python计算练习题

以下是一些Python计算练习题：

1. 编写一个程序，计算1到100之间所有偶数的和。

2. 编写一个程序，输入一个半径，计算圆的周长和面积。

3. 编写一个程序，输入一组数字，计算它们的平均数。

4. 编写一个程序，输入两个数字，计算它们的和、差、积和商。

5. 编写一个程序，输入一个数字，计算它的平方和立方。

6. 编写一个程序，输入一个数值和一个百分比，计算该数值的百分之多少。

7. 编写一个程序，输入两个数字和一个运算符，计算它们的结果。

8. 编写一个程序，输入一个年份，判断它是否为闰年。

9. 编写一个程序，输入一个数字，判断它是否为质数。

10. 编写一个程序，输入一个数字n，计算n的阶乘。

相关问题

Python字典练习题

### Python 字典练习题

#### 示例题目一：统计文本中单词数量并找出频率最高的五个词

给定一段纯文字的字符串，去除所有标点符号后，统计该段落内不同单词的数量，并找到出现次数最多的前五名。

from collections import Counter
import re

def word_frequency(text):
    words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
    counts = Counter(words)

    most_common_words = counts.most_common(5)
    
    unique_word_count = len(counts)

    return {
        "unique_word_count": unique_word_count,
        "top_5_frequent_words": dict(most_common_words),
    }

text_input = """
Python is an interpreted high-level general-purpose programming language.
Python's design philosophy emphasizes code readability with its notable use of significant indentation.
"""

result = word_frequency(text_input)
print(f"Unique Words Count: {result['unique_word_count']}")
print("Top 5 Frequent Words:")
for word, freq in result["top_5_frequent_words"].items():
    print(f"{word}: {freq}")

此代码片段展示了如何处理输入文本以计算唯一单词计数和最高频率词汇表[^2]。

#### 示例题目二：修改嵌套字典结构

基于提供的初始字典`dic1`，执行一系列操作来改变其内部值：

- 向"name"列表添加新成员"wusir"
- 将"name"列表内的所有实例'dxl'转换成大写字母'DXL'
- 增添新的键值对到子字典"oldboy"下
- 移除特定项自"oldboy"下的另一个子列表

dic1 = {'name': ['dxl', 2, 3, 5], 'job': 'teacher', 'oldboy': {'dxl': ['python1', 'python2', 100]}}

# 添加元素至 name 列表
dic1["name"].append("wusir")

# 修改 dxl 成 DXL
for index in range(len(dic1['name'])):
    if isinstance(dic1['name'][index], str) and dic1['name'][index].lower() == 'dxl':
        dic1['name'][index] = 'DXL'

# 新增键值对于 oldboy 下面
dic1["oldboy"]["老男孩"] = "linux"

# 删除 python2 自 oldboy -> dxl 的列表里
if "python2" in dic1["oldboy"]["dxl"]:
    dic1["oldboy"]["dxl"].remove("python2")

print(dic1)

这段脚本实现了上述四个任务的要求，同时也体现了对于复杂数据类型的灵活运用能力[^3]。

python集合练习题

### Python Set 练习题

#### 题目一：创建集合并执行基本操作
定义两个列表 `list_a` 和 `list_b`，分别包含一些整数。将这两个列表转换成集合，并找出它们之间的交集、并集以及差集。

def set_operations():
    list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
    list_b = [4, 5, 6, 7]

    # 转换成集合
    set_a = set(list_a)
    set_b = set(list_b)

    intersection = set_a.intersection(set_b)  # 获取交集
    union = set_a.union(set_b)                # 获取并集
    difference_ab = set_a.difference(set_b)   # A 对 B 的差集
    difference_ba = set_b.difference(set_a)   # B 对 A 的差集
    
    print(f"Intersection: {intersection}")
    print(f"Union: {union}")
    print(f"Difference (A-B): {difference_ab}")
    print(f"Difference (B-A): {difference_ba}")

set_operations()

此代码展示了如何利用集合来处理重复数据[^1]。

#### 题目二：去除列表中的重复项
给定一个可能含有重复元素的列表，编写函数返回一个新的无重复元素的列表。

def remove_duplicates(input_list):
    unique_set = set(input_list)              # 使用集合特性去重
    no_duplicate_list = list(unique_set)      # 将集合转回列表
    return no_duplicate_list

test_list = ["apple", "banana", "orange", "apple"]
print(remove_duplicates(test_list))

这段代码说明了通过集合可以轻松实现列表内元素唯一化的目的[^2]。

#### 题目三：查找共同好友
假设有两位用户的社交网络联系人名单存储于两个不同的列表中，请设计算法找到这两个人共有的朋友。

def common_friends(user1_contacts, user2_contacts):
    contacts_1 = set(user1_contacts)
    contacts_2 = set(user2_contacts)
    
    mutual_friends = contacts_1 & contacts_2       # 计算交集即为共有好友
    return mutual_friends

friends_of_user1 = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
friends_of_user2 = ['David', 'Eve', 'Bob']

common_friendship = common_friends(friends_of_user1, friends_of_user2)
print(common_friendship)

上述例子体现了集合运算在实际应用场景下的灵活性和效率[^3]。