# 寻找最大值 # maxElement = 0 # for number in [8,56,5,7,75,1,88,10]: # if number >= maxElement: # maxElement = number # print('Maxmum element value:',maxElement) 在此案例上改写代码在列表中找到最小值创建一个列表[8,56,5,7,,75,1,10]打印结果

时间: 2023-07-02 14:19:51 浏览: 28
可以按照类似的方式来寻找最小值,并将代码稍作修改: ``` # 寻找最小值 minElement = None for number in [8,56,5,7,75,1,10]: if minElement is None or number < minElement: minElement = number print('Minimum element value:', minElement) ``` 这段代码使用了一个变量 `minElement` 来存储当前找到的最小值,初始值为 `None`,表示还没有找到最小值。在遍历列表中的数字时,如果遇到比当前最小值更小的数字,就将 `minElement` 更新为该数字。注意,当 `minElement` 尚未被赋值时,我们需要用 `is None` 来检查,否则会出现类型错误。最后,输出最小值即可。运行结果为: ``` Minimum element value: 1 ```
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Number of Maps = 2 Samples per Map = 4 Wrote input for Map #0 Wrote input for Map #1 Starting Job

这是一条 Hadoop MapReduce 的日志信息,其中 `Number of Maps = 2` 表示该作业将会有两个 Map 任务。`Samples per Map = 4` 表示每个 Map 任务将读取 4 个样本。`Wrote input for Map #0` 和 `Wrote input for Map #1` 表示已经为两个 Map 任务写入了输入数据。`Starting Job` 表示作业已经开始执行。

def calculate(numbercount=0): if number%5== 0: number/=5 return calculate(numbercount+1) else: return count print(max([calculate(n) for n in range(1000)]))

这段代码似乎有一些错误,因为没有定义变量“count”。我猜测你想要计算从0到999每个数字除以5后能够进行多少次操作,然后返回最大的操作次数。如果是这样,这段代码可以修改为: ``` def calculate(numbercount=0): if number % 5 == 0: number /= 5 return calculate(numbercount + 1) else: return numbercount print(max([calculate(n) for n in range(1000)])) ``` 这样就可以正确计算每个数字除以5后可以进行多少次操作,并返回最大的操作次数了。

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#!/bin/env python import numpy as np import pandas as pd import openpyxl,os df_csv = pd.read_csv(r'Permance_a.csv',index_col=0,encoding='utf-8') df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('Permance_a.xlsx') # 选择第一个工作表 ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: # 判断单元格是否包含% if '%' in str(cell.value): # 将单元格格式设置为数字格式 cell.number_format = '0.00%' # 将单元格值除以100并重新赋值给单元格 cell.value = float(cell.value.strip('%')) / 100 # 保存Excel文件 wb.save('Permance_a.xlsx') # 源表格和目标表格的文件名 source_file = r'Permance_a.xlsx' target_file = r'Permance.xlsx' source_end_col = 8 # 结束列 source_start_col = 5 # 开始列 source_start_row = [2,12,22,32] source_end_row = [11,21,31,41] target_end_col = 6 # 结束列 target_start_col = 3 # 开始列 target_start_row = [7,35,21,49] target_end_row = [16,44,30,58] # 打开两个工作簿 wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active # 将源表格的数据覆盖到目标表格中 for i in range(len(source_start_row)): for row in range(source_start_row[i], source_end_row[i]+1): for col in range(source_start_col, source_end_col+1): value = ws1.cell(row=row, column=col).value ws2.cell(row=target_start_row[i]+row-source_start_row[i], column=target_start_col+col-source_start_col, value=value) # 保存目标表格 wb2.save(target_file) 修改以上代码,将目标文件中折线图引用的数据源中的工作名修改为当前工作表名

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