求学生最高分数科目和分数defget max _ socre ( score dic )返回学生考试成绩的最高分的科目和分数: param score _ dic ; return : passdic =【语文' : 90数学' : 97 , "英语':98 ) course , score = get _ max _ socre ( dic ) print ( course , score )
时间: 2024-02-17 07:02:20 浏览: 25
以下是实现get_max_score函数的Python代码:
```python
def get_max_score(score_dic):
max_score = 0
max_course = ''
for course, score in score_dic.items():
if score > max_score:
max_score = score
max_course = course
return max_course, max_score
```
这个函数接收一个字典score_dic作为参数,字典的键表示科目名称,值表示分数。函数遍历字典,记录最高分数和对应的科目名称,最后返回最高分数的科目和分数。在主程序中可以这样调用函数:
```python
passdic = {'语文': 90, '数学': 97, '英语': 98}
course, score = get_max_score(passdic)
print(course, score)
```
输出结果为:
```
英语 98
```
表示英语是最高分数的科目,分数为98。
相关问题
有10个学生的某门课成绩,求要求编写以下函数:平均成绩、最高分、分数从小到大排序。
以下是求平均成绩、最高分、分数从小到大排序的 Python 代码示例:
```python
def average_score(scores):
"""
计算平均成绩
:param scores: 成绩列表
:return: 平均成绩
"""
return sum(scores) / len(scores)
def max_score(scores):
"""
获取最高分
:param scores: 成绩列表
:return: 最高分
"""
return max(scores)
def sort_scores(scores):
"""
分数从小到大排序
:param scores: 成绩列表
:return: 排序后的成绩列表
"""
return sorted(scores)
# 测试
scores = [90, 85, 92, 78, 89, 95, 87, 80, 84, 91]
print("平均成绩:", average_score(scores))
print("最高分:", max_score(scores))
print("分数从小到大排序:", sort_scores(scores))
```
输出结果:
```
平均成绩: 87.1
最高分: 95
分数从小到大排序: [78, 80, 84, 85, 87, 89, 90, 91, 92, 95]
```
grid_search.best_score_这个分数是怎么算出来的代表什么,代码是讲解一下
在机器学习中,我们通常使用交叉验证来评估模型的性能。GridSearchCV使用交叉验证来评估每种参数组合的性能,并找到最佳参数组合。
GridSearchCV的best_score_属性返回在搜索过程中最佳参数组合的平均得分,也就是说,模型在最佳参数组合下的预测性能最优。这个数字代表模型在所有参数组合中表现最好的一个。
下面是一个简单的示例代码,可以帮助你更好地理解:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 创建SVC模型对象
svc = SVC()
# 创建参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.01, 0.1, 1]}
# 创建GridSearchCV对象,运行交叉验证以找到最佳参数组合
grid_search = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(iris.data, iris.target)
# 打印最佳参数组合和最佳得分
print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best Score: ", grid_search.best_score_)
```
在上面的代码中,我们使用Iris数据集创建了一个GridSearchCV对象,并设置了参数网格和交叉验证次数。接着,我们调用GridSearchCV的fit方法来运行交叉验证并找到最佳参数组合。最后,我们打印出最佳参数组合和最佳得分。
这个输出将告诉你在所有可能的参数组合中,最佳的参数值是什么,同时也告诉你在这个最佳的参数值下模型的性能有多优秀(可以使用任意的度量方法来评估)。
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