pyhon编写-一个程序， 读取一个0到1000之间的整数并计算它各位数字之和。例如:如果一个整数是932，那么它各位数字之和就是14。(提示:使用%来提取数字，使用//运算符来去除掉被提取的数字)。

As an AI language model, I do not have any emotions or opinions, and I do not have a concept of null. However, null in computer programming refers to a value or a reference that does not exist or is invalid. It is often used to indicate the absence of a value or to indicate an error or undefined behavior.

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' stuScore=np.loadtxt(r'C:\Users\86130\Desktop\student_score.csv',delimiter='.') sumEach=np.sum(stuScore[:,1:],axis=1) #返回每个学生三门课程总分 avgEachCourse=np.average(stuScore[:,1:],axis=0)#返回所有学生每门课程平均分maxMath-np.max(stuScore ，1]) #返回高数的最高分 maxEng=np.max(stuScore[:2]) #返回英语的最高分 maxPython=np.max(stuScore[:,3])#返回Pyhon的最高分 minMath=np.min(stuScore[:,1]) #返回高数的最低分 minEng=np.min(stuScorc[:,2]) minPython=np.min(stuScore[:,3])#返回Pyhon的最低分 print("每个学生的三门课程总分:") print(sumEach) print("所有学生的每门课程平均分:") print(avgEachCourse) print("每门课程的最意分:") print (maxMath, maxEng,maxPython) print("每门课程的最低分:") print(minMath,minEng.ninPython) mathScore=stuScore[:,1] #北取产数成绩 engScore=stuScorel[:,2] pythonScore-stuScore[:,3]# 取Pyhon成绩 plt.suptitle("课程成结分布百方图") #为当前绘图区添加标题 #绘制高数成绩直方图 plt.subplot(3,1,1) plt.hist('mathScorc,bins=10,range=(0,100),color=red')#绘制直方图，从0到100分成10段plt.xlabel(高数成绩分数段)#设置x轴标签 plt.ylabel('人数')#设置y轴标签 plt.xlim(O,100)#设置x抽区间 plt.xticks([o,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])#设置x轴刻度 plt.yticks([0,2, 4,6,8,10,12,14,16,18,20])#设置y轴刻度 olt.eridO #设置网格线 #绘制英语成绩直方图 plt.subolot(3,1,2) plt.hist('engScore,bins=10,range=(0,100),color= grcen')#同上 plt.xlabel("英语成绩分数段") plt.ylabel(人数) plt.xlim(0.100) plt.xticks([0,10,20,30,40.50,60,70,80,90,100]) plt.yticks([0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]) plt.grid() #绘制Pyhon成绩直方图 plt.subplot(3,1,3) plt.hist(pythonScore,bins=10,range=(0,100))#同上 plt.xlabel("Pyhon成绩分数段") plt.ylabel("人数") plt.xlim(0,100) pit. xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) plt.yticks([0, 2, 4,6, 8.10, 12, 14,16,18,20]) plt.grid() plt.show()帮我检查代码哪里出错了

在代码的第3行，matplotlib包的导入方式有误，应该改为：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

在代码的第4行，应该加上文件读取方式的模式参数，改为：

stuScore = np.loadtxt(r'C:\Users\86130\Desktop\student_score.csv', delimiter=',')

在代码的第12行，变量名写错了，应该改为：

maxMath = np.max(stuScore[:,1])

在代码的第17行，变量名写错了，应该改为：

minEng = np.min(stuScore[:,2])

在代码的第37行，xlabel()函数的参数应该是字符串类型，需要加上引号，改为：

plt.xlabel('高数成绩分数段')

在代码的第41行，ylabel()函数的参数应该是字符串类型，需要加上引号，改为：

plt.ylabel('人数')

在代码的第56行，xticks()函数的参数应该是整数类型，需要去掉小数点，改为：

plt.xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])

在代码的第57行，yticks()函数的参数应该是整数类型，需要去掉小数点，改为：

plt.yticks([0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20])

在代码的第63行，ylabel()函数的参数应该是字符串类型，需要加上引号，改为：

plt.ylabel('人数')

在代码的第69行，xticks()函数的参数应该是整数类型，需要去掉小数点，改为：

plt.xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])

在代码的第70行，yticks()函数的参数应该是整数类型，需要去掉小数点，改为：

plt.yticks([0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20])

最后，代码的最后一行缺少一个字母，应该改为：

plt.show()

怎么用pyhon筛选excel里的列

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件，并筛选出特定的列。以下是简单的步骤：

1. 首先，需要安装`pandas`和`openpyxl`或`xlrd`库，分别用于读取Excel文件和数据操作。可以使用以下命令安装：

   pip install pandas openpyxl
   # 或者如果需要读取旧版本的xls文件
   pip install xlrd

2. 使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel文件，例如`df`表示读取后的DataFrame：

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. 要筛选出特定列，可以指定列名或索引。如果你想要选择一列或多列，可以这样做：
- 指定列名（字符串列表）：

     selected_columns = ['column1', 'column2']
     new_df = df[selected_columns]

- 指定整数索引：

     selected_indices = [0, 2]  # 第一列和第三列
     new_df = df.iloc[:, selected_indices]

4. 最后，你可以将筛选后的DataFrame保存回Excel文件：

   new_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)