用python读取7.txt中的内容，把其中的数字求平均值，并保留到7-1.txt中

好的，我可以帮你实现这个功能。以下是Python代码示例：

# 读取7.txt中的内容
with open('7.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

# 提取数字
numbers = []
for word in content.split():
    if word.isdigit():
        numbers.append(int(word))

# 计算平均值
if len(numbers) > 0:
    average = sum(numbers) / len(numbers)
else:
    average = 0

# 将结果保存到7-1.txt中
with open('7-1.txt', 'w') as f:
    f.write(str(average))

你可以将以上代码保存到一个Python文件中（比如`average.py`），然后在终端中执行`python average.py`命令，即可输出平均值并将结果保存到`7-1.txt`文件中。

相关问题

读取7.txt中的内容, 把其中的数字(阿拉伯)求平均值, 并保留到7_1.txt中.

好的，我会按照您的要求进行操作。以下是Python代码实现：

# 读取7.txt中的内容
with open('7.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

# 提取数字并求平均值
numbers = [int(num) for num in content.split() if num.isdigit()]
average = sum(numbers) / len(numbers)

# 保留到7_1.txt中
with open('7_1.txt', 'w') as f:
    f.write(str(average))

请确保在运行代码之前已经将文件`7.txt`放在当前工作目录下，代码执行后会生成文件`7_1.txt`并将平均值写入其中。

hadoop读取HDFS中文件number.txt中的内容，计算其中所有数字的和以及平均值，将结果写入的文件result.txt中。 number.txt中内容如下： 10 20 30 40 50

Hadoop可以使用Hadoop Streaming或者MapReduce API来处理这种情况，这里我们简要讲解一下如何使用Hadoop Streaming，它允许用户通过管道传递命令行程序到Hadoop MapReduce框架。

首先，你需要准备两个脚本，一个是mapper.py，另一个是reducer.py。Mapper脚本会负责读取每一行并解析出数字，Reducer脚本则会对数字求和并计算平均值。

**Mapper.py（假设在Python环境下）:**

#!/usr/bin/python
import sys

for line in sys.stdin:
    # 去除换行符，并分割字符串得到数字列表
    numbers = [int(num) for num in line.strip().split()]
    
    # 将每个数字作为键发送到Reducer
    for num in numbers:
        print("%s %d" % (num, 1))  # 使用数字本身作为键，值设为1表示计数

**Reducer.py:**

#!/usr/bin/python
import sys

# 初始化总和和计数
total = 0
count = 0

# 接收键值对，累加总和并更新计数
for line in sys.stdin:
    key, value = line.strip().split()
    total += int(key)
    count += int(value)

# 计算平均值
average = total / count if count > 0 else None

# 输出结果
print("Average: %.2f" % average if average is not None else "No data")

你可以使用`hadoop fs -put number.txt input`将`number.txt`上传到HDFS目录input，然后运行Hadoop Job：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-mapper mapper.py \
-reducer reducer.py \
-input input \
-output output \
-file mapper.py \
-file reducer.py

这会将结果写入到指定的output目录下的result.txt文件中。注意，如果没有安装Hadoop，需要将其替换为实际的Hadoop分布式文件系统操作。