n = int(input()) ages = map(int, input().split('\n')) average_age = sum(list(ages)) / n print('%.2f' % average_age)有什么问题

这段代码可能有以下问题：

1. 在使用 map 函数时，应该使用 list 函数将其转换为列表，否则在 Python 3 中会产生 TypeError 错误。
2. 在输入时，应该使用 input() 函数，而不是 input().split('\n')，因为 input() 函数返回的是字符串，无需使用 split 函数。
3. 在计算平均年龄时，应该使用 len 函数获取年龄列表的长度，而不是使用输入的 n 变量，因为输入的 n 可能与实际年龄列表的长度不同。
4. 在使用 print 函数输出平均年龄时，应该使用格式化字符串来保留两位小数，而不是使用 '%.2f' % average_age，因为后者较为繁琐。

下面是修改后的代码：

n = int(input())
ages = list(map(int, input().split()))
average_age = sum(ages) / len(ages)
print('%.2f' % average_age)

相关问题

n = int(input()) for i in range(n): ages=input() average_age = sum(list(str(ages))) / n print('%.2f' % average_age)有什么问题

这段代码有一个问题，即输入的年龄字符串应该先转换为整型数组，然后再计算平均值，而不是将字符串转换为字符列表并计算它们的总和。下面是修正后的代码：

n = int(input())
for i in range(n):
    ages = list(map(int, input().split()))
    average_age = sum(ages) / len(ages)
    print('%.2f' % average_age)

此外，输入时应该用空格分隔不同的年龄，而不是连续输入多个年龄字符串。我希望以上内容能够帮助你理解和修改这段代码。

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor titanic = pd.read_csv("D:/新建文件夹/实训/train.csv") ### 使用 RandomForestClassifier 填补缺失的年龄属性 def set_missing_ages(df): # 把已有的数值型特征取出来丢进Random Forest Regressor中 age_df = df[['Age', 'Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']] # 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分 known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values() unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].values() # y即目标年龄 y = known_age[:, 0] # X即特征属性值 X = known_age[:, 1:] # fit到RandomForestRegressor之中 rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1) rfr.fit(X, y) # 用得到的模型进行未知年龄结果预测 predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:, 1::]) # 用得到的预测结果填补原缺失数据 df.loc[(df.Age.isnull()), 'Age'] = predictedAges return df titanic = set_missing_ages(titanic) #将Embarked,Sex,Pclass转换成为onehot编码 dummies_Embarked = pd.get_dummies(titanic['Embarked'], prefix= 'Embarked') dummies_Sex = pd.get_dummies(titanic['Sex'], prefix= 'Sex') dummies_Pclass = pd.get_dummies(titanic['Pclass'], prefix= 'Pclass') df = pd.concat([titanic, dummies_Embarked, dummies_Sex, dummies_Pclass], axis=1) df.drop(['Pclass', 'Name', 'Sex', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'], axis=1, inplace=True) print(df)

这段代码的问题可能是在以下这行代码：

known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values()

这里的 values() 应该改成 values。

values() 是一个 pandas DataFrame 的方法，用来返回数据帧的值的 Numpy 数组形式。但是在这里，我们已经使用了 .values 属性来获取 age_df 的 Numpy 数组形式，所以不能再次使用 values() 方法。修改代码为：

known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values

这样就可以避免这个错误了。