Python trip函数

时间: 2023-12-25 11:28:41 浏览: 30
抱歉,根据提供的引用内容,没有找到Python trip函数的相关信息。请问您是不是想问Python strip函数的用法呢? Python中strip()函数用于去除字符串开头或结尾处的指定字符(默认为空格或换行符)。 以下是strip()函数的使用方法和示例: ```python # 去除字符串开头或结尾处的空格或换行符 str1 = " hello world! \n" print(str1.strip()) # 输出:hello world! # 去除字符串开头处的指定字符 str2 = "--hello world!" print(str2.lstrip("-")) # 输出:hello world! # 去除字符串结尾处的指定字符 str3 = "hello world!--" print(str3.rstrip("-")) # 输出:hello world! ```
相关问题

python读取csv文件后csv文件被破坏

根据提供的引用内容,有两种可能导致读取csv文件后文件被破坏的情况。 1. 长数字被截断:根据引用[1]中的示例代码,如果csv文件中包含长数字,可能会导致读取时数字被截断。为了解决这个问题,可以使用csv模块的csv.reader()函数的quoting参数来指定引号的处理方式,将quoting参数设置为csv.QUOTE_NONNUMERIC,这样可以确保长数字不会被截断。 2. 数字变成科学计数法:根据引用中的示例代码,如果csv文件中的数字较大,可能会导致读取时数字被转换为科学计数法。为了避免这个问题,可以使用csv模块的csv.reader()函数的float_precision参数来指定浮点数的精度,将float_precision参数设置为'round_trip',这样可以确保读取时数字不会被转换为科学计数法。 以下是一个示例代码,演示了如何使用csv模块读取csv文件并避免上述问题: ```python import csv csvFile = open('5000 Sales Records.csv', 'r') reader = csv.reader(csvFile, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC, float_precision='round_trip') for row in reader: print(row) csvFile.close() ``` 这段代码使用了csv模块的csv.reader()函数,并指定了quoting参数为csv.QUOTE_NONNUMERIC,float_precision参数为'round_trip',以确保读取csv文件时不会出现长数字被截断或转换为科学计数法的问题。

1. 设计一个函数,函数名称为trip_price,实现以下功能(5分): a. 函数的输入为name,顾客名字 b. 函数的输出为price,旅行服务价格 c. 函数的逻辑是: 一名顾客,报名参加旅行社的旅行服务,价格为2999。现有优惠政策,如果是vip老顾客,则有10%的优惠折扣(9折),并告诉顾客最终支付价格。vip_name = ["Michael", "Rose", "Lily", "Elly"]

好的,我明白了。以下是 Python 代码实现: ```python def trip_price(name): price = 2999 vip_name = ["Michael", "Rose", "Lily", "Elly"] if name in vip_name: price *= 0.9 print("尊敬的VIP顾客,您可以享受9折优惠,最终支付价格为:", price) else: print("您的旅行服务价格为:", price) return price ``` 函数 `trip_price` 的输入为顾客名字 `name`,输出为旅行服务价格 `price`。如果顾客名字在 `vip_name` 列表中,则将价格打九折,并输出最终支付价格。如果不在 `vip_name` 列表中,则直接输出旅行服务价格。注意,函数中使用了 `*=` 运算符,表示将原价格乘以一个系数,再赋值回原变量 `price`。

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帮我把下面一段C++代码改写成python代码:#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数,该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率,即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1,仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

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