帮我写一个程序，删除一个名为s.txt的文本文件中所有字符为0.0的行

好的，以下是一个简单的 Python 程序，可以实现你的需求：

with open('s.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

with open('s.txt', 'w') as f:
    for line in lines:
        if '0.0' not in line:
            f.write(line)

这个程序首先使用 `with open()` 语句打开名为 `s.txt` 的文本文件，并读取所有行到 `lines` 列表中。

然后，程序以写模式重新打开 `s.txt` 文件，并遍历 `lines` 列表中的每一行。如果某行中不包含 `0.0` 字符串，就将该行写入到文件中。

最后，程序关闭文件。执行完毕后，名为 `s.txt` 的文件中所有字符为 `0.0` 的行都将被删除。

相关问题

用c++写一下新建一个输出文本文件 data.txt（以绝对路径和相对路径方式均可），并向该文件中写入以下内容： Ÿ 第一行：写入10个0~99的随机整数（每个整数占4个输出域宽） Ÿ 第二行：写入A~Z 的26个字符（字符间以空格字符’ ’进行分割） Ÿ 第三行：写入5个任意的浮点数（浮点数间以字符’\t’进行分割）

以下是用 C++ 新建输出文本文件并写入数据的示例代码：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <random>

int main() {
    // 新建输出文件并打开
    std::ofstream outfile("data.txt");

    // 写入第一行10个0~99的随机整数
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_int_distribution<> dis(0, 99);
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        outfile << std::setw(4) << std::setfill('0') << dis(gen);
    }
    outfile << std::endl;

    // 写入第二行A~Z的26个字符
    for (char ch = 'A'; ch <= 'Z'; ++ch) {
        outfile << ch << ' ';
    }
    outfile << std::endl;

    // 写入第三行5个任意的浮点数
    std::uniform_real_distribution<> dis_real(0.0, 1.0);
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        outfile << std::fixed << std::setprecision(2) << dis_real(gen) << '\t';
    }
    outfile << std::endl;

    // 关闭输出文件
    outfile.close();

    return 0;
}

该代码会生成一个名为 `data.txt` 的文本文件，并在其中写入上述所述的三行数据。您可以根据需要修改输出路径以及生成的数据内容。

请写一个c语言代码来计算香农维纳指数

香农维纳指数是用来表示一段文本的信息量大小的指标，可以用以下C语言代码计算：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>

double shannon_entropy(const char *text)
{
    int freq[256] = {0};
    int len = strlen(text);
    double entropy = 0.0;

    // 计算字符出现频率
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        freq[(unsigned char)text[i]]++;
    }

    // 计算香农熵
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        if (freq[i] > 0) {
            double p = (double)freq[i] / len;
            entropy -= p * log2(p);
        }
    }

    return entropy;
}

int main()
{
    char text[] = "Hello, world!";
    double entropy = shannon_entropy(text);
    printf("Shannon entropy of \"%s\" is %f\n", text, entropy);

    return 0;
}

这段代码中，我们定义了一个名为`shannon_entropy`的函数，该函数接受一个字符串作为输入，并返回该字符串的香农熵。具体实现过程如下：

1. 创建一个长度为256的数组`freq`，用于统计字符串中每个字符出现的次数。
2. 遍历字符串，更新`freq`数组中每个字符的出现次数。
3. 遍历`freq`数组，计算每个字符出现的概率，并利用公式`H = -Σp*log2(p)`计算香农熵。
4. 返回计算得到的香农熵。

在`main`函数中，我们调用`shannon_entropy`函数来计算字符串`"Hello, world!"`的香农熵，并输出结果。