Python键盘输入10位同学的成绩单,每位同学成绩单包括语数英3门课程的成绩,请计算 1 每位同学的总分,并对10位同学的成绩按照总分从高到低排序 2 计算10位同学的平均成绩,分别就语数英进行均分计算(选作) 建议:建立嵌套列表。要求:计算结果截图与程序一起上传

时间: 2023-05-31 07:04:27 浏览: 16
score_list = [] for i in range(10): score = input("请输入同学{}的成绩单(语数英成绩用空格隔开):".format(i+1)) score_list.append(score.split()) # 计算每位同学的总分并排序 total_score_list = [] for score in score_list: total_score = sum(map(int, score)) total_score_list.append(total_score) sorted_total_score_list = sorted(total_score_list, reverse=True) print("按总分从高到低排序的成绩单:") for total_score in sorted_total_score_list: index = total_score_list.index(total_score) print("第{}位同学,总分:{},语文:{},数学:{},英语:{}".format(index+1, total_score, score_list[index][0], score_list[index][1], score_list[index][2])) # 计算平均成绩 chinese_score_list = [] math_score_list = [] english_score_list = [] for score in score_list: chinese_score_list.append(int(score[0])) math_score_list.append(int(score[1])) english_score_list.append(int(score[2])) chinese_avg_score = sum(chinese_score_list) / len(chinese_score_list) math_avg_score = sum(math_score_list) / len(math_score_list) english_avg_score = sum(english_score_list) / len(english_score_list) print("语文平均成绩:{:.2f},数学平均成绩:{:.2f},英语平均成绩:{:.2f}".format(chinese_avg_score, math_avg_score, english_avg_score))

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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