Python 200ms输出素数个数

以下是一个可能的解决方案：

import time

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

start_time = time.time()

count = 0
for i in range(2, 100000):
    if is_prime(i):
        count += 1

end_time = time.time()

print('素数个数:', count)
print('运行时间:', end_time - start_time, '秒')

这个程序首先定义了一个名为`is_prime`的函数，用于判断一个数是否为素数。然后，它使用一个循环遍历从2到100000的所有整数，并使用`is_prime`函数检查每个整数是否为素数。最后，它打印出素数的数量和程序的运行时间。

注意，这个程序可能需要更长的时间才能完成，具体取决于你的计算机性能。如果你想更快地计算素数，请尝试使用更高效的算法，例如筛选法。

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素数个数【C/C++/Java/Python】 描述 编程求2～n（n为大于2的正整数，且小于等于50000）中有多少个素数。 格式 输入格式 输入n(2≤n≤50000)。 输出格式 素数个数。 样例 输入样例 10 输出样例 4 限制 时间限制：200 ms 内存限制：10240 K

以下是 Python 代码实现：

import math

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

n = int(input())

count = 0

for i in range(2, n+1):
    if is_prime(i):
        count += 1

print(count)

这段代码首先定义了一个 `is_prime` 函数用来判断一个数是否为素数。然后读入一个数 `n`，接着用一个循环遍历区间 `[2, n]` 中的每个数，判断是否为素数。如果是素数，则将计数器 `count` 加一。最后输出 `count` 即可。

用python输出由1，2，3，4这四个数字组成的素数，并且在每个素数中每个数字只用一次

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#读取csv文件
df = pd.read_csv('example.csv')

#将日期字段转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

#根据日期提取月份
df['month'] = df['date'].dt.month

#创建月初、月中、月末的日期范围
month_begin = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max(), freq='MS')
month_middle = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max(), freq='15D')
month_end = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max(), freq='M')

#根据日期范围将数据分组
df['group'] = pd.cut(df['date'], bins=[month_begin, month_middle, month_end], labels=['month_begin', 'month_middle', 'month_end'])

#统计每组的产品需求量
grouped = df.groupby(['month', 'group'])['demand'].sum().reset_index()

#绘制饼图
data = grouped[grouped['group']=='month_begin'].set_index('month')['demand']
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Monthly demand at beginning')
plt.show()

data = grouped[grouped['group']=='month_middle'].set_index('month')['demand']
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Monthly demand at middle')
plt.show()

data = grouped[grouped['group']=='month_end'].set_index('month')['demand']
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Monthly demand at end')
plt.show()

#绘制折线图
data = grouped[grouped['group']=='month_begin']
plt.plot(data['month'], data['demand'], label='Month Begin')
data = grouped[grouped['group']=='month_middle']
plt.plot(data['month'], data['demand'], label='Month Middle')
data = grouped[grouped['group']=='month_end']
plt.plot(data['month'], data['demand'], label='Month End')
plt.legend()
plt.title('Monthly Demand')
plt.show()