用python如何算600（怎样用python计算）

本文目录一览：

1、Python中，在长600米，宽400米的地域内建立14000平方米的保护地块，求沿四周植树建绿化
2、用python计算圆的面积
3、用python如何算600-900偶数中,3的倍数？
4、如何用python进行数据分析
5、Python简单问题？
6、Python语言扫描日志并统计

Python中，在长600米，宽400米的地域内建立14000平方米的保护地块，求沿四周植树建绿化

#这是个小学数学题，不需要Python，计算器就可以解决！

import math

#14000=600*bilv*400*bilv

bilv=math.sqrt(14000/(600*400))

chang=600*bilv

kuan=400*bilv

huachang=(600-chang)/2

huakuan=(400-kuan)/2

print(“花坛的长为:”,huachang,”米，宽为：”,huakuan,”米”)

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

用python计算圆的面积

新建并打开一个空白的python文件（比如：test.py）。使用def关键字定义一个findArea(r)方法，用来计算圆的面积。插入语句：“print(“圆的面积为%.6f” % findArea(5))”，打印相关数据结果。在编辑区域点击鼠标右键，在弹出菜单中选择“运行”选项即可。

工具／原料：

联想小新Pro14

Win10

Python3.6.5

PyCharm2020.3.5

1、首先在PyCharm软件中，打开一个Python项目。

2、在Python项目中，新建并打开一个空白的python文件（比如：test.py）。

3、使用def关键字定义一个findArea(r)方法，用来计算圆的面积。

4、插入语句：“print(“圆的面积为％.6f” % findArea(5))”，打印相关数据结果。

5、在编辑区域点击鼠标右键，在弹出菜单中选择“运行”选项。

6、程序运行完毕后，可以看到已经成功地计算圆的面积。

用python如何算600-900偶数中,3的倍数？

题主你好,

代码及测试截图如下:

或:

希望可以帮到题主, 欢迎追问

如何用python进行数据分析

1、Python数据分析流程及学习路径

数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：

Python简单问题？

阶梯型的计算规则。

根据算法200度以下是一个算法，[200,500)是一个算法，[500,∞)是另一种算法。但是都是使用函数e_check(n)来计算的。

所以是带入不同月份的电量的度数来计算的。

书中题目解析的部分应该是出版校验错误了，300度和600度写错了，根据多的那一项来看，应该是第三个月600度。

Python语言扫描日志并统计

修复了一些小的拼写错误

修复了出现无效数据行会出现错误的BUG

修复了最小值统计方法的错误

===================下面开始咯log.py========

# -*- coding: cp936 -*-

#上一句不可以删！表示中文路径是GBK编码

import datetime

#处理时间的模块

def sparse(target=’log.txt’) :

tgfile = file(target,”r”)

event={}

#event是一个字典，key是事件的编号，value是数据（可以利用嵌套来扩展数据）

linelog = “Not Empty”

while linelog:

linelog = tgfile.readline()

data = linelog.split(‘ ‘)

#按空格将一行数据分为列表

# print data #testing

if len(data) 4 : #有效的数据行

time1 = data[2][1:] + ‘ ‘ + data[3][:-1]

#将时间处理为（字符串）：年-月-日小时:分钟:秒

time2 = datetime.datetime.strptime(time1,’%Y-%m-%d %H:%M:%S’)

#将时间识别为datetime类

if data[5] == “begin:” and data[6][:2] == “OK” :

#我不知道有没有 request begin: fail 这个东西，没有就把后半删掉吧！

if not event.has_key(data[0]) :

#第一次发生某id的事件时初始化数据

event[data[0]]=[[1,time2,0]]

#我设置的value是一个列表，每个元素是一次记录，包括[是否没结束，开始时间，结束时间]。

else :

event[data[0]].append([1,time2,0])

#已经有过记录了就在记录后加一条新记录

if data[5] == “end:” and data[6][:2] == “OK” :

#我想应该没有不出现begin就直接end的事件吧……

event[data[0]][-1][0]=0 #最后一条记录中写入：事件已经结束

event[data[0]][-1][2]=time2 #最后一条记录写入：记录结束时间

#如果还要处理其他的什么情形在这里添加if的判断

tgfile.close()

return event

def analysis(target=’log.txt’) :

event = sparse(target)

#调用上面定于的sparse方法。其实简单的处理用不着这么做的……单纯为了扩展性

static = {}

#用于统计结果的字典（其key和event中的key相同）

for oneevent in event :

#每个事件的记录

static[oneevent]=[0,0,0,0,-1]

#初始化每个事件的统计：[成功发生次数，总发生次数，总发生时间，最大发生时间，最小发生时间]

for onerecord in event[oneevent] :

#每个事件的一次记录

static[oneevent][0] += 1 #总发生次数加一

if onerecord[0] == 0 : #成功事件

static[oneevent][1] += 1

time_delta = onerecord[2] – onerecord[1]

#计算结果是一个timedelta类型

inttimedelta = time_delta.days *24*60*60 + time_delta.seconds

#将时间差转化为以秒计算的整数

if inttimedelta static[oneevent][3] :

static[oneevent][3] = inttimedelta #统计最大值

if inttimedelta static[oneevent][4] or static[oneevent][4] 0 :

static[oneevent][4] = inttimedelta #统计最小值

static[oneevent][2] += inttimedelta

return static

===================下面是log.txt===========

#1 0.0.0.0 [2007-06-12 23:27:08] request begin: OK

#3 0.0.0.0 [2007-06-12 23:28:08] request begin: fail

#1 0.0.0.0 [2007-06-12 23:37:08] request begin: OK

#1 0.0.0.0 [2007-06-12 23:37:18] request for a data: OK

#1 0.0.0.0 [2007-06-12 23:37:19] received some data: OK

#1 0.0.0.0 [2007-06-13 00:27:08] request end: OK

#2 0.0.0.0 [2007-06-13 00:37:08] request begin: OK

#2 0.0.0.0 [2007-06-13 00:47:08] request end: OK

system ERROR :reboot

Another Invalid Line

#1 0.0.0.0 [2007-06-13 23:28:18] request begin: OK

#7 0.0.0.0 [2007-06-13 23:29:08] request begin: OK

#7 0.0.0.0 [2007-06-13 23:30:18] request end: OK

#4 0.0.0.0 [2007-06-13 23:33:08] request begin: OK

#4 0.0.0.0 [2007-06-13 23:35:23] request end: OK

#4 0.0.0.0 [2007-06-13 23:37:08] request begin: OK

#4 0.0.0.0 [2007-06-13 23:43:38] request end: OK

#5 0.0.0.0 [2007-06-13 23:47:08] request begin: OK

#1 0.0.0.0 [2007-06-13 23:57:48] request begin: OK

#5 0.0.0.0 [2007-06-13 23:59:08] request end: OK

===================下面是使用和输出========

import log

output = log.analysis()

#或者直接log.analysis()

=============输出============

{‘#2’: [1, 1, 600, 600, 600], ‘#1’: [4, 1, 3000, 3000, 3000], ‘#7’: [1, 1, 70, 70, 70], ‘#5’: [1, 1, 720, 720, 720], ‘#4’: [2, 2, 525, 390, 135]}

比如#1事件，总次数output[‘#1’][0]==4次

成功次output[‘#1’][1]==1次

失败次output[‘#1’][0]-output[‘#1’][1]==3次

总时间output[‘#1’][2]==3000秒

平均时间output[‘#1’][2]/output[‘#1’][1]==3000/1==3000秒

最大时间output[‘#1’][3]==3000秒

最小时间output[‘#1’][4]==3000秒

共有len(output)==5种ID事件

原创文章，作者：CI2HH，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/130288.html