首页用Python代码写回文数题目描述：一个数如果从左往右读和从右往左读数字是相同的，则称这个数是回文数，如121，1221，15651都是回文数。现在请写出一个函数hw(n)，判断n是否为回文数，是的话返回True，否则返回False。请利用此函数输出四位数中所有的回文数

用Python代码写回文数题目描述：一个数如果从左往右读和从右往左读数字是相同的，则称这个数是回文数，如121，1221，15651都是回文数。现在请写出一个函数hw(n)，判断n是否为回文数，是的话返回True，否则返回False。请利用此函数输出四位数中所有的回文数

时间: 2023-10-31 16:04:09 浏览: 106

基于Python实现手写数字识别【100012586】

5星 · 资源好评率100%

大学毕业设计题目，手写数字识别需安装Python3.X 64bit相关版本、Tensorflow 1.x相关版本 IDE建议使用Pycharm 打开main.py，运行即可。文旨在通过使用 Google 研发的 Tensorflow 人工智能框架，分别搭建 Softmax 回归模型和卷积神经网络模型，并比较两者的识别率高低。本系统使用的手写数字数据集是 MNIST 数据集，该数据集分为三部分：55000 行训练数据集、10000 行测试数据集、以及 5000 行的验证数据集。每个测试集的图像的长和宽各为 28 个像素点，测试集的标签表示该图像是哪个数字。经过搭建、训练、使用两个模型，Softmax 回归模型和卷积神经网络模型对手写数字的识别率分别为 91.92% 和 99.13%，卷积神经网络的识别率已经达到了可以实际应用的程度。本文为人工智能的手写数字识别的发展提供了一定的理论价值和科研依据。关键词：机器学习，手写数字识别，TensorFlow，Softmax，CNN

可以使用字符串的切片来实现回文数的判断，具体代码如下： ```python def hw(n): return str(n) == str(n)[::-1] for i in range(1000, 10000): if hw(i): print(i) ``` 输出结果为： ``` 1001 1111 1221 1331 1441 1551 1661 1771 1881 1991 2002 2112 2222 2332 2442 2552 2662 2772 2882 2992 3003 3113 3223 3333 3443 3553 3663 3773 3883 3993 4004 4114 4224 4334 4444 4554 4664 4774 4884 4994 5005 5115 5225 5335 5445 5555 5665 5775 5885 5995 6006 6116 6226 6336 6446 6556 6666 6776 6886 6996 7007 7117 7227 7337 7447 7557 7667 7777 7887 7997 8008 8118 8228 8338 8448 8558 8668 8778 8888 8998 9009 9119 9229 9339 9449 9559 9669 9779 9889 9999 ```

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