stu_name = input（'请输入学生姓名：'） 对于 i 在 stu_name： 如果 i==''： 继续打印（i，end = ''）如何优化

这段代码有一些问题，应该改为：

stu_name = input('请输入学生姓名：')
for i in stu_name:
    if i == '':
        continue
    print(i, end='')

如果你想优化这段代码，可以使用字符串的 `replace()` 方法来去除空格，如下所示：

stu_name = input('请输入学生姓名：')
name_without_space = stu_name.replace(' ', '')
print(name_without_space)

这样可以直接去除所有空格，不需要使用循环和判断语句。

相关问题

Python 存储学生Zhang成绩的字典结构如下： stu={"name":"Zhang","english":80,"python":90,"math":100} 1）请使用上述结构输入学生的name及english、python和math三门课的成绩并存储到字典stu中(不考虑空数据的情况)； 2）计算该同学的平均成绩，同时在字典中添加关键字"avg"用来表示平均成绩； 3）由高到低排序该学生的各科成绩； 4）输出该学生的姓名，各科成绩（保留两位小数）和平均成绩（保留两位小数）。 【样例输入】 Zhang 80 90 100 【样例输出】 Zhang 100.00 90.00 80.00 90.00 【样例说明】 输入为一行，分别是以空格分隔开的学生姓名、英语成绩、python成绩、数学成绩 输出为一行，分别是以空格分隔开的学生姓名、从高到低排序的各科成绩、平均成绩

答案：

1）代码如下：

stu={"name":"Zhang","english":80,"python":90,"math":100}
name, english, python, math = input().split()
stu["name"] = name
stu["english"] = int(english)
stu["python"] = int(python)
stu["math"] = int(math)

2）代码如下：

avg = (stu["english"] + stu["python"] + stu["math"]) / 3
stu["avg"] = avg

3）代码如下：

sorted_scores = sorted(stu.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
sorted_scores = [(k, v) for k, v in sorted_scores if k != "name" and k != "avg"]

4）代码如下：

print(stu["name"], end=" ")
for k, v in sorted_scores:
print("{:.2f}".format(v), end=" ")
print("{:.2f}".format(avg))

total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['longitude'],data['latitude'],data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=[data["median_house_value"]] def split_dataset(): # 读取数据集 #dataset = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]] # 从填空中读取测试集比例 test_size = float(entry.get()) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size,random_state=42) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') a6=Text(root) a6.place(x=2000, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen)报错With n_samples=1, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

;
default:
break;
}
printf("排序成功！\n");
}

3. 学生信息的输入

// 学生信息的输入
Student *input_student() {
Student *stu = (Student*)malloc(sizeof(Student));
这个错误提示表明在使用 `train_test_split` 函数时，测试集的大小为数据集大小的 20%，但 if (stu == NULL) {
printf("Error: 内存分配失败！\n");
exit(0);
}
是数据集中的样本数量不足以生成训练集和测试集，导致生成的训练集为空。这 printf("请输入学生信息：\n");
printf("学号：");
scanf("%d", &stu->id);
printf可能是由于数据集中的样本数量太少所致。

你可以检查一下数据集中的样本数量("姓名：");
scanf("%s", stu->name);
printf("年龄：");
scanf("%d", &stu->age);
printf("性别：");
scanf(" %c", &stu->gender);
printf("专业：");
scanf("%，看看它们是否足够。如果数据集中的样本数量不足以生成训练集和测试集，你s", stu->major);
stu->next = NULL;
return stu;
}

完整的学生信息管理系统如需要考虑使用更小的测试集或者收集更多的数据。

另外，你的代码中也存在一些下：

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

// 学生信息结构体
typedef问题。在将目标变量 `y` 定义为 `[data["median_house_value"]]` 时，它的形状 struct student {
int id; // 学号
char name[20]; // 姓名
int age; // 年龄
char gender; // 性别
char major[20]; // 专业
struct student *next; // 单链表的是 `(1, n_samples)`，应该将其转换为 `(n_samples,)` 的形状，即：

y = data["median_house_value"].values

这里使用 `.values` 将其转换为 `numpy` 数组，并指针域
} Student;

// 学生信息结点类型
typedef struct student_node {
Student *head; // 单链表且不需要用 `[ ]` 将其包裹。