def sumThree(num): count = 0 for i in range(1, num + 1, 2): count += str(i).count('3') return count sum=int(input("number:")) print(sumThree(sum))

时间: 2023-07-14 14:14:27 浏览: 46
这段代码的功能是计算从1到输入数字(包括输入数字)中所有奇数中数字3出现的次数之和。具体来说,它首先初始化一个计数器count为0,然后从1开始到输入数字num(步长为2,因为只考虑奇数),对于每个数i,统计数字3在它的字符串表示中出现的次数,并将这个次数加到计数器count中。最后返回计数器count的值。 例如,如果输入数字为15,那么从1到15中所有奇数为1、3、5、7、9、11、13、15,其中数字3在3、13、15中各出现1次,因此最终返回值为3。
相关问题

def validate(n): num = str(n) length = len(num) k = 0 for i in range(length-1): for j in range(i+1, length): if num[i] == num[j]: k = 1 if k == 1: return True else: return False def isprime(x): for i in (2, int(sqrt(x))+1): if x % i == 0: return False return True if __name__ == "__main__": count = 0 n1, n2 = eval(input("input two numbers a, b(a<32767,b<32767): ")) if n1 > n2: n1, n2 = n2, n1 for i in range(n1, n2+1): if validate(i) or isprime(i): count += 1 print("{:<8}".format(i), end = "") if count % 8 != 0: print()这段代码有什么问题?

这段代码有一个问题,即在isprime函数中的for循环应该是从2到int(sqrt(x))+1,而不是从(2, int(sqrt(x))+1)。应该改为如下形式: ``` for i in range(2, int(sqrt(x))+1): if x % i == 0: return False return True ``` 另外,在输出格式中,应该使用format函数而不是print函数的end参数来控制输出格式。应该改为如下形式: ``` print("{:<8}".format(i), end = "") if count % 8 == 0: print() ```

''' ''' import re from urllib.request import urlopen def getPage(url): # 获取网页的字符串 response = urlopen(url) return response.read().decode('utf-8') def parsePage(s): ret = com.finditer(s) # 从s这个网页源码中,找到所有符合com正则表达式的内容,并且以迭代器的形式返回 for i in ret: yield{ 'id':i.group('id'), 'title':i.group('title'), 'rating_num':i.group('rating_num'), 'comment_num':i.group('comment_num') } def main(num): # 翻页,执行10次 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='% num response_html = getPage(url) # response_html就是这个url对应的html代码,就是 str ret = parsePage(response_html) print(ret) f = open('move_info7','a',encoding='utf8') for obj in ret: print(obj) data = str(obj) f.write(data +'\n') f.close() com = re.compile( '<div class = "item">.*?<div class="pic">.*?<em.*?>(?P<id>\d+).*?<span class = "title">(?P<title>.*?)</span>' '.*?<span class="rating_num".*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)评价</span>',re.S) count = 0 for i in range(10): main(count) count += 25 检查这段代码并且进行修改

这段代码是用来爬取豆瓣电影Top250的信息,并且将结果保存到文件中。但是,代码中存在一些错误和需要改进的地方,建议进行如下修改: 1. 将文件名由'move_info7'改为'movie_info.txt',并且将文件打开操作放在for循环外面,避免重复打开和关闭文件。 2. 将函数名从'getPage'改为'get_page',符合Python的命名规范。 3. 将参数名从's'改为'html',更加直观。 4. 将正则表达式中的空格去掉,避免匹配不到结果。 5. 在文件写入操作之前,需要先检查文件是否存在,如果不存在,则需要创建文件。 修改后的代码如下: ```python import re from urllib.request import urlopen def get_page(url): # 获取网页的字符串 response = urlopen(url) return response.read().decode('utf-8') def parse_page(html): com = re.compile( '<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em.*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>' '.*?<span class="rating_num".*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)评价</span>', re.S) ret = com.finditer(html) # 从html这个网页源码中,找到所有符合com正则表达式的内容,并且以迭代器的形式返回 for i in ret: yield { 'id': i.group('id'), 'title': i.group('title'), 'rating_num': i.group('rating_num'), 'comment_num': i.group('comment_num') } def main(num): # 翻页,执行10次 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num html = get_page(url) # html就是这个url对应的html代码,就是 str ret = parse_page(html) print(ret) with open('movie_info.txt', 'a', encoding='utf8') as f: for obj in ret: print(obj) data = str(obj) f.write(data + '\n') if __name__ == '__main__': count = 0 for i in range(10): main(count) count += 25 ```

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import xlrd def result_write(result,i,j):#result为txt文件,i为比赛项目,j为奖项等级 tmp_str='' tmp_num=0 if award_dict[i][j][0]!=0: result.write(j+'获奖人数为'+str(award_dict[i][j][0])+'人,姓名如下:\n') else: result.write(j+'获奖人数为0人\n') for j in award_dict[i][j][1:]: tmp_str+=j tmp_str+=' ' tmp_num+=1 if tmp_num==10:#每十人写入文件并换行 result.write(tmp_str+'\n') tmp_str='' tmp_num=0 if tmp_num!=0:#向文件写入不满十人的姓名组 result.write(tmp_str+'\n') result.write('\n') award_dict=dict() data= xlrd.open_workbook("C:\\Users\\游雏\\Downloads\\2022蓝桥江西省赛.xls") sheet1 = data.sheet_by_name("Sheet1") col = sheet1.col_values(4) award_class=[] for i in col[1:]:#获取比赛项目列表,首字母统一大写 if 'a'<=i[0]<='z': i=i[0].upper()+i[1:] if i not in award_class: award_class.append(i) for i in award_class:#创建一个嵌套字典,一级字典以比赛项目为键,二级字典以奖项等级为键,值为获奖人姓名列表 award_dict[i]=dict(一等奖=[0],二等奖=[0],三等奖=[0]) for i in range(sheet1.nrows):#按行遍历表格 if i==0:continue row = sheet1.row_values(i) if row[2]=='江西理工大学':#row[2]为学校名 if 'a'<=row[4][0]<='z':#row[4]为比赛项目 row[4]=row[4][0].upper()+row[4][1:] award_dict[row[4]][row[5]][0]+=1#统计某项目某奖项的获奖人数,row[5]为奖项等级 award_dict[row[4]][row[5]].append(row[3])#将获奖者姓名添入一级键为项目二级键为奖项的列表,row[3]为获奖者姓名 award_level=['一等奖','二等奖','三等奖'] result=open("resutl.txt", "w") for i in award_class: result.write(i+'\n') for j in award_level: result_write(result,i,j) result.write('\n') result.close()帮我优化此代码

解释代码:data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型,该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

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