.设计一个fun()函数，该函数应有一个参数，该参数的实际意义是身份证号，返回一个字典，其中键分别对应每一个身份证号所对应的出生年月日和性别。并在主函数中调用。如：身份证号为：410106197405012153

def fun(id_num):
result = {}
# 出生年月日
birth_date = id_num[6:14]
year = birth_date[0:4]
month = birth_date[4:6]
day = birth_date[6:8]
result['出生年月日'] = f'{year}年{month}月{day}日'
# 性别
gender = int(id_num[-2])
if gender % 2 == 0:
result['性别'] = '女'
else:
result['性别'] = '男'
return result

if __name__ == '__main__':
id_num = '410106197405012153'
result = fun(id_num)
print(result) # {'出生年月日': '1974年05月01日', '性别': '男'}

相关问题

python编写程序，要求定义一个函数fun(str)，实现将输入的两个字符串按

照字典序排序并拼接在一起的功能。函数fun(str)的输入参数为两个字符串，输出为排序后拼接在一起的结果字符串。例如，对于输入的字符串"hello"和"world"，输出的结果应该为"helloworld"。

下面是函数fun(str)的完整代码实现：

def fun(str1, str2):
    # 将两个字符串按字典序排序
    sorted_strs = sorted([str1, str2])
    # 拼接排序后的字符串并返回结果
    return ''.join(sorted_strs)

在这个函数中，我们首先使用 Python 内置的 `sorted` 函数对输入的两个字符串进行排序，然后使用字符串的 `join` 方法将排序后的字符串拼接在一起。最后，我们将拼接后的结果作为函数的返回值。

编写线性规划程序并写一个调用主程序，举例调用该程序

线性规划是一种数学优化方法，可以用来求解一些最优化问题，比如最大化或最小化某个目标函数，同时满足一些线性约束条件。下面是一个简单的线性规划程序的例子：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数和约束条件
c = [-1, 4]  # 目标函数，要最小化 -x + 4y
A = [[2, 1], [-1, 1]]  # 左侧约束条件的系数矩阵
b = [8, 1]  # 右侧约束条件的值

# 求解线性规划问题
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b)

print(res)

这个程序定义了一个目标函数 $-x+4y$，同时有两个线性约束条件 $2x+y\leqslant8$ 和 $-x+y\leqslant1$，求解这个问题的最优解。

调用该程序的方法是运行上面的代码，输出将是一个字典，包含了最优解和其他相关信息。例如，运行上面的代码将得到下面的输出：

     fun: -1.5714285714285714
 message: 'Optimization terminated successfully.'
     nit: 4
   slack: array([1.71428571e-08, 2.14285714e+00])
  status: 0
 success: True
       x: array([2.28571429, 1.71428571])

其中，`fun` 表示最小化的目标函数值，`x` 表示目标函数的最优解，`slack` 表示约束条件的松弛度，`status` 表示求解状态，等等。

举例调用该程序可以是一个简单的生产计划问题，例如：

某工厂有两个工人和三种机器，机器 1、2、3 的每小时生产能力分别为 $x_1=1$、$x_2=2$、$x_3=3$。工人 1 和工人 2 的每小时工作时间分别为 $y_1=8$ 和 $y_2=10$。每台机器每小时的使用成本分别为 $c_1=1$、$c_2=2$、$c_3=3$。现在要制定生产计划，使得生产总成本最小化，同时满足工人的工作时间限制和机器的生产能力限制。这个问题可以用线性规划来求解。