python3. 编程读取存储若干数字的文件，对其中的数字进行排序后输出。

好的，这个问题我可以帮你解决。你可以使用Python内置的sorted函数对数字进行排序。以下是一个示例代码，假设数字存储在"numbers.txt"文件中：

with open("numbers.txt", "r") as f:
    numbers = [int(line.strip()) for line in f]
    sorted_numbers = sorted(numbers)

print(sorted_numbers)

首先，我们使用with open语句打开文件并将其存储在变量f中。使用内置的strip函数删除每行末尾的换行符，然后将每行转换为整数并将其存储在一个名为numbers的列表中。接下来，我们使用sorted函数对数字进行排序，并将结果存储在名为sorted_numbers的列表中。最后，我们打印排序后的数字列表。

你可以将示例代码中的文件名替换为你自己的文件名并运行代码，即可输出排序后的数字列表。

相关问题

python3 csv文件转为xlsx如果遇到百分比数值时保存为数字格式，输出python代码

可以使用Python中的pandas库来实现csv文件转为xlsx，并将百分比数值保存为数字格式。代码如下：

import pandas as pd

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

# 将百分比数值转为数字格式
df['percentage'] = df['percentage'].str.rstrip('%').astype('float') / 100

# 将数据保存为xlsx文件
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

在这个示例中，我们首先使用pandas的read_csv()函数读取csv文件，并将其保存为DataFrame对象。然后，我们使用pandas的str.rstrip()函数删除百分号，并使用astype()函数将字符串转换为浮点数。最后，我们使用pandas的to_excel()函数将数据保存为xlsx文件，并使用xlsxwriter引擎将百分比数值保存为数字格式。

python读取csv文件之后进行数据清洗，并对异常值进行修改代码示例

以下是一个使用Python读取CSV文件并进行数据清洗和处理，同时对异常值进行修改的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除重复行
data = data.drop_duplicates()

# 删除缺失值
data = data.dropna()

# 修改异常值
data['age'] = data['age'].apply(lambda x: x if x >= 18 and x <= 100 else 18)

# 保存处理后的数据为CSV文件
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

这个示例代码读取名为"data.csv"的CSV文件，然后进行一些数据清洗和处理，例如删除重复行、删除缺失值等。同时，对年龄列中小于18岁或大于100岁的异常值进行修改，将其修改为18岁。最后，将处理后的数据保存为名为"processed_data.csv"的CSV文件。