python x=1 def Myfun(): global x x=5 print(x,end="") Myfun() print(x,end="")解释代码

这段代码定义了一个全局变量 x，然后定义一个函数 Myfun()，函数中使用 global 关键字声明要修改的是全局变量 x，然后将 x 的值改变为 5，并打印出来。然后在程序中调用 Myfun()，打印出 5，接着打印全局变量 x 的值，也是 5。所以程序最终输出为 55。

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【问题描述】输入两个正整数a,b，计算两个正整数各对应位乘积之和. 例如a=1123，b=405, 输出为19（1*0+1*4+2*0+3*5=19). 如果a,b不是正整数，输出error。 【输入形式】一行两个正整数，以1个空格分隔 【输出形式】一个正整数或者error 【样例输入】1123 405 【样例输出】19 【样例输入】-1123 405.6 【样例输出】error 【样例输入】1#123 405 【样例输出】error def myFun(a,b): num=input().split() a=num[0] b=num[1] if a.isdigit() and b.isdigit(): #判断a,b是否都是数字 print(myFun(a,b)) #调用自定义函数 else: print("error")

您好，根据您的描述，我可以提供以下 Python 代码实现：

def myFun(a, b):
    if not a.isdigit() or not b.isdigit():  # 判断a,b是否都是数字
        return "error"
    sum = 0
    for i in range(min(len(a), len(b))):
        sum += int(a[i]) * int(b[i])
    return sum

num = input().split()
a = num[0]
b = num[1]
print(myFun(a, b))  # 调用自定义函数

代码中，`myFun` 函数接收两个参数 `a` 和 `b`，首先判断它们是否都是数字，如果不是则返回 `"error"`。接着，使用 `for` 循环遍历两个数字的每一位，并计算各对应位乘积之和。最后，在主程序中读入两个数字，调用 `myFun` 函数并输出结果。

注意：代码中的 `isdigit` 方法用于判断字符串是否只包含数字，如果字符串中包含其他字符，例如负号、小数点、空格等，则返回 `False`。

clear;clc; f=zeros(size(2:2:100)); % 所假设的泊位数的个数 j=0; for i=2:2:100 % 循环泊位数的个数 j=j+1; % 第j个泊位数 f(j)=myfun(i); % 第j个泊位数对应的出租车供给能力（辆/s） end x=2:2:100; % 偶数泊位数 f=3600.*f; % 3600 * 出租车供给能力（辆/s）= 出租车供给能力（辆/h） plot(x,f,'r.'); % 出租车供给能力和泊位数的散点图 xlswrite('C:\Users\14805\Desktop\2019C\data.xlsx',f); % 将结果储存到指定位置中

以下是将 MATLAB 代码转换为 Python 代码的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def myfun(x):
    # 定义参数
    k = 2  # 上客区的车道数量
    mu = 30 + x * 2.5  # 参数为x的指数分布
    t = np.zeros((1500, 1))  # 存储每次蒙特卡洛模拟得到的总时间

    # 进行1500次蒙特卡洛模拟
    for m in range(1500):
        ar = np.random.exponential(mu, size=x)  # 生成服从指数分布的随机数
        r = np.max(ar)  # 取最大值作为最差情况下的时间
        t[m] = r + 2 * (x * 5 / (5 / 3.6) + 1 * (x - 1)) / k  # 计算总时间

    f = 1500 * x / np.sum(t)  # 计算平均乘车效率

    return f

f = np.zeros((50,))
j = 0
for i in range(2, 101, 2):
    j += 1
    f[j-1] = myfun(i)

x = np.arange(2, 101, 2)
f = 3600 * f
plt.plot(x, f, 'r.')
plt.xlabel('泊位数')
plt.ylabel('出租车供给能力（辆/小时）')
plt.show()

df = pd.DataFrame(f, columns=['出租车供给能力（辆/小时）'])
df.to_excel('C:/Users/14805/Desktop/2019C/data.xlsx', index=False)

需要注意的是，Python 中没有 `xlswrite()` 函数，可以使用 `pandas` 库中的 `DataFrame.to_excel()` 方法将结果写入 Excel 文件。此外，Python 中的 `zeros()` 函数在 NumPy 库中对应为 `numpy.zeros()` 函数。另外，Python 中的 `range()` 函数是左闭右开区间，所以在定义 `x` 时需要使用 `np.arange(2, 101, 2)`。