用Python求，输入一串数字用函数求最大值和最小值

好的，下面是用 Python 编写的函数，输入一串数字，求最大值和最小值：

def max_min(nums):
    max_num = nums[0]
    min_num = nums[0]
    for num in nums:
        if num > max_num:
            max_num = num
        if num < min_num:
            min_num = num
    return max_num, min_num

nums = input("请输入一串数字，以空格分隔：").split()
nums = [int(num) for num in nums]
max_num, min_num = max_min(nums)
print("最大值为：", max_num)
print("最小值为：", min_num)

使用方法：运行代码后，会提示输入一串数字，以空格分隔。例如输入：1 2 3 4 5，然后回车确认。程序会自动计算出这串数字的最大值和最小值，并输出结果：

请输入一串数字，以空格分隔：1 2 3 4 5
最大值为： 5
最小值为： 1

请注意，这个函数只适用于输入数字的情况，如果输入包含其他类型的数据，程序会出现错误。

相关问题

用python函数写一个找出一串数字里的最大值和最小值

好的，可以使用以下函数实现：

def find_max_min(nums):
    # 初始化最大值和最小值为nums中的第一个数
    max_num = nums[0]
    min_num = nums[0]
    
    # 遍历nums中的每个数
    for num in nums:
        # 如果num比当前最大值大，更新最大值
        if num > max_num:
            max_num = num
        # 如果num比当前最小值小，更新最小值
        if num < min_num:
            min_num = num
    
    # 返回最大值和最小值
    return max_num, min_num

使用方法如下：

nums = [1, 3, 5, 2, 4, 6]
max_num, min_num = find_max_min(nums)
print("最大值为：", max_num)
print("最小值为：", min_num)

输出结果为：

最大值为： 6
最小值为： 1

用Python求一段函数的最大值最小值

可以使用Python的SciPy库中的optimize模块来求解函数的最大值最小值。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

from scipy import optimize
import numpy as np

2. 定义目标函数：

以求解 $f(x)=x^3-6x^2+9x+11$ 的最小值最大值为例，定义目标函数如下：

def f(x):
    return x**3 - 6*x**2 + 9*x + 11

3. 求解最小值：

使用 `optimize.minimize_scalar` 函数求解最小值，代码如下：

res = optimize.minimize_scalar(f)
print('Minimum value:', res.fun)
print('Minimum location:', res.x)

其中 `res.fun` 表示函数的最小值，`res.x` 表示函数取得最小值的自变量取值。

4. 求解最大值：

使用 `optimize.minimize_scalar` 函数求解最大值，需要将目标函数取相反数，代码如下：

def g(x):
    return -f(x)

res = optimize.minimize_scalar(g)
print('Maximum value:', -res.fun)
print('Maximum location:', res.x)

其中 `res.fun` 表示函数的最大值的相反数，因此需要将其取相反数得到函数的最大值，`res.x` 表示函数取得最大值的自变量取值。

完整代码如下：

from scipy import optimize
import numpy as np

def f(x):
    return x**3 - 6*x**2 + 9*x + 11

res = optimize.minimize_scalar(f)
print('Minimum value:', res.fun)
print('Minimum location:', res.x)

def g(x):
    return -f(x)

res = optimize.minimize_scalar(g)
print('Maximum value:', -res.fun)
print('Maximum location:', res.x)