利用列表编写程序,模拟评委给选手打分。选手最后得分为去掉一个最高分、去掉一个最低分之后的平均分
时间: 2024-11-03 19:21:29 浏览: 22
当你需要模拟评委给选手打分并计算最终得分时,可以按照以下步骤使用列表来进行操作:
1. **创建选手列表**:首先,定义一个包含所有选手分数的列表,每个元素代表一位选手的得分。
```python
scores = [85, 90, 95, 78, 88, 92]
```
2. **获取最高分和最低分索引**:使用`max()`和`min()`函数找到最大值和最小值的索引,然后删除这两个分数。
```python
index_max = scores.index(max(scores))
index_min = scores.index(min(scores))
# 删除最高分和最低分
scores.pop(index_max)
scores.pop(index_min)
```
3. **检查列表长度**:确保还有至少两个分数进行平均计算。如果没有,可以添加一些默认处理,例如返回总分除以实际评分人数。
```python
if len(scores) < 2:
print("只剩一个或零个得分,无法计算平均分")
else:
```
4. **计算平均分**:剩下的分数求平均就是选手的最终得分。
```python
final_score = sum(scores) / len(scores)
final_score
```
相关问题
jupyter模拟评委给选手打分。选手最后得分为去掉一个最高分去掉一个最低分之后的平均分数。
在Jupyter Notebook环境中,你可以通过编写简单的Python脚本来模拟评委给选手打分的过程。以下是一个基本步骤:
1. **创建数据结构**:首先,你需要创建一个列表或数组来存储每个选手的所有得分,例如`scores = [score1, score2, ..., scoreN]`。
2. **获取最高分和最低分**:使用Python的内置函数,如`max()`和`min()`,找出最高分和最低分并记录下来。
```python
highest_score = max(scores)
lowest_score = min(scores)
```
3. **去除最高分和最低分**:利用切片操作,可以去掉这两个极端值。
```python
scores.remove(highest_score)
scores.remove(lowest_score)
```
4. **计算平均分**:现在剩下的分数就是要去掉最高和最低后的部分,计算它们的平均值,可以使用`sum()`和`len()`函数。
```python
average_score = sum(scores) / len(scores)
```
5. **打印结果**:将最终的平均分打印出来。
```python
print(f"选手的最终得分是: {average_score}")
```
如果你想要更友好的交互式体验,可以将这些代码封装成一个函数,然后在Jupyter Notebook的环境中运行它,输入选手的原始得分即可得到结果。
jupyter中模拟评委给选手打分。选手最后得分为去掉一个最高分去掉一个最低分之后的平均分的代码
在Jupyter Notebook中,你可以使用Python的列表和简单的数学计算来模拟评委打分过程。假设我们有一个包含所有评委评分的列表,可以按照以下步骤编写代码:
```python
# 假设评委评分列表
scores = [85, 90, 92, 88, 95]
def calculate_average(scores):
# 排序得分
sorted_scores = sorted(scores)
# 去掉最高分和最低分
if len(sorted_scores) > 2:
highest_score = sorted_scores.pop()
lowest_score = sorted_scores.pop(0)
else:
highest_score = scores[0]
lowest_score = scores[0] # 如果只有两个分数,则直接取平均
# 计算剩余分数的平均值
average_without_extremes = sum(sorted_scores) / (len(sorted_scores) - 2)
# 返回最终平均分
return average_without_extremes
final_average = calculate_average(scores)
print(f"去掉最高分{highest_score}和最低分{lowest_score}后的平均分是: {final_average}")
#
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