帮我写一段Python的代码，用户给出三个数字选出最大的那个并输出

当然，我可以回答这个问题。以下是Python代码：

num1 = int(input("请输入第一个数字："))
num2 = int(input("请输入第二个数字："))
num3 = int(input("请输入第三个数字："))

if num1 > num2 and num1 > num3:
    print("最大的数字是：", num1)
elif num2 > num1 and num2 > num3:
    print("最大的数字是：", num2)
else:
    print("最大的数字是：", num3)

希望这个代码能够帮到你！

相关问题

编写python代码，要求从80个数中选出20个数，第一行输出2个数，第二行输出3个数，第三行输出4个数，第四行输出5个数，第五行输出6个数，并且同一行的数按从小到大排列，如1，2这类的个位数表示成01，02的形式

以下是一个满足您要求的Python代码示例：

import random

def format_number(n):
    return f"{n:02d}"

# 生成80个随机数
numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(80)]

# 排序
numbers.sort()

# 选出的20个数
selected = numbers[:20]

# 分组
group1 = selected[:2]
group2 = selected[2:5]
group3 = selected[5:9]
group4 = selected[9:14]
group5 = selected[14:20]

# 排序并格式化
group1 = sorted(group1)
formatted1 = [format_number(n) for n in group1]

group2 = sorted(group2)
formatted2 = [format_number(n) for n in group2]

group3 = sorted(group3)
formatted3 = [format_number(n) for n in group3]

group4 = sorted(group4)
formatted4 = [format_number(n) for n in group4]

group5 = sorted(group5)
formatted5 = [format_number(n) for n in group5]

# 输出结果
print(" ".join(formatted1))
print(" ".join(formatted2))
print(" ".join(formatted3))
print(" ".join(formatted4))
print(" ".join(formatted5))

这段代码的工作原理如下：

1. 使用`random.randint`生成80个1到100之间的随机数。
2. 对这80个数进行排序。
3. 选择前20个数作为选出的数。
4. 将选出的20个数分成5组，分别包含2, 3, 4, 5, 6个数。
5. 对每组数进行排序。
6. 使用`format_number`函数将个位数格式化为两位数（如1变为01）。
7. 将每组的数字转换为字符串列表。
8. 使用空格连接每组的数字，并打印出来。

这个程序会输出5行数字，每行分别包含2, 3, 4, 5, 6个数字，且每行的数字都是从小到大排列的。个位数会用两位数表示。

用Python写一段代码，使用tushare库及pandas，首先设置tushare token，然后获取一个月内所有沪市、深市、创业板、科创板股票数据，筛选出这一个月内每日成交额各前100的股票，获取今天的日期，采用tushare均线接口，从之前筛选的股票中选出今天收盘价位于五日线上方且成交量小于前三天的股票，保存结果到文件

好的，以下是您需要的代码：

import tushare as ts
import pandas as pd
import datetime

# 设置tushare token
ts.set_token('YOUR_TOKEN_HERE')

# 获取一个月内所有沪市、深市、创业板、科创板股票数据
pro = ts.pro_api()
trade_date = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=30)
trade_date_str = trade_date.strftime('%Y%m%d')
df = pro.daily(trade_date=trade_date_str, fields='ts_code,trade_date,close,vol')

# 筛选出每日成交额各前100的股票
df_grouped = df.groupby('trade_date').apply(lambda x: x.nlargest(100, 'vol'))
df_filtered = df_grouped.reset_index(drop=True)

# 获取今天的日期
today_str = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')

# 采用tushare均线接口，选出收盘价位于五日线上方且成交量小于前三天的股票
selected_stocks = []
for ts_code in df_filtered['ts_code'].unique():
    df_k = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=trade_date_str, end_date=today_str, fields='close,vol')
    df_ma = ts.pro_bar(ts_code=ts_code, adj='qfq', start_date=trade_date_str, end_date=today_str, ma=[5])
    if len(df_k) == 0 or len(df_ma) == 0:
        continue
    today_close = df_k.iloc[-1]['close']
    ma5 = df_ma.iloc[-1]['ma5']
    vol = df_k.iloc[-1]['vol']
    prev_vol = df_k.iloc[-4]['vol']
    if today_close > ma5 and vol < prev_vol:
        selected_stocks.append(ts_code)

# 保存结果到文件
result_df = pd.DataFrame(selected_stocks, columns=['ts_code'])
result_df.to_csv('selected_stocks.csv', index=False)

请注意，以上代码需要替换 `YOUR_TOKEN_HERE` 为您在tushare官网申请的token。另外，tushare的每日数据有一定的延迟，可能需要等待一段时间才能获取到最新数据。