编写一个程序,将下面文本中的各个单词的首字母变为大写“welcome 提shijiazhuang jaming",将变成 "Welcome To Shijiazhuang Jiaming"

时间: 2024-03-23 16:38:44 浏览: 17
以下是Python代码实现: ```python text = "welcome to shijiazhuang jiaming" words = text.split() # 将文本按空格分割成单词列表 capitalized_words = [word.capitalize() for word in words] # 将每个单词的首字母大写 result = " ".join(capitalized_words) # 将单词列表转换为字符串,用空格分隔 print(result) ``` 输出结果为: ``` Welcome To Shijiazhuang Jiaming ```
相关问题

用html写一个代码,要求在明细表中,存在2个下拉框,并且可以联动下拉

框,即当第一个下拉框选择一个选项时,第二个下拉框的选项内容会随之变化。 很高兴为您解答这个问题,以下是HTML代码实现2个联动下拉框: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>下拉框联动</title> <meta charset="UTF-8"> <script type="text/javascript"> function changeCity(){ var province = document.getElementById("province"); var city = document.getElementById("city"); var provinceValue = province.options[province.selectedIndex].value; if(provinceValue == "beijing"){ city.options.length = 0; city.options.add(new Option("请选择城市","")); city.options.add(new Option("北京市","beijing")); city.options.add(new Option("廊坊市","langfang")); }else if(provinceValue == "hebei"){ city.options.length = 0; city.options.add(new Option("请选择城市","")); city.options.add(new Option("石家庄市","shijiazhuang")); city.options.add(new Option("保定市","baoding")); }else{ city.options.length = 0; city.options.add(new Option("请选择城市","")); } } </script> </head> <body> <div> <select name="province" id="province" onchange="changeCity()"> <option value="">请选择省份</option> <option value="beijing">北京</option> <option value="hebei">河北</option> </select> <select name="city" id="city"> <option value="">请选择城市</option> </select> </div> </body> </html> ``` 以上代码实现了2个下拉框的联动,当第一个下拉框选择一个选项时,第二个下拉框的选项内容会随之变化。您可以根据自己的需求修改代码,实现更加精细的联动效果。希望这个回答能够帮助到您!

days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20] temperatures = [10, 12, 15, 17, 19, 20, 22, 24, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0] humidities = [40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 120, 150, 180, 200, 220, 250, 280, 300, 320, 350, 380, 400] 根据这些数据用Python画一个面积图,要正确的答案,要求有城市石家庄,和日期,使用替代库Plotly编写

同样需要先安装Plotly库,可以使用以下命令在命令行中安装: ``` pip install plotly==4.14.3 ``` 然后,可以使用以下代码绘制面积图: ```python import plotly.graph_objs as go days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20] temperatures = [10, 12, 15, 17, 19, 20, 22, 24, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4, 2, 0] humidities = [40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 120, 150, 180, 200, 220, 250, 280, 300, 320, 350, 380, 400] fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter(x=days, y=temperatures, name='Temperature', mode='lines', line=dict(color='rgb(55, 83, 109)'))) fig.add_trace(go.Scatter(x=days, y=humidities, name='Humidity', mode='lines', line=dict(color='rgb(26, 118, 255)'))) fig.add_trace(go.Scatter(x=days, y=temperatures, name='Temperature', mode='lines', line=dict(color='rgba(255, 255, 255, 0)'))) fig.add_trace(go.Scatter(x=days, y=humidities, name='Humidity', mode='lines', fill='tonexty', line=dict(color='rgba(26, 118, 255, 0.2)'))) fig.update_layout(title='Weather in Shijiazhuang', xaxis_title='Date', yaxis_title='Value', showlegend=False) fig.show() ``` 这段代码使用了Plotly的graph_objs模块创建了一个图形对象,使用add_trace方法添加了两个折线图,分别表示温度和湿度。其中,x表示日期,y表示温度或湿度的值。使用update_layout方法设置了图形的标题、x轴和y轴的标题。最后,使用show方法显示图形。 注意,在绘制面积图时,需要添加两个条折线图,一个表示填充区域下边缘,一个表示填充区域上边缘,然后使用fill参数指定填充区域。另外,使用showlegend参数禁用图例。

相关推荐

hive 分组+排序 1、创建外部表employess41_table,表名中加上座位号 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS employess01_table( staff_name STRING, staff_age INT, staff_salary FLOAT, late_deduction FLOAT, staff_dept STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS textfile LOCATION '/hive'; 2、将下列数据使用基本插入方式插入到表中,并查看表中数据。 insert into table employess41_table values ("Lilith Hardy",30,6000,50,"Finance Department"), ("Byron Green",36,5000,25,"Personnel Department"), ("Yvette Ward",21,4500,15.5,""), ("Arlen Esther",28,8000,20,"Finance Department"), ("Rupert Gold",39,10000,66,"R&D Department"), ("Deborah Madge",41,6500,0,"R&D Department"), ("Tim Springhall",22,6000,36.5,"R&D Department"), ("Olga Belloc",36,5600,10,"Sales Department"), ("Bruno Wallis",43,6700,0,"Personnel Department"), ("Flora Dan",27,4000,35,"Sales Department"); 3、获取部门R&D Department中薪资大于8000的员工信息。 4、查询员工信息表employess_table的部门信息。 5、查询同一部门的工资总数。 6、查询同一部门的平均年龄。 7、执行“vi sales.txt”命令,创建商品销售额数据文件sales.txt,在数据文件sales.txt中添加如下内容。 SiChuan,ChengDu,34631 SiChuan,MianYang,54516 SiChuan,LeShan,41288 SiChuan,Deyang,13492 SiChuan,PanZhiHua,48080 SiChuan,YaAn,64473 SiChuan,DuJiangYan,12464 SiChuan,LuZhou,29712 HuBei,WuHan,16564 HuBei,YiBin,87007 HuBei,XiaoGan,59840 HuBei,JinZhou,86992 HuBei,HuangGan,12906 HuBei,XiangYang,64564 HuBei,EnShi,23074 HeBei,ShiJiaZhuang,73612 HeBei,BaoDing,68192 HeBei,TangShan,29889 HeBei,XiangTai,86107 HeBei,LangFang,70897 HeBei,ChengDe,30378 8、在本地文件系统/home目录中创建文件夹姓名缩写,例如张三创建文件夹zs,将文件上传至本地文件系统/home/zs中 9、创建内部表sales41_table,从本地系统导入文件数据,并查询表信息。字段如下: province STRING, city STRING, sales_amount FLOAT 10、查询商品销售表sales_table中销售额排名前10的省份及城市。 11、使用ORDER BY和SORT BY分别对商品销售表sales_table中不同省份内每个城市的销售额进行排序。 12、通过手动设置参数的方式将Reducer个数调整为3,使用ORDER BY和SORT BY对商品销售表sales_table中不同省份内每个城市的销售额进行排序。

最新推荐

recommend-type

什么是yolov10,简单举例.md

YOLOv10是一种目标检测算法,是YOLO系列算法的第10个版本。YOLO(You Only Look Once)是一种快速的实时目标检测算法,能够在一张图像中同时检测出多个目标。
recommend-type

shufflenet模型-图像分类算法对动态表情分类识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

shufflenet模型_图像分类算法对动态表情分类识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,
recommend-type

该项目存放基于Cesium的三维GIS平台开发中各种实践程序、截图、总结等,其中程序目录结构

"GIS" 通常指的是 地理信息系统(Geographic Information System)。它是一种特定的空间信息系统,用于捕获、存储、管理、分析、查询和显示与地理空间相关的数据。GIS 是一种多学科交叉的产物,涉及地理学、地图学、遥感技术、计算机科学等多个领域。 GIS 的主要特点和功能包括: 空间数据管理:GIS 能够存储和管理地理空间数据,这些数据可以是点、线、面等矢量数据,也可以是栅格数据(如卫星图像或航空照片)。 空间分析:GIS 提供了一系列的空间分析工具,用于查询、量测、叠加分析、缓冲区分析、网络分析等。 可视化:GIS 能够将地理空间数据以地图、图表等形式展示出来,帮助用户更直观地理解和分析数据。 数据输入与输出:GIS 支持多种数据格式的输入和输出,包括数字线划图(DLG)、数字高程模型(DEM)、数字栅格图(DRG)等。 决策支持:GIS 可以为城市规划、环境监测、灾害管理、交通规划等领域提供决策支持。 随着技术的发展,GIS 已经广泛应用于各个领域,成为现代社会不可或缺的一部分。同时,GIS 也在不断地发展和完善,以适应更多领域的需求。
recommend-type

mobilenet模型-基于图像分类算法对猕猴桃品质识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

mobilenet模型_基于图像分类算法对猕猴桃品质识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,
recommend-type

基于Postgres的Dockerfile,包含Postgis GIS扩展、Citus 集群扩展,可用于构建docker镜像

"GIS" 通常指的是 地理信息系统(Geographic Information System)。它是一种特定的空间信息系统,用于捕获、存储、管理、分析、查询和显示与地理空间相关的数据。GIS 是一种多学科交叉的产物,涉及地理学、地图学、遥感技术、计算机科学等多个领域。 GIS 的主要特点和功能包括: 空间数据管理:GIS 能够存储和管理地理空间数据,这些数据可以是点、线、面等矢量数据,也可以是栅格数据(如卫星图像或航空照片)。 空间分析:GIS 提供了一系列的空间分析工具,用于查询、量测、叠加分析、缓冲区分析、网络分析等。 可视化:GIS 能够将地理空间数据以地图、图表等形式展示出来,帮助用户更直观地理解和分析数据。 数据输入与输出:GIS 支持多种数据格式的输入和输出,包括数字线划图(DLG)、数字高程模型(DEM)、数字栅格图(DRG)等。 决策支持:GIS 可以为城市规划、环境监测、灾害管理、交通规划等领域提供决策支持。 随着技术的发展,GIS 已经广泛应用于各个领域,成为现代社会不可或缺的一部分。同时,GIS 也在不断地发展和完善,以适应更多领域的需求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

前端深拷贝 和浅拷贝有哪些方式,你在哪里使用过

前端深拷贝和浅拷贝的方式有很多,下面列举几种常用的方式: 深拷贝: 1. JSON.parse(JSON.stringify(obj)),该方法可以将对象序列化为字符串,再将字符串反序列化为新的对象,从而实现深拷贝。但是该方法有一些限制,例如无法拷贝函数、RegExp等类型的数据。 2. 递归拷贝,即遍历对象的每个属性并进行拷贝,如果属性值是对象,则递归进行拷贝。 3. 使用第三方库如lodash、jQuery等提供的深拷贝方法。 浅拷贝: 1. Object.assign(target, obj1, obj2, ...),该方法可以将源对象的属性浅拷贝到目标对象中,如果有相同的属性,则会
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。