python改造[范例4-2] ,利用字典这种数据类型，达到让函数返回多个值的目的。

下面是改造后的代码，利用字典返回多个值：

def calculate(a, b):
    result = {'sum': a+b, 'difference': a-b, 'product': a*b, 'quotient': a/b}
    return result

# 测试
print(calculate(10, 5))

# 输出：{'sum': 15, 'difference': 5, 'product': 50, 'quotient': 2.0}

通过将多个结果放在字典中，可以很方便地返回多个值，并且还可以通过键来访问每个结果。

相关问题

使用corr函数计算Superman相关系数代码范例

### 回答1：
假设你有两个向量，一个是Superman的电影票房收入，另一个是Superman的评分。你想计算这两个向量的相关系数。

以下是使用Python的NumPy库计算相关系数的代码范例：

import numpy as np

# Superman电影票房收入
box_office = [100, 200, 300, 400, 500]

# Superman评分
ratings = [5, 7, 8, 6, 9]

# 计算相关系数
corr_coef = np.corrcoef(box_office, ratings)

# 输出相关系数
print(corr_coef)

输出结果应该类似于：

[[1.         0.8340579]
 [0.8340579  1.        ]]

其中，矩阵的对角线上是每个向量自身的相关系数，非对角线上是它们之间的相关系数，本例中为0.8340579。

### 回答2：
Superman相关系数是一种用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。它的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。

以下是使用Python语言中的pandas库中的corr函数计算Superman相关系数的代码范例：

import pandas as pd

# 创建一个包含两个变量的DataFrame
data = {'Variable1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Variable2': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用corr函数计算Superman相关系数
correlation = df['Variable1'].corr(df['Variable2'])

# 输出相关系数
print("Superman相关系数：", correlation)

在上述代码中，我们首先导入pandas库，然后创建一个包含两个变量的DataFrame。接下来，我们使用corr函数对DataFrame中的Variable1和Variable2列进行相关系数计算，并将结果存储在correlation变量中。最后，我们通过print语句输出计算得到的Superman相关系数。

需要注意的是，在实际使用中，我们可能会从数据集中读取数据，并对其他变量进行相关系数计算。但以上代码范例提供了一个基本的使用corr函数计算Superman相关系数的示例。

### 回答3：
使用corr函数计算Superman相关系数的代码范例如下：

import pandas as pd

# 定义数据
data = {
    'Superman': [75, 82, 90, 95, 102],
    'Sales': [2000, 2200, 2500, 2700, 3000]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 使用corr函数计算Superman相关系数
correlation = df['Superman'].corr(df['Sales'])

print("Superman相关系数:", correlation)

这段代码首先导入pandas库，然后定义了一个字典data，其中包含了两列数据："Superman"和"Sales"，分别表示超人的力量和销售额。接着使用pandas的DataFrame函数将数据转换成DataFrame格式。

通过使用corr函数来计算"Superman"和"Sales"之间的相关系数。该函数将返回一个范围为-1到1的值，表示两个变量之间的线性相关性。由于corr函数默认使用皮尔逊相关系数进行计算，因此得到的相关系数即为Pearson相关系数。

最后将计算得到的相关系数打印出来。