某飞行团要统计n天内各架飞机的耗油量,编程完成以下功能: 输入某架飞机n天内每天的耗油量, 求该架飞机n天内的总耗油量和天最高耗油量。 (n首先从键盘输入,接着输入n天内每天的耗油量) 例如, 输入: 5 100 100 400 100 0 输出: 5天内该架飞机的总耗油量为700升,最高耗油量为400升。
时间: 2024-04-11 13:26:56 浏览: 11
可以使用以下代码来实现该功能:
```python
n = int(input("请输入天数:"))
fuel_consumptions = []
for i in range(n):
fuel = int(input("请输入第{}天的耗油量:".format(i+1)))
fuel_consumptions.append(fuel)
total_fuel = sum(fuel_consumptions)
max_fuel = max(fuel_consumptions)
print("{}天内该架飞机的总耗油量为{}升,最高耗油量为{}升。".format(n, total_fuel, max_fuel))
```
这段代码首先通过`input`函数获取天数`n`。然后使用一个循环,让用户输入每天的耗油量,并将其添加到`fuel_consumptions`列表中。接着使用`sum`函数计算总耗油量,并使用`max`函数找到最高耗油量。最后打印输出结果。
以上是使用Python语言编写的代码,您可以在Python环境中运行它以获得结果。
相关问题
matlab汽车耗油量程序
根据提供的引用内容,以下是一个使用Matlab编写的汽车耗油量程序的示例:
```matlab
% 输入参数
distance = 100; % 行驶距离(单位:公里)
fuel_efficiency = 8; % 汽车的燃油效率(单位:升/百公里)
% 计算耗油量
fuel_consumption = (distance / 100) * fuel_efficiency;
% 输出结果
fprintf('汽车行驶 %d 公里的耗油量为 %.2f 升。\n', distance, fuel_consumption);
```
这个程序首先输入了行驶距离和汽车的燃油效率,然后根据公式 `(distance / 100) * fuel_efficiency` 计算出耗油量,最后使用 `fprintf` 函数将结果输出到命令窗口。
基于auto数据集,利用支持向量的方法预测一辆车的每英里耗油量r语言
基于auto数据集使用支持向量机(SVM)方法可以很好地预测一辆车的每英里耗油量,下面是在R语言中的实现:
首先,导入所需的库和数据集:
```R
library(e1071) # 导入e1071库,其中包含了SVM算法
data(auto) # 导入auto数据集
```
接下来,我们需要对数据进行预处理,将其划分为训练集和测试集:
```R
set.seed(123) # 设置随机种子,保证结果可重复
index <- sample(1:nrow(auto), nrow(auto)*0.7) # 随机选择70%的样本作为训练集的索引
train_data <- auto[index, ] # 训练集数据
test_data <- auto[-index, ] # 测试集数据
```
然后,我们需要定义和训练SVM模型:
```R
svm_model <- svm(mpg ~ ., data = train_data) # 创建SVM模型,mpg为目标变量,.代表其他所有变量
```
最后,我们可以使用训练好的模型来预测测试集中每辆车的每英里耗油量:
```R
predictions <- predict(svm_model, newdata = test_data) # 对测试集进行预测
```
请注意,上述代码中的“mpg”代表每英里耗油量,可以根据具体数据集的列名进行调整。
综上所述,我们可以利用支持向量机(SVM)方法在R语言中对auto数据集进行预测一辆车的每英里耗油量。这些步骤包括数据导入、数据预处理、SVM模型的定义和训练,以及使用训练好的模型进行预测。
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