pta垂直直方图python

要制作 PTA（Power Trend Analysis）的垂直直方图，可以使用 Python 中的 matplotlib 库。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_vertical_histogram(data):
    # 计算直方图的数据
    hist, bins = np.histogram(data, bins=10)
    
    # 绘制垂直直方图
    plt.barh(range(len(hist)), hist, align='center')
    plt.yticks(range(len(hist)), bins[:-1])
    
    # 添加标签和标题
    plt.xlabel('Frequency')
    plt.ylabel('Bins')
    plt.title('Vertical Histogram')
    
    # 显示图形
    plt.show()

# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 9]

# 绘制垂直直方图
plot_vertical_histogram(data)

这段代码将数据 `[1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 9]` 绘制成一个垂直直方图。你可以根据自己的数据进行修改和调整。

相关问题

pta素数个数python

在Python中，计算某个范围内质数（素数）的数量通常会涉及到一个经典的算法，比如埃拉托斯特尼筛法（Sieve of Eratosthenes）。这里是一个简单的例子，使用这个方法来计算指定范围内的素数数量：

def count_primes(n):
    primes = [True] * (n + 1)
    p = 2
    while p * p <= n:
        if primes[p]:
            for i in range(p * p, n + 1, p):
                primes[i] = False
        p += 1
    return sum(primes)

# 使用示例
n = int(input("请输入一个正整数: "))
prime_count = count_primes(n)
print(f"在1到{n}之间的素数个数为: {prime_count}")

PTA 数组循环移位Python

在 Python 中，可以使用切片来实现数组的循环移位。

假设我们要将数组 nums 循环右移 k 个位置，可以按照以下步骤操作：

1. 将数组 nums 的后 k 个元素取出来放到新数组的前面，即 nums[-k:] + nums[:-k]；
2. 将新数组的值赋给原数组 nums，即 nums[:] = nums[-k:] + nums[:-k]。

完整代码如下：

def rotate(nums, k):
    """
    :type nums: List[int]
    :type k: int
    :rtype: None Do not return anything, modify nums in-place instead.
    """
    nums[:] = nums[-k:] + nums[:-k]

其中，nums[:] 表示对整个数组进行切片操作，相当于复制整个数组。由于该操作是原地修改，因此不需要返回任何值。