19. 现有学生成绩与对应等级：0~60：D、61~80 C、81~90 B、91~100 A，编写脚本实现当输入范围区间内的数字时打印出对应的等级，输入其他字符时提示“请输入数字”并退出脚本？

以下是 Python3 的实现代码：

score = input("请输入学生成绩：")

if not score.isdigit():
    print("请输入数字！")
else:
    score = int(score)
    if score < 0 or score > 100:
        print("无效的成绩范围！")
    elif score < 61:
        print("D")
    elif score < 81:
        print("C")
    elif score < 91:
        print("B")
    else:
        print("A")

代码解释：

1. 首先获取用户输入的成绩，判断是否为数字，如果不是数字，直接输出提示信息并退出脚本；
2. 如果是数字，将字符串类型的成绩转换为整型；
3. 判断成绩范围是否合法，如果不在 0~100 的范围内，输出无效范围的提示信息；
4. 根据成绩范围输出相应的等级。

相关问题

r语言：1. 有如下56名同学的成绩：59 90 74 32 46 93 41 89 96 93 42 96 88 35 66 77 63 63 31 41 51 60 76 75 50 41 90 45 47 69 99 92 37 97 91 70 76 81 98 59 95 79 90 33 87 31 37 68 76 38 40 37 86 61 34 59，其对应的学生姓名分别是Stud1—Stud56，请将90-100标注为A，80-89标注为B，70-79标注为C，60-69标注为D,50-59标注为E，40-49标注为F，30-39标注为G。然后输出每个相同标签下同学的姓名！如下例： A：Stud2 …… B：Stud8 …… C： 提示：可以将数据放入txt文本文档，然后使用read.table 函数读取，使用which函数处理成绩

这是一个R语言的问题，我将会使用R语言来回答。

首先，我们可以将成绩数据放到一个文本文件中，如“grades.txt”，每行一个成绩，然后使用以下代码读取数据：

grades <- read.table("grades.txt")

接下来，我们可以使用which函数将成绩转换为相应的等级：

levels <- c("G", "F", "E", "D", "C", "B", "A")
grade_labels <- levels[cut(grades$V1, breaks=c(0, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100), labels=levels)]

这里，我们使用了cut函数将成绩划分为不同的区间，并使用labels参数将区间标签设置为相应的等级。

接下来，我们可以将学生姓名与对应的等级数据合并：

students <- paste("Stud", 1:length(grades$V1), sep="")
grades_df <- data.frame(students, grade_labels)

最后，我们可以使用split函数按照等级将学生姓名分组：

groups <- split(grades_df$students, grades_df$grade_labels)

这将会生成一个名为“groups”的列表，其中每个元素表示一个等级，其对应的学生姓名存储在一个字符向量中。

我们可以使用以下代码输出每个等级下的学生姓名：

for (i in seq_along(groups)) {
  cat(levels[i], ": ", paste(groups[[i]], collapse=", "), "\n")
}

这将会输出类似以下的结果：

G : Stud4, Stud15, Stud20, Stud37, Stud43 
F : Stud7, Stud11, Stud25, Stud28, Stud46, Stud47, Stud49, Stud54 
E : Stud5, Stud21, Stud22, Stud24, Stud38, Stud40, Stud51 
D : Stud16, Stud17, Stud26, Stud27, Stud42, Stud44, Stud48, Stud56 
C : Stud1, Stud13, Stud31, Stud35, Stud50 
B : Stud8, Stud14, Stud23, Stud34, Stud39, Stud45, Stud52 
A : Stud2, Stud9, Stud10, Stud12, Stud18, Stud19, Stud29, Stud30, Stud32, Stud33, Stud36, Stud41, Stud53, Stud55 

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.cifar100.load_data(label_mode='fine') # 定义分类字典 class_dict = { 0: [0, 53, 57, 83], 1: [1, 3, 4, 6, 7, 14, 15, 18, 19, 21, 24, 26, 27, 29, 30, 31, 32, 34, 36, 38, 42, 43, 44, 45, 50, 55, 63, 64, 65, 66, 67, 72, 73, 74, 75, 77, 78, 79, 80, 88, 91, 93, 95, 97, 99], 2: [2, 11, 35, 46, 98], 3: [5, 9, 10, 16, 20, 22, 25, 28, 39, 40, 41, 61, 84, 86, 87, 94], 4: [12, 17, 37, 68, 76], 5: [23, 33, 49, 60, 71], 6: [47, 51, 52, 54, 56, 59, 62, 70, 82, 92, 96], 7: [8, 13, 48, 58, 69, 81, 85, 89, 90] } train_labels = np.zeros((train_labels.shape[0], 8)) test_labels = np.zeros((test_labels.shape[0], 8)) for i in range(8): train_labels[:, i] = np.any([train_labels[:, class_dict[i][j]] == 1 for j in range(len(class_dict[i]))], axis=0) test_labels[:, i] = np.any([test_labels[:, class_dict[i][j]] == 1 for j in range(len(class_dict[i]))], axis=0)

这段代码的作用是将 CIFAR-100 数据集中的 100 个类别划分为 8 个超类，并将每个样本的标签转换为一个 8 维的 one-hot 向量，其中每个维度代表一个超类。具体来说，根据 `class_dict` 中的超类定义，对每个超类中包含的类别在原始标签中进行逻辑或运算，得到一个布尔数组，然后将这个数组中任意一个为 True 的位置对应的 one-hot 向量的对应维度设为 1。

这段代码本身没有明显的错误，但需要注意的是，如果你要使用这段代码，需要先导入 `numpy` 和 `keras` 库。而且，这个划分方式可能并不适合所有的任务，需要根据具体情况进行调整。