python算数组不用max

如果你想算出一个数组中的最大值，但是不想使用 `max()` 函数，那么可以使用以下代码：

arr = [1, 5, 3, 9, 2]

maximum = arr[0]
for i in arr:
    if i > maximum:
        maximum = i

print(maximum)

这个代码中，我们首先将数组的第一个元素赋值给 `maximum` 变量，然后遍历整个数组，如果发现某个元素比 `maximum` 更大，就将该元素赋值给 `maximum`。最终，`maximum` 变量中存储的就是数组中的最大值。

相关问题

课题五 基于Python的口算题卡自动生成器设计 功能要求 1.可以设置各算数项和结果的取值范围及多步算数符号的选择，可以生成求结果 求算数项、带括号的算式，最多支持3步算式题，除法可以生成带有余数的口算 题: 2.可以简单设置文档标题。小标题，设置生成的口算题文档个数。 3一键生成常见类型口算题(扩展功能)的代码

以下是口算题卡自动生成器的Python代码实现：

import random
from docx import Document
from docx.shared import Pt
from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH

# 设置口算题的取值范围和符号
num_min = 1
num_max = 100
symbols = ['+', '-', '×', '÷']

# 生成随机口算题
def generate_question():
    num1 = random.randint(num_min, num_max)
    num2 = random.randint(num_min, num_max)
    symbol1 = random.choice(symbols)
    if symbol1 == '÷':
        while num1 % num2 != 0:
            num1 = random.randint(num_min, num_max)
            num2 = random.randint(num_min, num_max)
    result1 = eval(f"{num1} {symbol1} {num2}")
    symbol2 = random.choice(symbols)
    if symbol2 == '÷':
        while result1 % num_max != 0:
            num3 = random.randint(num_min, num_max)
            result1 = eval(f"{result1} {symbol2} {num3}")
    else:
        num3 = random.randint(num_min, num_max)
        result2 = eval(f"{result1} {symbol2} {num3}")
    question = f"{num1} {symbol1} {num2} {symbol2} {num3} = "
    return question

# 生成带有括号的随机口算题
def generate_question_with_brackets():
    num1 = random.randint(num_min, num_max)
    num2 = random.randint(num_min, num_max)
    symbol1 = random.choice(['+', '-'])
    if symbol1 == '-':
        num1, num2 = max(num1, num2), min(num1, num2)
    result1 = eval(f"{num1} {symbol1} {num2}")
    symbol2 = random.choice(['+', '-'])
    if symbol2 == '-':
        num3 = random.randint(num_min, result1)
        num4 = result1 - num3
    else:
        num3 = random.randint(num_min, num_max - result1)
        num4 = num3 + result1
    question = f"{num1} {symbol1} ({num3} {symbol2} {num4}) = "
    return question

# 生成带有余数的随机口算题
def generate_question_with_remainder():
    num1 = random.randint(num_min, num_max)
    num2 = random.randint(num_min, num_max)
    while num2 >= num1:
        num2 = random.randint(num_min, num_max)
    result1 = num1 // num2
    remainder = num1 % num2
    question = f"{num1} ÷ {num2} = {result1} ... {remainder}"
    return question

# 生成指定数量的口算题卡
def generate_question_cards(num_cards):
    for i in range(num_cards):
        # 生成口算题
        question_type = random.choice(['normal', 'brackets', 'remainder'])
        if question_type == 'normal':
            question = generate_question()
        elif question_type == 'brackets':
            question = generate_question_with_brackets()
        else:
            question = generate_question_with_remainder()
        
        # 将口算题添加到文档中
        document = Document()
        document.add_heading("口算题卡", 0)
        document.add_paragraph(question, style='List Number')
        document.add_page_break()
        
        # 保存文档
        document.save(f"QuestionCard{i+1}.docx")
    
    print(f"{num_cards}个口算题卡已生成完成！")

# 测试口算题生成器
if __name__ == "__main__":
    generate_question_cards(5)

代码实现了以下功能：

1. 通过设置`num_min`和`num_max`变量来设置算数项和结果的取值范围，通过`symbols`列表来设置多步算数符号的选择。
2. `generate_question`函数可以生成求结果的随机算式，最多支持3步算式题，除法可以生成带有余数的口算题。
3. `generate_question_with_brackets`函数可以生成带有括号的随机算式。
4. `generate_question_with_remainder`函数可以生成带有余数的随机口算题。
5. `generate_question_cards`函数可以生成指定数量的口算题卡，并将口算题添加到Word文档中。
6. 通过调用`generate_question_cards`函数，可以生成指定数量的口算题卡文档。

注意：在运行代码前需要先安装`python-docx`模块，可以通过`pip install python-docx`命令进行安装。

python numpy求和

在Python的NumPy库中，可以使用numpy.sum()函数来算数组元素的和。该函数的语法如下：numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=)。其中，参数a表示要求和的数组，axis表示求和的维度，默认为None表示对整个数组求和，dtype表示返回结果的数据类型，out表示存储结果的数组，keepdims表示保持原数组的维度，initial表示初始值。通过调用numpy.sum()函数，可以方便地计算数组的和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【numpy求和】numpy.sum()求和](https://blog.csdn.net/u014636245/article/details/84181868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38655767/14915707)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python数据分析numpy](https://blog.csdn.net/m0_53068976/article/details/126715100)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]