2, -3, 3, 50, 5, 0, -1]
>>> [L[i:j] for i in range(len(L)) for j in range(i+1,len(L)+1)]
[[2], [2, -3], [2, -3, 3], [2, -3, 3, 50], [2, -3, 3, 50, 5], [2, -3, 3, 50, 5, 0],[2, -3, 3, 50, 5, 0, -1], [-3], [-3, 3], [-3, 3, 50], [-3, 3, 50, 5], [-3, 3, 50, 5, 0],[-3, 3, 50, 5, 0, -1], [3], [3, 50], [3, 50, 5], [3, 50, 5, 0], [3, 50, 5, 0, -1], [50],[50, 5], [50, 5, 0], [50, 5, 0, -1], [5], [5, 0], [5, 0, -1], [0], [0, -1], [-1]]
>>> [sum(j) for j in [L[j:i] for i in range(len(L),0,-1) for j in range(len(L))]]
[56, 54, 57, 54, 4, -1, -1, 57, 55, 58, 55, 5, 0, 0, 57, 55, 58, 55, 5, 0, 0, 52, 50, 53,50, 0, 0, 0, 2, 0, 3, 0, 0, 0, 0, -1, -3, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
>>> # 合并为一行代码：
>>> max(sum(j) for j in [L[j:i] for i in range(len(L),0,-1) for j in range(len(L))])
58
>>>
>>> # 和最大的子序列为：
>>> l = [L[i:j] for i in range(len(L)) for j in range(i+1,len(L)+1)]
>>> m = max(sum(j) for j in [L[j:i] for i in range(len(L),0,-1) for j in range(len(L))])
>>> [i for i in l if sum(i)==m]
[[3, 50, 5], [3, 50, 5, 0]]
>>> 4. 根据方程式画出字符图
略：见相关文章《探究“一行代码画爱心”的秘密，去向心爱的人表白吧》
5. EXCEL表格列号字串转整数
>>> ExcelCol2Int = lambda s:sum([(ord(n)-64)*26**i for i,n in enumerate(list(s)[::-1])])
>>> ExcelCol2Int('A')
1
>>> ExcelCol2Int('AA')
27
>>> ExcelCol2Int('AX')
50
>>> ExcelCol2Int('CV')
100
>>> ExcelCol2Int('AAA')
703
>>> ExcelCol2Int('XFD')
16384
>>> 6. 打印Gray格雷码序列
什么是格雷码，什么是卡诺图？不懂的问度娘吧
Gray = lambda n:[(i>>1)^i for i in range(2**n)]
GrayB = lambda n:[bin((i>>1)^i)[2:].rjust(n,'0') for i in range(2**n)]'''
Gray(0)
[0]
Gray(1)
[0, 1]
Gray(2)
[0, 1, 3, 2]
Gray(3)
[0, 1, 3, 2, 6, 7, 5, 4]
Gray(4)
[0, 1, 3, 2, 6, 7, 5, 4, 12, 13, 15, 14, 10, 11, 9, 8]>>> GrayB(3) # 把输出排成矩阵，即三变量卡诺图['000', '001', '011', '010','110', '111', '101', '100']>>> GrayB(4) # 把输出排成方阵，即四变量卡诺图['0000', '0001', '0011', '0010','0110', '0111', '0101', '0100','1100', '1101', '1111', '1110','1010', '1011', '1001', '1000']'''
注：上面代码中的 (i>>1)^i 可以写成： i^i>>1 或 i^i//2，因为右移或整除的运算级别都比异或要高。验证代码如下：
>>> any([(i>>1)^i == i^i>>1 == i^i//2 for i in range(323)])
True
>>> 另外，观察到Gray()输出的整数序列的规律，就想到用迭代法也能实现，并且只要2行代码：
# 用迭代法实现：
def iGray(n):if n==0: return [0]return iGray(n-1)+[i+2**(n-1) for i in iGray(n-1)[::-1]]高阶实例
1. 杨辉三角形
方法一：公式递推
>>> def func(i):t=L=[1]while(i>1):i-=1t=L+[t[n]+t[n+1] for n in range(len(t)-1)]+Lreturn t>>> func(1)
[1]
>>> func(3)
[1, 2, 1]
>>> func(8)
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
>>>
>>> for i in range(1,10):print(func(i))[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[1, 5, 10, 10, 5, 1]
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
>>>
方法二：组合公式的自定义函数
>>> def Combin(n,i):m,t=min(i,n-i),1for j in range(0,m):t*=(n-j)/(m-j)return t>>> [Combin(8,i) for i in range(9)]
[1, 8.0, 28.0, 55.99999999999999, 70.0, 55.99999999999999, 28.0, 8.0, 1]
>>> [round(Combin(8,i)) for i in range(9)]
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
>>> [[round(Combin(j,i)) for i in range(j+1)] for j in range(10)]
[[1], [1, 1], [1, 2, 1], [1, 3, 3, 1], [1, 4, 6, 4, 1], [1, 5, 10, 10, 5, 1],[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1], [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1], [1, 8, 28, 56, 70, 56,28, 8, 1], [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]]
>>> 根据组合公式用阶乘来计算：
C(m,n)=math.factorial(n)//(math.factorial(m)*math.factorial(n-m))
递归法，虽然没有小数精度的问题，但也有递归次数不能太大即n值有限制的缺点：
>>> def Comb(n,i):if i in [0,n]:return 1elif i==1:return nelse:return Comb(n-1,i-1)+Comb(n-1,i)>>> [Comb(8,i) for i in range(9)]
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
>>> print('\n'.join(['\t'.join([str(Comb(j,i)) for i in range(j+1)]) for j in range(10)]))
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
1 6 15 20 15 6 1
1 7 21 35 35 21 7 1
1 8 28 56 70 56 28 8 1
1 9 36 84 126 126 84 36 9 1
>>> 方法三：使用现成的库函数
(1). itertools库combinations函数
>>> from itertools import combinations as comb
>>> [[len(list(comb(range(j),i))) for i in range(j+1)] for j in range(10)]
[[1], [1, 1], [1, 2, 1], [1, 3, 3, 1], [1, 4, 6, 4, 1], [1, 5, 10, 10, 5, 1],[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1], [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1], [1, 8, 28, 56, 70, 56,28, 8, 1], [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]]
>>> print('\n'.join(['\t'.join([str(len(list(comb(range(j),i)))) for i in range(j+1)]) for j in range(10)]))
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
1 6 15 20 15 6 1
1 7 21 35 35 21 7 1
1 8 28 56 70 56 28 8 1
1 9 36 84 126 126 84 36 9 1
>>> (2). scipy库comb函数
>>> from scipy.special import comb
>>> [[round(comb(j,i)) for i in range(j+1)] for j in range(10)]
[[1], [1, 1], [1, 2, 1], [1, 3, 3, 1], [1, 4, 6, 4, 1], [1, 5, 10, 10, 5, 1],[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1], [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1], [1, 8, 28, 56, 70, 56,28, 8, 1], [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]]
>>> print('\n'.join(['\t'.join([str(round(comb(j,i))) for i in range(j+1)]) for j in range(10)]))
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
1 6 15 20 15 6 1
1 7 21 35 35 21 7 1
1 8 28 56 70 56 28 8 1
1 9 36 84 126 126 84 36 9 1
>>> 2. 斐波那契数列
(1). 引入自定义函数或lambda表达式：
>>> f=lambda n:n<3 and 1 or f(n-1)+f(n-2)
>>> [f(i) for i in range(1,30)]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181,6765, 10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393, 196418, 317811, 514229]
>>> 注：这个lambda函数用了递归法，在项数大于40后速度超慢。
另：类似【n<3 and 1 or 2】这种表达式中，逻辑与、或有这样的特性：
and 两边都对取后面一个表达式， or 两边都对取前面一个表达式。
>>> n=5
>>> 1 and n
5
>>> n and 1
1
>>> 0 and n
0
>>> n and 0
0
>>> 1 or n
1
>>> n or 1
5
>>> 0 or n
5
>>> n or 0
5
>>> (2). 引入临时推导表达式：
>>> N=50 # 项数=50
>>> f=[1,1]
>>> [f.append(f[n-2]+f[n-1]) for n in range(2,N)]
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None,
None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None,
None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None,
None, None, None]
>>> f
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765,
10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393, 196418, 317811, 514229, 832040, 1346269,
2178309, 3524578, 5702887, 9227465, 14930352, 24157817, 39088169, 63245986, 102334155,
165580141, 267914296, 433494437, 701408733, 1134903170, 1836311903, 2971215073, 4807526976,
7778742049, 12586269025]
>>> ###合成一行，临时变量接收[None]*n列表###
>>> f=[1,1];t=[f.append(f[n-2]+f[n-1]) for n in range(2,N)]
>>> f
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765,
10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393, 196418, 317811, 514229, 832040, 1346269,
2178309, 3524578, 5702887, 9227465, 14930352, 24157817, 39088169, 63245986, 102334155,
165580141, 267914296, 433494437, 701408733, 1134903170, 1836311903, 2971215073, 4807526976,
7778742049, 12586269025]
>>>真的一行代码：
>>> N=50 # 项数=50
>>> t=[(f[n][0], f.append((f[n][1],f[n][0]+f[n][1]))) for f in ([[1,1]],) for n in range(N)]
>>> t
[(1, None), (1, None), (2, None), (3, None), (5, None), (8, None), (13, None), (21, None),
(34, None), (55, None), (89, None), (144, None), (233, None), (377, None), (610, None),
(987, None), (1597, None), (2584, None), (4181, None), (6765, None), (10946, None), (17711,
None), (28657, None), (46368, None), (75025, None), (121393, None), (196418, None),
(317811, None), (514229, None), (832040, None), (1346269, None), (2178309, None), (3524578,
None), (5702887, None), (9227465, None), (14930352, None), (24157817, None), (39088169,
None), (63245986, None), (102334155, None), (165580141, None), (267914296, None),
(433494437, None), (701408733, None), (1134903170, None), (1836311903, None), (2971215073,
None), (4807526976, None), (7778742049, None), (12586269025, None)]
>>> [f[0] for f in t]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765,
10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393, 196418, 317811, 514229, 832040, 1346269,
2178309, 3524578, 5702887, 9227465, 14930352, 24157817, 39088169, 63245986, 102334155,
165580141, 267914296, 433494437, 701408733, 1134903170, 1836311903, 2971215073, 4807526976,
7778742049, 12586269025]
>>> ###合并成一行###
>>> [f[0] for f in [(f[n][0], f.append((f[n][1],f[n][0]+f[n][1]))) for f in ([[1,1]],) for n in range(N)]]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765,
10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393, 196418, 317811, 514229, 832040, 1346269,
2178309, 3524578, 5702887, 9227465, 14930352, 24157817, 39088169, 63245986, 102334155,
165580141, 267914296, 433494437, 701408733, 1134903170, 1836311903, 2971215073, 4807526976,
7778742049, 12586269025]
>>> 附录
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2024/4/23 17:56:09 - 【外汇早评】美通胀数据走低，美元调整
原标题：【外汇早评】美通胀数据走低，美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据，同比增长1.6%，低于前值和预期值的1.7%，距离美联储的通胀目标2%继续走低，通胀压力较低，且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显，因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/4/28 13:52:11 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤，价格调整
原标题：【原油贵金属周评】原油多头拥挤，价格调整本周国际劳动节，我们喜迎四天假期，但是整个金融市场确实流动性充沛，大事频发，各个商品波动剧烈。美国方面，在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会，维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变，符合市场预期。同时美联储…...
2024/4/28 3:28:32 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题：【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五，美国方面公布了新一期的非农就业数据，大幅好于前值和预期，新增就业重新回到20万以上。具体数据： 美国4月非农就业人口变动 26.3万人，预期 19万人，前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%，预期 3.8%，前值 3…...
2024/4/26 23:05:52 - 【原油贵金属早评】库存继续增加，油价收跌
原标题：【原油贵金属早评】库存继续增加，油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据，上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶，增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称，沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油，印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/4/28 13:51:37 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题：【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升，避险资金回流日元有关，也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期，日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策，但这符…...
2024/4/27 17:58:04 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场，填补伊朗问题的影响
原标题：【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场，填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温，导致市场担忧影响原油供给，油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露，沙特6月石油出口料将低于700万桶/日，沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”，沙特将满…...
2024/4/27 14:22:49 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题：【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议，昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告，伊朗外长昨日回应称，欧洲国家履行它们的义务，伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/28 1:28:33 - 【原油贵金属早评】波动率飙升，市场情绪动荡
原标题：【原油贵金属早评】波动率飙升，市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响，金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际，美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税，市场情绪有所平复，已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/28 15:57:13 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温，黄金多头跃跃欲试
原标题：【原油贵金属周评】伊朗局势升温，黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温，市场风险情绪上升，避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳，近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响，伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级，美国对中…...
2024/4/27 17:59:30 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化，黄金上破
原标题：【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化，黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动，人民币汇率出现大幅的贬值动能，金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后，对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势，这…...
2024/4/25 18:39:16 - 【外汇早评】美伊僵持，风险情绪继续升温
原标题：【外汇早评】美伊僵持，风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件，导致波斯湾局势进一步恶化，市场担忧美伊可能会出现摩擦生火，避险品种获得支撑，黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日，四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/28 1:34:08 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷，油价弱势
原标题：【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷，油价弱势近日虽然伊朗局势升温，中东地区几起油船被袭击事件影响，但油价并未走高，而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低，而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大，需求会持续低迷，因此油价调整压力较…...
2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖（上）——为时光守候两千年
原标题：氧生福地 玩美北湖（上）——为时光守候两千年一次说走就走的旅行，只有一张高铁票的距离～ 所以，湖南郴州，我来了～ 从广州南站出发，一个半小时就到达郴州西站了。在动车上，同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢，所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好，最起…...
2024/4/28 1:22:35 - 氧生福地 玩美北湖（中）——永春梯田里的美与鲜
原标题：氧生福地 玩美北湖（中）——永春梯田里的美与鲜一觉醒来，因为大家太爱“美”照，在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点，向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”，到郴州必吃的美食之一。 哇塞！那个味美香甜…...
2024/4/25 18:39:14 - 氧生福地 玩美北湖（下）——奔跑吧骚年！
原标题：氧生福地 玩美北湖（下）——奔跑吧骚年！让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/26 23:04:58 - 扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客，小姐姐注意了！
原标题：扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客，小姐姐注意了！扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客！当行业里的某一品项火爆了，就会有很多商家蹭热度，装逼忽悠，最近火爆朋友圈的医用面膜，被沾上了污点，到底怎么回事呢？ “比普通面膜安全、效果好！痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题：「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势： 1、铁皮石斛：自唐宋以来，一直被列为皇室贡品，铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上，繁殖力差，产量极低，所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题：丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司，专注美业21年，其旗下品牌： 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/26 19:46:12 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知！
原标题：广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知！广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读： 械字号医用面膜，其实在我国并没有严格的定义，通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」，也就是说，医用面膜其实算作「医疗器械」的一种，又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/27 11:43:08 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用？
原标题：械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用？医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料，含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层，热量被凝胶内水分子吸收，通过水分的蒸发带走大量的热量，可迅速地降低体表皮肤局部温度，减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/27 8:32:30 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示，配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下：1、长按电脑电源键直至关机，然后再按一次电源健重启电脑，按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后，按住“winR”打开运行窗口，输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面，选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE，请勿更改元素数目。
%读入6幅图像（每一幅图像的大小是564*564） f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面，在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机，虽然这比较麻烦，但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows，请勿关闭计算机”的提示，要过很久才能进入系统，有的用户甚至几个小时也无法进入，下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法：我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题，电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update，请勿关机”(如下图所示)，而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢？一切都是正常操作的，为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示，没过几秒后电脑自动重启，每次开机都这样无法进入系统，此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一：开机按下F8，在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况，就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机，碰到这样的问题该怎么解决呢，现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法：1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后，每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面，提示请勿关闭计算机”，每次停留好几分钟才能正常关机，导致什么情况引起的呢？出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着，别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚，只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一：管理员运行cmd：net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？
原标题：电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢？一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间：2020-04-20 22:24:19 浏览次数：729次 区域： 南阳 > 卧龙 列举网提醒您：为保障您的权益，请不要提前支付任何费用！ 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于：钉钉，外勤365，红圈通，企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”，长时间没反应，无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了，具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面，长时间没反应，无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过，网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办？...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法，并在最后教给你1种保护系统安全的好方法，一起来看看！电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中，添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候，开启电脑发现电脑显示：配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢？下面小编就带着大家一起看看吧！如果能够正常进入系统，建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题，就是我们的win7系统在关机的时候，总是喜欢显示“准备配置windows，请勿关机”这样的一个页面，没有什么大碍，但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机，非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时，一般是您正对windows进行升级，但是这个要是长时间没有反应，我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了，来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况，当我们打开电脑之后，发现一直停留在一个界面：“配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机”，等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57