教材p108 跟踪调试第(1)题。 本关任务:求斐波那契级数前n项的和。 题目要求详见教

根据教材p108跟踪调试第(1)题的要求，我们需要编写一个程序来求解斐波那契级数前n项的和。首先，我们需要明确斐波那契级数的定义：前两项分别为0和1，从第三项开始，每一项都是前两项的和。接着我们可以使用一个循环来计算前n项的和，具体步骤如下：

1. 首先定义一个函数fib_sum(n)，用来计算斐波那契级数前n项的和。

2. 在函数内部，我们需要定义斐波那契级数的初始值，即第一项和第二项分别为0和1。

3. 接下来使用一个循环来计算前n项的和，循环从第三项开始，每次计算当前项和前两项的和，并累加到总和上。

4. 最后返回计算得到的前n项的和作为函数的返回值。

经过以上步骤，我们就可以编写出一个求解斐波那契级数前n项和的程序了。在程序编写完成后，我们还需要进行调试，确保程序能够正确计算出前n项的和。如果发现程序有错误，我们需要通过逐步跟踪调试的方法，找出并修复错误，直到程序能够正确运行为止。

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from __future__ import print_function from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd datafile='/root/dataset/air_customer_Data/air_data.csv' data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') cleanedfile='cleaned.csv' data1=data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()] data1 index1=data['SUM_YR_1']!=0 index2=data['SUM_YR_2']!=0 index3=data['SEG_KM_SUM']>0 data1 = data1[(index1 | index2) & index3] data1.to_csv(cleanedfile) data2=data1[['LOAD_TIME','FFP_DATE','LAST_TO_END','FLIGHT_COUNT','SEG_KM_SUM','avg_discount']] data2.to_csv('datadecrese.csv') 3 import numpy as np data=pd.read_csv('datadecrese.csv') data['L']=pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(data['FFP_DATE']) data['L'] =data['L'].astype("str").str.split().str[0] # 去除数据中的days字符，只输出数字，再转化为数值型数据 data['L'] = data['L'].astype("int") / 30 data.drop(columns=['LOAD_TIME','FFP_DATE'], inplace=True) data.rename(columns = {'LAST_TO_END':'R','FLIGHT_COUNT':'F','SEG_KM_SUM':'M','avg_discount':'C'},inplace=True) data.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True) 4 data.describe() 5 P108 data=(data-data.mean())/data.std() 6 import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series from sklearn.cluster import KMeans k=5 kmodel=KMeans(n_clusters=k,random_state=3) kmodel.fit(data) 7 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt clu=kmodel.cluster_centers_ x=[1,2,3,4,5] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False for i in range(5): plt.plot(x,clu[i]) plt.show

这段代码是用Python的Pandas和Scikit-learn库进行数据预处理和聚类分析的。首先，从一个csv文件中读取数据，然后进行数据清洗，去除缺失值和异常值，再将数据保存为新的csv文件。接着，读取新的csv文件，对数据进行标准化处理，再使用KMeans算法进行聚类分析。最后，使用Matplotlib库对聚类结果进行可视化展示。

orgin好看的色号搭配

orgin是一种非常流行的色彩系列，具有许多好看的色号搭配。以下是一些我个人认为好看的orgin色号搭配：

1. Orgin的淡蓝色号（B502）与淡绿色号（G301）非常搭配，给人一种清新自然的感觉。可以用这两个色号来打造户外场景或大自然主题的设计。

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5. Orgin的黑色号（K102）和白色号（W001）是经典的搭配。这两个色号可以用在各种设计中，无论是简约风格还是复古风格，都能营造出简洁和高贵的氛围。

总的来说，orgin的色号搭配非常丰富多样，可以根据不同的设计需求和风格选择适合的色号搭配，打造出各种各样的视觉效果。