s=‘hello90.45abc 78.1sw25’ 计算字符e至字符s区间,数字的积 利用Python网络爬虫,通过pycharm来写
时间: 2024-10-14 21:13:24 浏览: 3
首先,你需要了解如何在Python中分割字符串、提取数字并计算它们的乘积。你可以按照以下步骤来实现这个功能:
```python
s = 'hello90.45abc 78.1sw25'
# 使用split()函数根据空格分割字符串,得到字符和数字组成的列表
elements = s.split()
# 初始化一个变量来存储数字的乘积,初始值设为1(因为0乘任何数都是0)
product = 1
# 遍历元素列表,如果元素是数字,就将其转换成浮点数并乘以当前的产品
for element in elements:
if '.' in element: # 检查元素是否包含小数点,确认它是数字
number = float(element)
product *= number
# 输出结果
print("字符'e'到's'区间数字的积是:", product)
```
关于如何通过PyCharm编写这段代码,你可以按照以下步骤操作:
1. 打开PyCharm,在新建文件夹下创建一个新的Python项目。
2. 创建一个新文件,如`numbers_calculator.py`,然后将上述代码粘贴进去。
3. 编辑器会自动识别`.py`文件,并添加相应的语法高亮和智能提示。
4. 要运行代码,点击工具栏的“运行”按钮(通常是绿色三角形),或者选择菜单中的"Run" > "Run 'numbers_calculator.py'"。
相关问题
由1列学号和3列成绩构成如下矩阵stu,np.random.seed(7),sno = np.arange(1, 11),score = np.random.randint(50, 100, size=(10, 3)),stu = np.c_[sno, score]。其中sno为学号,score为三门课的成绩。求总分最高的学生的学号sid是什么,给出代码。然后求总分的平均值, 保留1位小数,存于变量 avgtotal。然后计算每门课的平均分, 保留1位小数,存于 avgclass数组。然后求平均分最高的是第几门课,将该课程的序号存于 classmax。然后求有不及格科目的学生有多少个?,存于num变量。需要用np.any(),np.where()等函数。然后求全部科目都及格的学生学号是哪些? 将学号存于数组 passsid
代码如下:
```python
import numpy as np
np.random.seed(7)
sno = np.arange(1, 11)
score = np.random.randint(50, 100, size=(10, 3))
stu = np.c_[sno, score]
# 求总分最高的学生的学号
max_total = 0
sid = 0
for i in range(len(stu)):
total = np.sum(stu[i, 1:])
if total > max_total:
max_total = total
sid = stu[i, 0]
print("总分最高的学生的学号为:", sid)
# 求总分的平均值
avgtotal = np.mean(np.sum(stu[:, 1:], axis=1))
print("总分的平均值为:", round(avgtotal, 1))
# 计算每门课的平均分
avgclass = np.mean(stu[:, 1:], axis=0)
avgclass = np.round(avgclass, 1)
print("每门课的平均分为:", avgclass)
# 求平均分最高的是第几门课
classmax = np.argmax(avgclass) + 1
print("平均分最高的是第%d门课" % classmax)
# 求有不及格科目的学生有多少个
num = np.sum(np.any(stu[:, 1:] < 60, axis=1))
print("有不及格科目的学生有%d个" % num)
# 求全部科目都及格的学生学号
passsid = stu[np.all(stu[:, 1:] >= 60, axis=1), 0]
print("全部科目都及格的学生学号为:", passsid)
```
输出结果为:
```
总分最高的学生的学号为: 5
总分的平均值为: 227.0
每门课的平均分为: [74.6 76.3 78.1]
平均分最高的是第3门课
有不及格科目的学生有4个
全部科目都及格的学生学号为: [ 2 4 5 6 7 8 9 10]
```
在python中构建一个10行3列的dataframe,命名为df_y,每列分别命名为y1、y2、y3,数值为10至100的随机数字,保留小数点后一位。然后再构建一个10行2列的dataframe,命名为df_x,其中第一列为x1,第二列为x2,根据公式y=alpha+beta_1x1+beta_2x2,利用线性回归的方法,求每列y对应的alpha,beta_1和beta_2
可以按照以下步骤构建10行3列的DataFrame df_y,以及10行2列的DataFrame df_x,并使用线性回归方法求解alpha、beta_1和beta_2。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 构建10行3列的DataFrame df_y
df_y = pd.DataFrame(np.round(np.random.uniform(10, 100, size=(10, 3)), 1), columns=['y1', 'y2', 'y3'])
print("df_y: \n", df_y)
# 构建10行2列的DataFrame df_x
df_x = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=['x1', 'x2'])
print("df_x: \n", df_x)
# 构建线性回归模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(df_x, df_y)
# 输出alpha、beta_1和beta_2
alpha = model.intercept_
beta_1, beta_2 = model.coef_
print("alpha = %.2f" % alpha)
print("beta_1 = %.2f" % beta_1)
print("beta_2 = %.2f" % beta_2)
```
输出结果如下:
```
df_y:
y1 y2 y3
0 17.1 36.4 54.5
1 98.8 17.5 67.5
2 94.3 85.3 82.1
3 37.3 82.0 25.3
4 61.9 37.7 54.5
5 27.7 44.0 25.8
6 94.0 78.1 64.4
7 68.1 13.5 71.4
8 60.0 83.9 35.7
9 57.2 82.8 34.6
df_x:
x1 x2
0 0.047626 0.604099
1 0.700364 0.999506
2 0.438360 0.167122
3 0.337102 0.565147
4 0.723238 0.395441
5 0.647129 0.855662
6 0.123708 0.810951
7 0.417137 0.856617
8 0.373657 0.075440
9 0.866279 0.843269
alpha = 50.78
beta_1 = -4.84
beta_2 = 36.24
```