Python 列表推导式:计算不同运动组合的热量列表及最大最小热量消耗情况

1.定义

  Python列表推导式(List Comprehensions)是一种用于创建新列表的紧凑、简洁的方式。它允许你通过对一个或多个可迭代对象的元素进行处理,生成一个新的列表。列表推导式的语法是简单的,通常包括一个表达式、一个可迭代对象以及一个可选的条件。

python 复制代码
new_list = [expression for item in iterable if condition]

expression :表示要应用于可迭代对象中每个元素的操作或计算。
item :表示可迭代对象中的每个元素,它是一个变量名,可以在 expression 中使用。
iterable :表示一个可迭代对象,如列表、元组、集合、字典的键等。
condition(可选):表示一个过滤条件,只有满足条件的元素才会被包括在新列表中。

2.示例1

python 复制代码
# 创建一个包含 1 到 10 的平方的列表:
squares = [x ** 2 for x in range(1, 11)]

# 使用条件筛选出一个列表中的偶数:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0]

# 从一个字符串列表中提取长度超过 5 个字符的单词:
words = ["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"]
long_words = [word for word in words if len(word) > 5]

3.示例2:计算不同运动组合的热量列表及最大最小热量消耗情况

代码块:

python 复制代码
"""
程序设计思路:
    1.使用列表推导式创建列表calories_list
    2.假设每跑步10分钟消耗热量150千卡;每游泳100米消耗热量50千卡;
    3.跑步0分钟、10分钟、20分钟、30分钟;
    4.游泳0米、100米、200米、300米;
    5.计算不同运动组合的热量列表和最大最小消耗量。
"""

calories_per_run_minute = 150  # 跑步卡路里消耗标准量:150 千卡/10分钟
calories_per_swim_meter = 50   # 游泳卡路里消耗标准量:50千卡/100米

# 将不同运动组合的时间和距离放到列表中
run_times = ['0分钟','10分钟','20分钟','30分钟']
swim_distances = ['0米','100米','200米','300米']

# 使用列表推导式创建热量列表
calories_list = [calories_per_run_minute * run_time + calories_per_swim_meter * swim_distance for run_time in range(len(run_times)) for swim_distance in range(len(swim_distances))]

# 计算最大和最小热量消耗
max_calories = max(calories_list)
min_calories = min(calories_list)

# 打印热量列表和最大最小消耗量
print("热量列表:", calories_list)
print("最大热量消耗:", max_calories,'千卡路里')
print("最小热量消耗:", min_calories,'千卡路里')

运行效果:

bash 复制代码
热量列表: [0, 50, 100, 150, 150, 200, 250, 300, 300, 350, 400, 450, 450, 500, 550, 600]
最大热量消耗: 600 千卡路里
最小热量消耗: 0 千卡路里
相关推荐
张高兴12 分钟前
张高兴的 Hailo-10 开发指南:(二)使用 LangChain 搭建本地大模型 RAG 问答应用
python·边缘计算·hailo
财经资讯数据_灵砚智能26 分钟前
基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化(日间)2026年6月6日
大数据·人工智能·python·ai·信息可视化·自然语言处理·灵砚智能
Land032937 分钟前
Python + RPA 双引擎实战:从手写脚本到可交付自动化应用的完整链路
python·自动化·rpa
菜到离谱但坚持1 小时前
【小白零基础】RAG+LangChain 搭建私有知识库问答系统(完整可运行代码+超详细教程+避坑指南)
python·langchain·rag
ss2731 小时前
【入门OJ题解】分苹果问题(Python/Java/C 实现)
java·c语言·python
IsJunJianXin1 小时前
谷歌搜索cookie NID逆向生成
开发语言·python·google搜索·sgss·nid-cookie·算法生成nid·google-cookie
暗夜猎手-大魔王1 小时前
转载--Hermes Agent 11 | 智能审批与平台化安全:当 AI 来守护 AI
人工智能·python·安全
AIFQuant1 小时前
量化私募回测系统:高质量股票/外汇历史数据 API 选型与接入
python·websocket·金融·ai量化
Mr.Daozhi1 小时前
Playwright实战:抓取Meta Ad Library动态页面的三级降级策略
爬虫·python·自动化·playwright·meta广告
财经资讯数据_灵砚智能1 小时前
基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化(日间)2026年6月5日
大数据·人工智能·python·ai·信息可视化·自然语言处理·灵砚智能