本文目錄一覽:
- 1、Python中,在長600米,寬400米的地域內建立14000平方米的保護地塊,求沿四周植樹建綠化
- 2、用python計算圓的面積
- 3、用python如何算600-900偶數中,3的倍數?
- 4、如何用python進行數據分析
- 5、Python簡單問題?
- 6、Python語言掃描日誌並統計
Python中,在長600米,寬400米的地域內建立14000平方米的保護地塊,求沿四周植樹建綠化
#這是個小學數學題,不需要Python,計算器就可以解決!
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(“花壇的長為:”,huachang,”米,寬為:”,huakuan,”米”)
Python
是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字符串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承,有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言,Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標準庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。
用python計算圓的面積
新建並打開一個空白的python文件(比如:test.py)。使用def關鍵字定義一個findArea(r)方法,用來計算圓的面積。插入語句:“print(“圓的面積為%.6f” % findArea(5))”,打印相關數據結果。在編輯區域點擊鼠標右鍵,在彈出菜單中選擇“運行”選項即可。
工具/原料:
聯想小新Pro14
Win10
Python3.6.5
PyCharm2020.3.5
1、首先在PyCharm軟件中,打開一個Python項目。
2、在Python項目中,新建並打開一個空白的python文件(比如:test.py)。
3、使用def關鍵字定義一個findArea(r)方法,用來計算圓的面積。
4、插入語句:“print(“圓的面積為%.6f” % findArea(5))”,打印相關數據結果。
5、在編輯區域點擊鼠標右鍵,在彈出菜單中選擇“運行”選項。
6、程序運行完畢後,可以看到已經成功地計算圓的面積。
用python如何算600-900偶數中,3的倍數?
題主你好,
代碼及測試截圖如下:
或:
希望可以幫到題主, 歡迎追問
如何用python進行數據分析
1、Python數據分析流程及學習路徑
數據分析的流程概括起來主要是:讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。
根據每個部分需要用到的工具,Python數據分析的學習路徑如下:
相關推薦:《Python入門教程》
2、利用Python讀寫數據
Python讀寫數據,主要包括以下內容:
我們以一小段代碼來看:
可見,僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數據
在第一步和第二步,我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中,NumPy主要用於矢量化的科學計算,pandas主要用於表型數據處理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面,主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。
Statsmodels允許用戶瀏覽數據,估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計,統計測試,繪圖函數和結果統計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫,可以迅速使用各類機器學習算法。
5、利用Python數據可視化
數據可視化是數據工作中的一項重要內容,它可以輔助分析也可以展示結果。
Python簡單問題?
階梯型的計算規則。
根據算法200度以下是一個算法,[200,500)是一個算法,[500,∞)是另一種算法。但是都是使用函數e_check(n)來計算的。
所以是帶入不同月份的電量的度數來計算的。
書中題目解析的部分應該是出版校驗錯誤了,300度和600度寫錯了,根據多的那一項來看,應該是第三個月600度。
Python語言掃描日誌並統計
修復了一些小的拼寫錯誤
修復了出現無效數據行會出現錯誤的BUG
修復了最小值統計方法的錯誤
===================下面開始咯log.py========
# -*- coding: cp936 -*-
#上一句不可以刪!表示中文路徑是GBK編碼
import datetime
#處理時間的模塊
def sparse(target=’log.txt’) :
tgfile = file(target,”r”)
event={}
#event是一個字典,key是事件的編號,value是數據(可以利用嵌套來擴展數據)
linelog = “Not Empty”
while linelog:
linelog = tgfile.readline()
data = linelog.split(‘ ‘)
#按空格將一行數據分為列表
# print data #testing
if len(data) 4 : #有效的數據行
time1 = data[2][1:] + ‘ ‘ + data[3][:-1]
#將時間處理為(字符串):年-月-日 小時:分鐘:秒
time2 = datetime.datetime.strptime(time1,’%Y-%m-%d %H:%M:%S’)
#將時間識別為datetime類
if data[5] == “begin:” and data[6][:2] == “OK” :
#我不知道有沒有 request begin: fail 這個東西,沒有就把後半刪掉吧!
if not event.has_key(data[0]) :
#第一次發生某id的事件時初始化數據
event[data[0]]=[[1,time2,0]]
#我設置的value是一個列表,每個元素是一次記錄,包括[是否沒結束,開始時間,結束時間]。
else :
event[data[0]].append([1,time2,0])
#已經有過記錄了就在記錄後加一條新記錄
if data[5] == “end:” and data[6][:2] == “OK” :
#我想應該沒有不出現begin就直接end的事件吧……
event[data[0]][-1][0]=0 #最後一條記錄中寫入:事件已經結束
event[data[0]][-1][2]=time2 #最後一條記錄寫入:記錄結束時間
#如果還要處理其他的什麼情形在這裡添加if的判斷
tgfile.close()
return event
def analysis(target=’log.txt’) :
event = sparse(target)
#調用上面定於的sparse方法。其實簡單的處理用不着這麼做的……單純為了擴展性
static = {}
#用於統計結果的字典(其key和event中的key相同)
for oneevent in event :
#每個事件的記錄
static[oneevent]=[0,0,0,0,-1]
#初始化每個事件的統計:[成功發生次數,總發生次數,總發生時間,最大發生時間,最小發生時間]
for onerecord in event[oneevent] :
#每個事件的一次記錄
static[oneevent][0] += 1 #總發生次數加一
if onerecord[0] == 0 : #成功事件
static[oneevent][1] += 1
time_delta = onerecord[2] – onerecord[1]
#計算結果是一個timedelta類型
inttimedelta = time_delta.days *24*60*60 + time_delta.seconds
#將時間差轉化為以秒計算的整數
if inttimedelta static[oneevent][3] :
static[oneevent][3] = inttimedelta #統計最大值
if inttimedelta static[oneevent][4] or static[oneevent][4] 0 :
static[oneevent][4] = inttimedelta #統計最小值
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
===================下面是使用和輸出========
import log
output = log.analysis()
#或者直接log.analysis()
=============輸出============
{‘#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,總次數output[‘#1’][0]==4次
成功次output[‘#1’][1]==1次
失敗次output[‘#1’][0]-output[‘#1’][1]==3次
總時間output[‘#1’][2]==3000秒
平均時間output[‘#1’][2]/output[‘#1’][1]==3000/1==3000秒
最大時間output[‘#1’][3]==3000秒
最小時間output[‘#1’][4]==3000秒
共有len(output)==5種ID事件
原創文章,作者:CI2HH,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/130288.html
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