a=2 b=1 c=2 d=3 e=2 for i in range(500): e=e*a*c/(b*d) a+=2 b+=2 c+=2 d+=2 print(e) 解释这段代码

时间: 2024-06-03 14:08:52 浏览: 78
C

c代码两个数字加法

这段代码定义了5个变量a、b、c、d、e，并且初始化它们的值分别为2、1、2、3、2。然后，使用for循环执行500次，每次循环都将变量e的值更新为e*a*c/(b*d)，更新前还将a、b、c、d的值都重新赋值为2。最后输出e的值。由于a、b、c、d的值在每次循环中都被重置为2，所以e的值在每次循环中都相同，都等于2。因此，程序最终会输出2.0，共500次。
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import numpy as np # 定义三角形节点坐标和单元节点关系 nodes = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0]]) elems = np.array([[0, 1, 2]]) # 定义材料的弹性模量和泊松比 E = 210e9 nu = 0.3 # 计算材料的弹性矩阵 D = E / (1 - nu ** 2) * np.array([[1, nu, 0], [nu, 1, 0], [0, 0, (1 - nu) / 2]]) # 构造三角形常应变单元的刚度矩阵 def get_element_stiffness_matrix(elem): x1, y1 = nodes[elem[0]] x2, y2 = nodes[elem[1]] x3, y3 = nodes[elem[2]] A = 0.5 * abs(x1 * y2 + x2 * y3 + x3 * y1 - x1 * y3 - x2 * y1 - x3 * y2) B = np.array([[y2 - y3, 0, y3 - y1, 0, y1 - y2, 0], [0, x3 - x2, 0, x1 - x3, 0, x2 - x1], [x3 - x2, y2 - y3, x1 - x3, y3 - y1, x2 - x1, y1 - y2]]) return A * np.linalg.inv(B.T @ D @ B) # 构造整体刚度矩阵 num_nodes = nodes.shape[0] num_elems = elems.shape[0] K = np.zeros((2 * num_nodes, 2 * num_nodes)) for i in range(num_elems): elem = elems[i] ke = get_element_stiffness_matrix(elem) for r in range(3): for c in range(3): K[2 * elem[r], 2 * elem[c]] += ke[2 * r, 2 * c] K[2 * elem[r], 2 * elem[c] + 1] += ke[2 * r, 2 * c + 1] K[2 * elem[r] + 1, 2 * elem[c]] += ke[2 * r + 1, 2 * c] K[2 * elem[r] + 1, 2 * elem[c] + 1] += ke[2 * r + 1, 2 * c + 1] # 定义边界条件 fixed_nodes = [0] fixed_dofs = [2 * i for i in fixed_nodes] free_dofs = [i for i in range(2 * num_nodes) if i not in fixed_dofs] # 定义外力 F = np.zeros(2 * num_nodes) F[2] = -5000 # 求解位移场 K_ff = K[np.ix_(free_dofs, free_dofs)] F_f = F[free_dofs] u_f = np.linalg.solve(K_ff, F_f) u = np.zeros(2 * num_nodes) u[free_dofs] = u_f # 输出结果 print("位移场:") print(u.reshape(-1, 2)) print("应力场:") for i in range(num_elems): x1, y1 = nodes[elem[0]] x2, y2 = nodes[elem[1]] x3, y3 = nodes[elem[2]] elem = elems[i] u_e = u[2 * elem] B_e = np.array([[y2 - y3, 0, y3 - y1, 0, y1 - y2, 0], [0, x3 - x2, 0, x1 - x3, 0, x2 - x1], [x3 - x2, y2 - y3, x1 - x3, y3 - y1, x2 - x1, y1 - y2]]) epsilon_e = B_e @ u_e sigma_e = D @ epsilon_e print(sigma_e)这段代码中的定义边界条件和定义外力

fixed_dofs = [2 * i for i in fixed_nodes] 其中，fixed_nodes表示被固定的节点的编号，fixed_dofs表示这些节点在整体位移场中的自由度编号，其中乘以2是因为每个节点有两个自由度（x和y方向）。这里的代码表示将...

from Crypto.Util.number import * import gmpy2 def get_params(): a,b = [getPrime(128) for _ in range(2)] a,b = [bin(i)[2:].zfill(128) for i in [a,b]] p = int((a + b),2) q = int((b + a),2) a, b = int(a, 2), int(b, 2) return gmpy2.next_prime(p),gmpy2.next_prime(q),a,b flag = b'flag{******}' m = bytes_to_long(flag) p,q,a,b = get_params() n = p * q stream = [getPrime(128)] for i in range(114): num = (a * stream[-1] + b) % p stream.append(num) e = gmpy2.next_prime(stream[1] * stream[14] + stream[51] * stream[4]) c = pow(m,e,n) print(f'n = {n}') print(f'c = {c}') # n = 6983103504667653623549839927036982238702989760981440695828662474048376735590137382537887815211794982723527122829225808557810219686458488017050037179654123 # c = 6796222297027759937096057530534388748539384795006307524526800462652134886498275107011127280721467103062302906430290388832305421496018525958278394725734527 写个脚本解出flag

a, b = [bin(i)[2:].zfill(128) for i in [a, b]] p = int((a + b), 2) q = int((b + a), 2) a, b = int(a, 2), int(b, 2) return gmpy2.next_prime(p), gmpy2.next_prime(q), a, b n = ...

现在你是一个资深的python程序员，我将提供一段断码给你，帮我检查和优化代码：‘’‘{import openpyxl from openpyxl.styles import Font wb = openpyxl.load_workbook('百优评审简况表-兰敏（文物组）.xlsx') ws = wb['模板1'] font_1 = Font(name='黑体',size=14) font = Font(name='仿宋_GB2312',size=13) font_2 = Font(name='仿宋_GB2312',size=12) font_3 = Font(name='Times New Roman',size=13) for i in range(3,11): for col in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']: if col == 'A' and (i in [3,4,5,6]): for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_1 if col == 'B' and (i in [3,4]): for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font if col == 'B' and (i in [5,6,7,8,9]): for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_1 if col == 'C' and i == 5: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font if col == 'D' and (i in [6, 7, 8, 9]): for row in range(i, ws.max_row + 1, 10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_2 if col == 'E' and i == 5: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_1 if col == 'F' and i == 5: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font if col == 'G' and (i in [4,5]): for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_1 if col == 'H' and i == 3: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_3 if col == 'H' and i == 4: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font wb.save('test.xlsx')}’‘’

for col in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']: for row in range(i, ws.max_row + 1, 10): cell = f"{col}{row}" if col == 'A' and i in [3, 4, 5, 6]: ws[cell].font = font_1 elif col == 'B' and...

优化下列代码:a=float(input()) b=float(input()) c=float(input()) d=float(input()) e=float(input()) f=float(input()) g=float(input()) h=float(input()) i=float(input()) j=float(input()) k=float(input()) if a<=b: print(1) elif b<a<=c: print(2) elif c<a<=d: print(3) elif d<a<=e: print(4) elif e<a<=f: print(5) elif f<a<=g: print(6) elif g<a<=h: print(7) elif h<a<=i: print(8) elif i<a<=j: print(9) elif j<a<=k: print(10) else: print("GOOD")

可以使用列表和循环来优化这段代码，如下所示： ...for i in range(1, 11): if lst[i-1] < a <= lst[i]: print(i) break else: print("GOOD") 这样可以避免重复的代码和变量，使代码更加简洁和易于维护。

解释以下代码。def get_goods_list(page_size, page_no, param): db = dbUtil() param = param.replace("\\", "") count_sql = "select count(*) from goods where " + param count_res = db.query(count_sql)[0][0] start = page_size * (page_no - 1) start = 0 if start < 0 else start sql = "select * from goods where" + param + "order by id desc limit " + str(start) + "," + str(page_size) res = db.query(sql) data_page = [] if count_res % page_size == 0: max_page = int(count_res / page_size) else: max_page = int(count_res / page_size) + 1 if max_page <= 5: page_list = [i for i in range(1, max_page + 1, 1)] elif page_no + 2 > max_page: page_list = [i for i in range(max_page - 5, max_page + 1, 1)] elif page_no - 2 < 1: page_list = [i for i in range(1, 6, 1)] else: page_list = [i for i in range(page_no - 2, page_no + 3, 1)] for a, b, c, d, e, f, g, h in res: item = [a, b, c, d, e, f, g, h] data_page.append(item) db.close() return data_page, count_res, page_list, max_page

这段代码是一个函数，函数名为get_goods_list，它有三个参数：page_size（每页显示的数据条数），page_no（当前页码），param（查询条件）。该函数会从数据库中查询符合条件的商品列表数据，并返回一个包含数据列表...

帮我指出这段代码的错误并修改它，如果代码没错请简化：for j in range(5): num = input("请输入密码（8~10位）:") a,b,c,x = 0,0,0,0 for i in num: print(i) if i in {"a","b","c","d","e","f","g","h","i","j","k","l","m","n","o","p","q","r","s","t","u","v","w","x","y","z"}: a = 1 elif i in {"A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K","L","M","N","O","P","Q","R","S","T","U","V","W","X","Y","Z"}: b = 2 elif i in {"1","2","3","4","5","6","7","8","9","0"}: c = 3 else: x = 1 print(a,b,c,x) if a ==1 and b == 2 and c == 3: continue elif x == 1: print("密码要包含大写，小写和数字！！！") break if len(num) < 8: print("密码太短") elif len(num) > 10: print("密码太长") else: print("密码符合") break

for i in num: if i.islower(): a = True elif i.isupper(): b = True elif i.isdigit(): c = True if a and b and c: print("密码符合要求！") break else: print("密码要包含大写字母、小写字母和数字...

from Crypto.Util.number import * import gmpy2 def get_params(): a,b = [getPrime(128) for _ in range(2)] a,b = [bin(i)[2:].zfill(128) for i in [a,b]] #使用bin(i)将其转换为二进制字符串，并使用[2:]来去除开头的"0b"。（bin(i)返回的字符串形式以"0b"开头，表示该字符串是二进制表示形式） p = int((a + b),2) #上一行已经改为了二进制，那么在这里拼接后改为十进制，并且这里是运算，不会改变ab的值，拼接更不会对其改变 q = int((b + a),2) a, b = int(a, 2), int(b, 2) #将二进制字符串a和b分别转换为十进制整数，并将它们分别赋值给变量a和b。 return gmpy2.next_prime(p),gmpy2.next_prime(q),a,b flag = b'flag{******}' m = bytes_to_long(flag) p,q,a,b = get_params() n = p * q stream = [getPrime(128)] for i in range(114): num = (a * stream[-1] + b) % p stream.append(num) e = gmpy2.next_prime(stream[1] * stream[14] + stream[51] * stream[4]) c = pow(m,e,n) print(f'n = {n}') print(f'c = {c}') # n = 6983103504667653623549839927036982238702989760981440695828662474048376735590137382537887815211794982723527122829225808557810219686458488017050037179654123 # c = 6796222297027759937096057530534388748539384795006307524526800462652134886498275107011127280721467103062302906430290388832305421496018525958278394725734527 请写出解密脚本

a,b = [bin(i)[2:].zfill(128) for i in [a,b]] p = int((a + b),2) q = int((b + a),2) a, b = int(a, 2), int(b, 2) return gmpy2.next_prime(p),gmpy2.next_prime(q),a,b def decrypt(c, p, q, a, b): phi...

下面这段代码什么意思：n=4 df = pd.DataFrame({'group': list('aabbabbbababaababbba'), 'value': [1,2,np.nan,2,4,np.nan,9,2,np.nan,3,7,6,8,np.nan,6,np.nan,np.nan,0,6,5]}) ndfa=df[df["group"] == "a"] ndfb=df[df["group"] == "b"] movingaverage1=[] movingaverage2=[] len1=len(ndfa["value"]) len2=len(ndfb["value"]) for i in range(1,len1+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfa[:1])["value"])): movingaverage1.append(0) else: sub_ndfa=ndfa[:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfa=ndfa[i-n:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) for i in range(1,len2+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfb[:1])["value"])): movingaverage2.append("0") else: sub_ndfb=ndfb[:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfb=ndfb[i-n:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) #确定顺序 astation=[] bstation=[] nlist=[] c=0 d=0 e=0 for i in df["group"]: if i=="a": astation.append(c) else: bstation.append(c) c+=1 for i in range(0,len1+len2): if i in astation: nlist.append(movingaverage1[d]) d+=1 else: nlist.append(movingaverage2[e]) e+=1 flist=pd.Series(nlist) print(flist)

通过取出"group"列中值为"a"和"b"的行，分别计算它们的移动平均值，并将这些移动平均值存储在两个列表（movingaverage1和movingaverage2）中。移动平均值的窗口大小为n。在计算过程中，将NaN值替换为0或者字符串"0...

def Kruskal(n,m,edges): edges.sort(key=lambda edges:int(edges[2])) edge_num=0 res=[] for i in range(m): if edge_num==n-1: break if unite(edges[i][0],edges[i][1]): res.append(edges[i]) edge_num+=1 return res def found(node): if fa[node]==node: return node else: fa[node]=found(fa[node]) return fa[node] def unite(node1,node2): node1=found(node1) node2=found(node2) if node1==node2: return False else: fa[node1]=node2 return True m=12 n=7 di={0:'A',1:'B',2:'C',3:'D',4:'E',5:'F',6:'G'} fa=[_ for _ in range(n)] edges=[[0,1,2],[0,3,5],[0,5,8], [1,2,7],[1,3,7],[1,4,2], [2,4,3],[3,4,6],[3,5,7], [3,6,3],[4,6,4],[5,6,4]] res=Kruskal(n,m,edges) s=0 for edge in res: print(f'{di[edge[0]]}-{di[edge[1]]}:{edge[2]}') s+=edge[2] print(f'权值:{s}')

这段代码会将所有边按照权值从小到大排序，然后依次加入到生成树中，直到生成树的边数达到n-1为止。在加入每一条边之前，会判断这条边的两个节点是否已经连通，如果已经连通，则不加入该边，否则加入该边，并将这两...

优化代码def Kruskal(n, m, edges): edges.sort(key=lambda edges: int(edges[2])) edges_num = 0 res = [] for i in range(m): if edges_num == n - 1: break if unite(edges[i][0], edges[i][1]): res.append(edges[i]) edges_num += 1 return def found(node, fa=None): if fa[node] == node: return node else: fa[node] = found(fa[node]) return fa[node] def unite(node1, node2, fa=None): node1 = found(node1) node1 = found(node1) if node1 == node2: return False else: fa[node1] = node2 return True m = 12 # 边数 n = 7 # 顶点个数 di = {0: 'A', 1: 'B', 2: 'C', 3: 'D', 4: 'E', 5: 'F', 6: 'G'} fa = [_ for _ in range(n)] edges = [[0, 1, 2], [0, 3, 5], [0, 5, 8], [1, 2, 7], [1, 3, 7], [1, 4, 2], [2, 4, 3], [3, 4, 6], [3, 5, 7], [3, 6, 3], [4, 6, 4], [5, 6, 4]] res = Kruskal(n, m, edges) s = 0 for edge in res: print(f'{di[edge[0]]}->{di[edge[1]]}:{edge[2]}') s += edge[2] print(f'权值：{s}')

在这段代码中，输入参数n表示图中节点的个数，m表示图中边的个数，edges是一个列表，其中每个元素为一个长度为3的列表，表示一条边的起点、终点和权值。输出结果res为一个列表，包含最小生成树中的所有边。 该算法...

下面代码的执行结果是 for i in "HELLO": for k in range(2): print(i,end='') if i=='L': break 单选题 (2 分) A. HHEELLOO B. HHEE C. HHEEOO D. HHEELLLLOO

这段代码的执行结果是：HHEE。 代码中首先对字符串 ...在第二次外部循环时，i 的值为 'E'，内部循环同样会执行 2 次，输出两个 'E'，然后跳出内部循环。以此类推，最终的输出结果为 HHEE。 因此，答案为 B. HHEE。

#李济同 202230300305 轻工二班 a = open("C:\Users\ljt\Desktop\期末\python\成绩单.csv","r",encoding = "UTF-8") b = [] for i in a.readlines(): i = i.replace("\n","") #去掉每行的换行符 b.append(i.split(",")) b.sort(key=lambda x:int(x[-1])) #以每个列表最后的元素为比较基准排序 for ii in b: print(ii) print(f"最高的总分为{b[-1][-1]}分，最低的为{b[0][-1]}分。") c = eval(input("请输入一个正整数：")) d = [] e = [] if c <= 37: for iii in range(c): d.append(b[iii][1]) #选出排名较后的同学 e.append(b[36-iii][1]) #选出排名较前的同学 else: #如果人数超过班级人数后全部输出 for iii in range(37): d.append(b[iii][1]) e.append(b[36-iii][1]) print(f"排名前{c}的同学是:{e}。") print(f"排名后{c}的同学是:{d}。") sum = [] sum0 = 0 #将起始值进行累加操作 for j in range(6): for jj in range(37): sum0 = int(b[jj][3+j]) + sum0 #累加每位同学的分数 sum.append('{:.1f}'.format(sum0/37)) #保留一位小数 sum0 = 0 #归零累加 print(f"每道题的平均分成绩为：{sum}。") #任务四 g = {} GG = 0 gg = 0 for iiii in b: g[iiii[1]] = iiii[-1] #将名字为键总分为值创建字典 if int(g[iiii[1]]) < 18: #统计不及格人数 gg = gg + 1 elif int(g[iiii[1]]) >=27: #统计优秀人数 GG = GG + 1 print(f"成绩优秀的同学共：{GG}人，成绩不及格的同学共：{gg}人。") #输出人数 a.close()

1. 首先，通过 open 函数打开 CSV 文件，并将每一行的数据以列表的形式存储到 b 列表中，并按照每个列表最后的元素（即总分）为比较基准进行排序，以得到排名前后的同学列表。 2. 然后，输出班级中总分最高和...

解释一下代码# coding:utf-8 import sys import pygame import random def do(): #创建黑棋 def black(x, y): a = 20 b = 20 c = 20 d = 0 for i in range(50): pygame.draw.circle(screen, (a, b, c), [19.5 + 32 * x, 19.5 + 32 * y], (10 / (d - 5) + 10) * 1.6) a += 1 b += 1 c += 1 d += 0.08 pygame.display.update() #创建白棋 def white(x, y): a = 170 b = 170 c = 170 d = 0 for i in range(50): pygame.draw.circle(screen, (a, b, c), [19.5 + 32 * x, 19.5 + 32 * y], (10 / (d - 5) + 10) * 1.6) a += 1 b += 1 c += 1 d += 0.08 pygame.display.update() pygame.init()#初始化 #创建窗口 screen = pygame.display.set_mode((615, 615)) pygame.display.set_caption('五子棋')#设置标题 screen.fill("#DD954F") a = pygame.Surface((603, 603), flags=pygame.HWSURFACE) a.fill(color='#121010') b = pygame.Surface((585, 585), flags=pygame.HWSURFACE) b.fill(color="#DD954F") c = pygame.Surface((579, 579), flags=pygame.HWSURFACE) c.fill(color='#121010') d = pygame.Surface((576, 576), flags=pygame.HWSURFACE) d.fill(color="#DD954F") e = pygame.Surface((31, 31), flags=pygame.HWSURFACE) e.fill(color="#DD954F") screen.blit(a, (6.5, 6.5)) screen.blit(b, (15, 15)) screen.blit(c, (18, 18)) #绘制棋盘 for j in range(18): for i in range(18): screen.blit(e, (20 + 32 * i, 20 + 32 * j)) alist = [] for j in range(19): alistone = [] for i in range(19): alistone.append(0) alist.append(alistone) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 115.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 115.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 115.5], 5) pygame.display.flip() wb = "black" font1 = pygame.font.SysFont('stxingkai', 70)

2. do() 函数定义了两个内部函数 black() 和 white()，分别用于绘制黑棋和白棋。 3. pygame.init() 初始化 Pygame 库。 4. screen = pygame.display.set_mode((615, 615)) 创建了一个大小为 615x615 的...

说明：阅读下列程序，请写出程序的运行结果。 1、设变量N的值输入为 5，字符 A、BC、D、E 的 ASCII 码分别为 65、66、67、68、69。写出程序运行的结果。 N=eval(input(•请输入一个自然数：） S="" for i in range (1, N+1): for j in range (1, N+1-1): S+=" " #个空格字符 for k in range (1,2*i): S+=chr (64+i) S+='\n' print (S)

根据给出的代码，程序的运行结果如下： 输入：5 输出： ...- 第 3 行输出两个空格，然后输出字符 C 三次。 - 第 4 行输出一个空格，然后输出字符 D。 - 第 5 行不输出空格，直接输出字符 E 五次。

以下代码有错误修改：from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

for img in tag.select("img[title]"): h=img["title"] lsauthors.append(h) return lsauthors def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: # do something pass return ...
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