如何使用 Python 找出温度最高的城市并将其显示出来，给定数据为 data={"北京":35,"上海":33,"厦门":36}？

你可以使用Python中的字典数据类型和一些简单的代码来完成这个任务。以下是实现的步骤：

1. 创建一个字典，其中包含城市名称和对应的温度。
2. 使用max()函数找出字典中的最大值，并将其保存在一个变量中。
3. 遍历字典，找出与最高温度对应的城市名称。
4. 打印出最高温度城市的名称。

下面是Python代码示例：

data = {"北京":35,"上海":33,"厦门":36}

# 找出最高温度
max_temp = max(data.values())

# 遍历字典，找出对应的城市名称
for city, temp in data.items():
    if temp == max_temp:
        hottest_city = city

# 打印出最高温度城市的名称
print("温度最高的城市是：" + hottest_city)

相关问题

输出python代码：遍历所有图表，并将其数据源工作名修改为当前工作名，使用openpyxl

以下是遍历所有图表并将其数据源工作名修改为当前工作名的 Python 代码，使用 openpyxl 库：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 遍历所有工作表
for sheet in workbook.worksheets:
    # 遍历所有图表
    for chart in sheet._charts:
        # 获取当前图表的数据源
        data_source = chart.data_source
        # 获取数据源的工作表名称
        old_sheet_name = data_source.split('!')[0].replace("'", "")
        # 将数据源工作表名称修改为当前工作表名称
        new_sheet_name = sheet.title
        data_source = data_source.replace(old_sheet_name, new_sheet_name)
        # 更新图表的数据源
        chart.data_source = data_source

# 保存 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')

请将代码中的 `example.xlsx` 替换为你要处理的 Excel 文件的路径。

使用python实现从文件中找出与二维数组中找出与给定的数据最匹配的信息

可以使用Python中的NumPy库来实现这个功能。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 读取文件中的信息并存储为二维数组
data = np.genfromtxt('file.csv', delimiter=',')

# 给定的数据
given_data = [1, 2, 3]

# 计算与给定数据的差异
diff = np.abs(data - given_data)

# 找到最小差异的索引
index = np.argmin(np.sum(diff, axis=1))

# 输出匹配的信息
print(data[index])

在这个示例中，我们首先使用NumPy的`genfromtxt()`函数从文件中读取信息，并将其存储为二维数组。然后，我们给定了一个数据，计算每个数据与给定数据的差异，并找到最小差异的索引。最后，我们输出匹配的信息。

请注意，这个示例假设文件中的数据是以逗号分隔的。如果您的文件格式不同，请相应地更改`genfromtxt()`函数的参数。