编写一个程序,输入学生人数和每个人的成绩,计算平均成绩

时间: 2023-05-31 09:21:09 浏览: 169
### 回答1: 好的,以下是一种计算输入学生人数和每个人的成绩,并计算平均成绩的程序的示例代码: ``` # 定义一个变量用于存储学生人数 num_students = int(input("请输入学生人数:")) # 定义一个变量用于存储所有学生的成绩之和 total_score = 0 # 循环输入每个学生的成绩,并将其加入总成绩 for i in range(num_students): score = int(input("请输入第{}个学生的成绩:".format(i+1))) total_score += score # 计算平均成绩 average_score = total_score / num_students # 输出平均成绩 print("平均成绩为:{:.2f}".format(average_score)) ``` 这个程序首先要求用户输入学生人数,然后使用一个 `for` 循环来逐个输入每个学生的成绩并将其加入总成绩中。最后,通过除以学生人数来计算平均成绩,并输出结果。在这个程序中,输入和输出都使用了中文提示,方便中文用户使用。 ### 回答2: 编写一个计算平均成绩的程序,需要进行以下步骤: 1. 输入学生人数和每个人的成绩 首先,需要通过代码在终端或者命令行界面中获取用户输入的学生人数和成绩。可以使用input函数来获取用户输入。可以使用列表或字典来存储每个学生的成绩信息。 2. 计算总成绩 获取所有学生的成绩后,可以使用循环来计算所有学生的总成绩。可以使用一个变量来累加每个学生的成绩,并在循环结束时得到总成绩。 3. 计算平均成绩 计算平均成绩需要将总成绩除以学生人数。在得到总成绩后,可以使用除法来计算平均成绩。 4. 输出结果 最后,将计算得到的平均成绩输出到屏幕上供用户查看。 以下是一个Python编写的计算平均成绩的程序示例: ```python # 获取学生人数 num_of_students = int(input("请输入学生人数:")) # 用列表存储学生成绩 score_list = [] for i in range(num_of_students): score = int(input(f"请输入第{i+1}个学生的成绩:")) score_list.append(score) # 计算总成绩和平均成绩 total_score = sum(score_list) average_score = total_score / num_of_students # 输出结果 print(f"总成绩为:{total_score},平均成绩为:{average_score}") ``` 该程序会先提示用户输入学生人数,然后通过for语句获取每个学生的成绩,存储在score_list列表中。最后,程序使用sum函数计算出所有学生的总成绩,并将其除以学生人数得到平均成绩。结果会显示在屏幕上。 ### 回答3: 编写一个程序来输入学生人数和每个学生的成绩,计算平均成绩。下面是一个基本的Python程序,可以实现这一功能: ``` num = int(input("请输入学生人数:")) # 输入学生人数 total = 0 # 初始化总成绩为0 # 循环输入每个学生的成绩,并累加到总成绩中 for i in range(num): score = float(input("请输入第%d个学生的成绩:"%(i+1))) total += score # 计算平均成绩 avg_score = total / num print("平均成绩为:%.2f" % avg_score) # 输出平均成绩,保留两位小数 ``` 假设我们想要输入5个学生的成绩,那么程序的运行过程如下: ``` 请输入学生人数:5 请输入第1个学生的成绩:80 请输入第2个学生的成绩:90 请输入第3个学生的成绩:85 请输入第4个学生的成绩:75 请输入第5个学生的成绩:95 平均成绩为:85.00 ``` 在上面的程序中,我们首先输入学生人数,然后使用for循环循环输入每个学生的成绩,并将每个成绩累加到总成绩中,最后计算平均成绩并输出结果。注意,为了保留两位小数,我们使用了“%.2f”格式化字符串来指定输出格式。

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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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