（2）按考虑下面问题，请简单用IPO描述并画出程序流程图： ①、有一个文本文件sample.txt，其内容包含小写字母和大写字母。请将该文件复制到另一个文件sample_copy.txt中，在sample_copy.txt中前面部分增加自己的学号和姓名并将原文件中的小写字母转换为大写字母，其余格式均不变。 ②、读入python源程序文件（带有注释的），删除程序中的注释部分后显示。

好的，下面是对这两个问题的IPO描述和程序流程图。

问题1：

I（输入）：文本文件sample.txt

P（处理）：
1. 打开sample.txt文件，并读取其中的内容。
2. 将原文件中的小写字母转换为大写字母。
3. 在sample_copy.txt文件中前面部分增加自己的学号和姓名。
4. 将处理后的内容写入sample_copy.txt文件中。

O（输出）：处理后的文件sample_copy.txt

程序流程图如下：

开始 -> 打开sample.txt文件 -> 读取文件内容 -> 小写字母转换为大写字母 -> 在文件前面部分增加学号和姓名 -> 将处理后的内容写入sample_copy.txt文件中 -> 结束

问题2：

I（输入）：python源程序文件（带有注释的）

P（处理）：
1. 打开python源程序文件，并读取其中的内容。
2. 删除程序中的注释部分。
3. 显示处理后的内容。

O（输出）：删除注释后的python源程序文件内容

程序流程图如下：

开始 -> 打开python源程序文件 -> 读取文件内容 -> 删除注释部分 -> 显示处理后的内容 -> 结束

相关问题

用python写一个从键盘输入一个整数，并判断它是不是偶数。 (1）给出该任务的 IPO 描述。 (2）尝试编写该任务的源代码。

### 回答1：
IPO 描述：

输入：一个整数 n
处理：判断 n 是否为偶数
输出：如果 n 是偶数，输出 "n 是偶数"，否则输出 "n 是奇数"

源代码：

n = int(input("请输入一个整数："))
if n % 2 == 0:
print(n, "是偶数")
else:
print(n, "是奇数")

### 回答2：
（1）该任务的IPO描述如下：
输入：键盘输入一个整数
处理：判断输入的整数是否为偶数
输出：输出判断结果，即是否为偶数

（2）以下是一种可能的Python源代码实现：

# 从键盘输入一个整数
num = int(input("请输入一个整数："))

# 判断输入的整数是否为偶数
if num % 2 == 0:
    print("输入的整数是偶数")
else:
    print("输入的整数不是偶数")

这段代码首先通过`input`函数获取用户从键盘输入的整数，然后使用取余运算符`%`来判断输入的整数是否为偶数。如果取余结果为0，则输入的整数是偶数；否则，输入的整数不是偶数。最后根据判断结果打印相应的提示信息。

### 回答3：
（1）IPO描述：
输入：从键盘输入一个整数
处理：判断输入的整数是否是偶数
输出：输出判断结果，是偶数则输出"是偶数"，否则输出"不是偶数"

（2）源代码：

num = int(input("请输入一个整数："))  # 从键盘输入一个整数

if num % 2 == 0:  # 判断输入的整数是否是偶数
    print("是偶数")
else:
    print("不是偶数")

该代码首先使用`input`函数从键盘获取输入的整数，并利用`int`函数将其转换为整型数。然后利用取模运算`%`判断该整数是否为偶数，若余数为0，则说明是偶数，输出"是偶数"；否则输出"不是偶数"。

计算每个学生成绩最相似的10个学生 有一个学生成绩的csv文件（学生成绩.csv），部分数据如下图所示： 1） 请使用pandas读取学生成绩，并打印前5行； 2） 打印学生成绩的形状； 3） 计算每个学生成绩最相似的10个学生，并保存到excel表格当中。 并写出其IPO过程

IPO过程如下：

输入：学生成绩.csv文件。

处理：

1. 使用pandas库读取csv文件，将其转换为DataFrame格式。

2. 计算每个学生成绩与其他学生的相似性，可使用余弦相似度或欧式距离等算法。

3. 对于每个学生，选出相似度最大的前10个学生。

4. 将结果保存到excel表格中。

输出：相似度最大的前10个学生的信息保存在excel表格中。

以下是代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 读取学生成绩
df = pd.read_csv("学生成绩.csv")

# 打印前5行
print(df.head())

# 打印形状
print(df.shape)

# 计算每个学生成绩与其他学生的相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(df.iloc[:, 1:])

# 选出相似度最大的前10个学生
top_k = 10
similar_students = []
for i in range(df.shape[0]):
    similar_scores = sorted(list(enumerate(similarity_matrix[i])), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    similar_students.append([j[0] for j in similar_scores[1:top_k+1]])

# 将结果保存到excel表格中
result_df = pd.DataFrame({'学生编号': df.iloc[:, 0], '相似学生': [np.array(similar_students[i])+1 for i in range(df.shape[0])]})
result_df.to_excel('学生相似度排名.xlsx', index=False)