python函数计算五斤苹果三斤香蕉的价格

假设苹果的单价是 5 元/斤，香蕉的单价是 3 元/斤，那么五斤苹果的价格是 5 * 5 = 25 元，三斤香蕉的价格是 3 * 3 = 9 元，两者的总价就是 25 + 9 = 34 元。可以用以下 Python 函数来计算：

def calculate_price(apple_weight, banana_weight):
    apple_price = 5
    banana_price = 3
    total_price = apple_weight * apple_price + banana_weight * banana_price
    return total_price

print(calculate_price(5, 3))  # 输出 34

相关问题

python分词计算prf值

### 回答1：
要计算中文分词的 P、R、F 值，需要有一个预测分词结果和真实分词结果的对比，可以参考如下代码：

import jieba

def get_PRF(pred_sent, true_sent):
    pred_words = set(jieba.cut(pred_sent))
    true_words = set(jieba.cut(true_sent))
    common_words = pred_words & true_words
    precision = len(common_words) / len(pred_words)
    recall = len(common_words) / len(true_words)
    f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    return precision, recall, f1

pred_sent = "今天天气真不错"
true_sent = "今天，天气真不错"
precision, recall, f1 = get_PRF(pred_sent, true_sent)
print(f"Precision: {precision:.2f}, Recall: {recall:.2f}, F1: {f1:.2f}")

以上代码使用了 jieba 分词库来进行分词，计算出了预测分词结果与真实分词结果的 P、R、F 值。需要注意的是，这里计算的是单个句子的 P、R、F 值，如果需要计算多个句子的平均值，可以将每个句子的 P、R、F 值累加起来，最后除以句子数量即可。

### 回答2：
在Python中，可以使用多种工具和库来进行分词并计算PRF值。下面是使用jieba库进行分词并计算PRF值的示例代码：

import jieba
import jieba.analyse

def calculate_prf(reference, prediction):
    # 分词
    reference_tokens = jieba.lcut(reference)
    prediction_tokens = jieba.lcut(prediction)

    # 计算TP、FP和FN
    tp = len(set(reference_tokens) & set(prediction_tokens))
    fp = len(prediction_tokens) - tp
    fn = len(reference_tokens) - tp
    
    # 计算精确率（P）
    precision = tp / (tp + fp)
    
    # 计算召回率（R）
    recall = tp / (tp + fn)
    
    # 计算F值（F1）
    f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    
    return precision, recall, f1_score

# 测试
reference = "我喜欢吃苹果和香蕉"
prediction = "喜欢苹果和橘子"
prec, rec, f1 = calculate_prf(reference, prediction)
print("精确率：", prec)
print("召回率：", rec)
print("F1值：", f1)

以上代码中，首先使用jieba库的`lcut`方法进行分词，将参考文本和预测文本分词得到词列表。然后通过计算两个词列表的交集得到TP（True Positive）的数量，分别计算FP（False Positive）和FN（False Negative）的数量。最后，根据TP、FP和FN的数量，计算出精确率、召回率和F1值。

以上代码只是一个简单示例，可以根据具体需求进行修改和拓展。同样，你也可以使用其他分词工具和库，如HanLP、SnowNLP等，根据具体使用方式进行分词和计算PRF值。

### 回答3：
Python中分词计算PRF值是通过将目标文本和预测结果进行分词，并进行对比来计算的。

首先，我们需要一个分词工具，比如jieba库。我们可以使用jieba库的精确模式进行分词，将目标文本和预测结果都分词后得到分词列表。

接下来，我们可以计算预测结果的准确率、召回率和F1值。准确率可以通过计算预测结果中正确分词的个数与总分词数的比例得到。召回率可以通过计算预测结果中正确分词的个数与目标文本中分词个数的比例得到。F1值可以通过准确率和召回率的调和平均数计算得到。

具体的计算方法如下：

1. 将目标文本和预测结果分词得到分词列表。

2. 统计预测结果中正确分词的个数并记为TP（True Positive）。

3. 计算预测结果总分词数记为TP+FP（True Positive + False Positive）。

4. 计算目标文本中的分词个数记为TP+FN（True Positive + False Negative）。

5. 计算准确率（Precision）= TP / (TP + FP)。

6. 计算召回率（Recall）= TP / (TP + FN)。

7. 计算F1值（F1-score）= 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)。

以上就是使用Python计算分词的PRF值的方法。可以通过将以上步骤封装成一个函数，以便反复调用和计算。这样可以方便地评估分词模型的性能。

编写一个程序用于水果店售货员结账：已知苹果4.50元/斤，香蕉3.60元/斤，橙子4.60元/斤。

好的，以下是一个简单的结账程序：

# 定义各种水果的单价
apple_price = 4.50
banana_price = 3.60
orange_price = 4.60

# 用户输入购买水果的重量
apple_weight = float(input("请输入购买的苹果重量（单位：斤）："))
banana_weight = float(input("请输入购买的香蕉重量（单位：斤）："))
orange_weight = float(input("请输入购买的橙子重量（单位：斤）："))

# 计算总价
total_price = apple_weight * apple_price + banana_weight * banana_price + orange_weight * orange_price

# 输出总价
print("您购买的水果总价为：%.2f元" % total_price)

运行程序后，用户需要依次输入购买的苹果、香蕉和橙子的重量，然后程序会自动计算总价并输出。注意，程序中使用了 `float` 函数将用户输入的字符串转换为浮点数，以便进行数值计算。另外，为了保证输出结果的精度，使用了字符串格式化函数 `printf` 中的 `%f` 占位符和 `%.2f` 格式控制符，表示保留两位小数输出。