Блог

 Ss = [0.806, 0.773, 1.1014, 0.786, 1.095, 0.803, 
      0.806, 0.785, 1.014, 0.586, 0.955, 1.088, 
      0.752, 1.010, 1.246, 0.879, 1.284]
S1 = [0.228, 0.220, 0.280, 0.231, 0.297, 0.226,
      0.228, 0.231, 0.280, 0.174, 0.264, 0.295, 
      0.217, 0.279, 0.338, 0.247, 0.351]
Fs = [1.200, 1.200, 1.094, 1.200, 0.800, 1.200, 
      1.200, 1.200, 1.094, 1.266, 1.118, 1.065, 
      1.200, 1.096, 1.200, 0.800, 0.900]
F1 = [1.500, 1.500, 2.040, 1.500, 0.800, 1.500,
      1.500, 1.500, 2.040, 1.500, 2.072, 2.010, 
      1.500, 2.042, 1.500, 0.800, 0.800]

SDS = []                # Short Term Design Acceleration Constant (Dimensionless)
SD1 = []                # 1 second Period Design Acceleration Constant (Dimensionless)

for i in range(len(F1)):
    SDS.append(Ss[i]*Fs[i])
for i in range(len(F1)):
    SD1.append(S1[i]*F1[i])
  

Я использую Anaconda — Spyder. Списки SDS и SD1 не отображаются как переменная. Я не смог найти свою ошибку. Я также пытаюсь открыть в Python IDLE, но он по-прежнему выдает ту же ошибку. Если там отсутствует какая-либо пунктуация, пожалуйста, скажите это.

Сам код создает два списка, SDS и SD1 (т. Е. Проблема не в коде Python). Если вы пытаетесь проверить эти переменные в проводнике переменных Spyder (который вы не указали, но я предполагаю, что здесь), и вы не можете их найти, убедитесь, что

• код выполняется в консоли Spyder,
• включено автоматическое обновление проводника переменных,
• Проводник переменных фактически открыт в графическом интерфейсе.

Честно говоря, я не пользователь Spyder, поэтому, возможно, я что-то упускаю.

PS: вы могли бы сделать циклы for более питоническими, выполнив итерацию с использованием zip (включая пример для первого цикла). Вы можете называть ss_element и fs_element так, как вам нравится.

 for ss_element, fs_element in zip(Ss, Fs):
    SDS.append(ss_element * fs_element)
  

Или, что еще лучше, понимание списка.

 SDS = [ss_element * fs_element for ss_element, fs_element in zip(Ss, Fs)
  

Но наиболее питоническим способом было бы использовать библиотеку, которая позволяет выполнять операции с чистыми элементами, например numpy .

 import numpy as np

Ss = np.array([0.806, 0.773, 1.1014, 0.786, 1.095, 0.803, 
               0.806, 0.785, 1.014, 0.586, 0.955, 1.088, 
               0.752, 1.010, 1.246, 0.879, 1.284])
Fs = np.array([1.200, 1.200, 1.094, 1.200, 0.800, 1.200, 
               1.200, 1.200, 1.094, 1.266, 1.118, 1.065, 
               1.200, 1.096, 1.200, 0.800, 0.900])

SDS = Ss * Fs