用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。

可以使用Python内置的sorted函数对读取的数字进行排序，代码如下：

with open('file.txt', 'r') as f:
    nums = list(map(int, f.read().split()))  # 读取文件并转换为整数列表
sorted_nums = sorted(nums)  # 对数字进行排序
print(sorted_nums)  # 输出排序后的数字列表

这里假设数字存储在名为file.txt的文件中，每个数字占一行。首先使用with关键字打开文件，读取文件中所有数字并转换为整数列表。然后使用sorted函数对数字列表进行排序，最后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。