用pyhton计算运输公司的费用,路程越远,每千米费用越低,折扣标准如下图。输入路程与没打折时的费用,根据给定的标准,输出打折后的费用。
时间: 2024-02-20 16:59:52 浏览: 22
好的,可以使用如下代码实现:
```
distance = float(input("请输入路程(单位:km):"))
original_fee = float(input("请输入没打折时的费用(单位:元):"))
if distance >= 1000:
discount = 0.8
elif distance >= 500:
discount = 0.9
else:
discount = 1.0
discounted_fee = original_fee * discount
print("打折后的费用为:{:.2f} 元".format(discounted_fee))
```
这段代码先使用 `input()` 函数读取用户输入的路程和没打折时的费用,然后根据路程分别判断折扣标准,计算出相应的折扣(80%、90% 或 100%),并根据折扣计算出打折后的费用。最后使用 `print()` 函数输出打折后的费用,其中 `{:.2f}` 是格式化字符串,用于将小数格式化为两位小数输出。
相关问题
pyhton实现输入起点的地点名称,计算从起点出发,遍历每个地点的最短路径,使用覆盖绘图方式,在地图上高亮显示该路径。
首先,你需要有一张地图的数据,包含所有地点之间的距离或耗时信息。这可以通过建立一个字典来实现,其中键是地点的名称,值是一个列表,列表中的每一项都是一个元组,元组中包含两个信息:另一个地点的名称和到达该地点的距离或耗时。
例如,下面是一张简单的地图,其中包含四个地点(A、B、C、D)和它们之间的距离:
```
map = {
'A': [('B', 5), ('C', 3), ('D', 7)],
'B': [('A', 5), ('C', 1), ('D', 2)],
'C': [('A', 3), ('B', 1), ('D', 8)],
'D': [('A', 7), ('B', 2), ('C', 8)]
}
```
然后,你可以使用 Dijkstra 算法来计算从起点出发的最短路径。首先,将所有地点的距离设为无限大(即 float('inf')),然后将起点的距离设为 0。接下来,你可以使用一个循环,不断地找出未访问过的地点中距离最短的一个,并更新从起点到其他地点的距离。
具体来说,你需要完成以下步骤:
1. 从起点开始,将所有地点的距离设为无限大,将起点的距离设为 0。同时,将
使用Pyhton编写一个能计算样本间欧式距离与曼哈顿距离的方法
好的,下面是使用Python编写计算样本间欧式距离和曼哈顿距离的方法:
```python
import numpy as np
def euclidean_distance(x1, x2):
"""计算两个样本x1和x2之间的欧式距离"""
return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
def manhattan_distance(x1, x2):
"""计算两个样本x1和x2之间的曼哈顿距离"""
return np.sum(np.abs(x1 - x2))
# 计算样本间欧式距离
x1 = np.array([1, 2, 3])
x2 = np.array([4, 5, 6])
print("欧式距离:", euclidean_distance(x1, x2))
# 计算样本间曼哈顿距离
print("曼哈顿距离:", manhattan_distance(x1, x2))
```
上面的代码中,我们使用了numpy库来进行数学运算,两个函数分别计算了欧式距离和曼哈顿距离。使用时,只需要传入两个样本的向量即可。