1) 给出某班级4位学生的成绩信息,完成每位同学平均成绩计算,并打印出来。 2) 给出: clsGrads={'陈锋':{'C语言':80,'java':78,'C#':76}, '李进杰':{'C语言':84,'java':82,'C#':84}, '王雨杰':{'C语言':78,'java':83,'C#':89}, '蒋智涛':{'C语言':90,'java':65,'C#':78}} 3) 运行结果可参考下图:

时间: 2023-06-02 11:03:49 浏览: 48
++':90},'张三':{'C语言':90,'java':85,'C++':95},'李四':{'C语言':75,'java':80,'C++':70},'王五':{'C语言':85,'java':90,'C++':80}}, 1) 陈锋的平均成绩为(80+78+90)/3=82.67,张三的平均成绩为(90+85+95)/3=90,李四的平均成绩为(75+80+70)/3=75,王五的平均成绩为(85+90+80)/3=85。 2) 陈锋的平均成绩为82.67,张三的平均成绩为90,李四的平均成绩为75,王五的平均成绩为85。
相关问题

1) 给出某班级4位学生的成绩信息,完成每位同学平均成绩计算,并打印出来。 2) 给出: clsGrads={'陈锋':{'C语言':80,'java':78,'C#':76}, '李进杰':{'C语言':84,'java':82,'C#':84}, '王雨杰':{'C语言':78,'java':83,'C#':89}, '蒋智涛':{'C语言':90,'java':65,'C#':78}}

#1:假设4位学生分别为A、B、C、D,他们的成绩如下: A:80分、75分、85分、90分 B:70分、80分、75分、85分 C:90分、85分、95分、90分 D:95分、80分、90分、85分 按照题目要求,我们需要分别计算每个学生的平均成绩。计算方法就是将每个学生的4门课的成绩加起来,再除以4。计算结果如下: A:(80+75+85+90)÷4=82.5分 B:(70+80+75+85)÷4=77.5分 C:(90+85+95+90)÷4=90分 D:(95+80+90+85)÷4=87.5分 最后,我们按照题目要求,将每位同学的平均成绩打印出来,结果如下: A的平均成绩为82.5分 B的平均成绩为77.5分 C的平均成绩为90分 D的平均成绩为87.5分 #2:假设clsGrads字典中包含三个学生的成绩信息,分别是陈锋、张三和李四。他们的成绩如下: 陈锋:C语言80分,Java78分,C++83分 张三:C语言90分,Java85分,Python92分 李四:C语言85分,Java80分,C#87分 按照题目要求,我们需要计算每个学生的总成绩和平均成绩,并将结果打印出来。计算方法就是将每个学生的各科成绩加起来,再除以总科目数。计算结果如下: 陈锋的总成绩为(80+78+83)=241分,平均成绩为241÷3=80.33分 张三的总成绩为(90+85+92)=267分,平均成绩为267÷3=89分 李四的总成绩为(85+80+87)=252分,平均成绩为252÷3=84分 最后,我们按照题目要求,将每位同学的总成绩和平均成绩打印出来,结果如下: 陈锋的总成绩为241分,平均成绩为80.33分 张三的总成绩为267分,平均成绩为89分 李四的总成绩为252分,平均成绩为84分

列出每位学生的年龄,并分别统计每个班的平均年龄。

好的,以下是查询语句: ``` SELECT s.name, TIMESTAMPDIFF(YEAR, s.birthday, CURDATE()) AS age, AVG(TIMESTAMPDIFF(YEAR, s.birthday, CURDATE())) AS avg_age FROM student s INNER JOIN class c ON s.class_id = c.id GROUP BY s.id, c.id ``` 解释一下这个语句的含义: 首先,从学生表(student)和班级表(class)中联接出学生的姓名(name)、生日(birthday)和班级id(class_id)。 然后,使用TIMESTAMPDIFF函数计算出每个学生的年龄(age)。 接着,使用INNER JOIN将学生表和班级表联结起来,以便后面根据班级分组统计平均年龄(avg_age)。 最后,使用GROUP BY对学生和班级进行分组,以便统计每个班级的平均年龄(avg_age)。 希望能对你有所帮助!

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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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