Pythonaverage函數詳解

一、len用法

def pythonaverage(marks):
    num_of_marks = len(marks)
    total_sum = sum(marks)
    avg = total_sum / num_of_marks
    return avg

marks = [55, 88, 78, 90, 79]
print("Average of the students:", pythonaverage(marks))

len函數是Python中一種獲取序列長度的函數，可以作用於list，tuple，str等序列類型。在pythonaverage函數中，使用len函數獲取了marks序列的長度，方便計算平均值。

此處的marks序列可以包含浮點數、整數等類型的元素，因為python中使用弱類型變量，所以無需顯式聲明數據類型。

通過上述代碼，我們可以看到pythonaverage函數求出了數組marks中數的平均數。

二、pythonln函數

import math

def pythonaverage(marks):
    num_of_marks = len(marks)
    total_sum = sum(marks)
    avg = total_sum / num_of_marks
    avg_ln = math.log(avg)
    return avg_ln

marks = [55, 88, 78, 90, 79]
print("Natural logarithm of the average of the students:", pythonaverage(marks))

在Python中，有一個數學模塊math，它提供了許多數學函數的實現，包括求自然對數的ln函數。

在pythonaverage函數中，使用了math模塊的log函數，並將平均值作為參數傳遞給該函數，最後計算出數的自然對數。

上述代碼將以自然對數方式返回marks數組的平均值。

三、pythonreturn函數

import math

def pythonaverage(marks):
    num_of_marks = len(marks)
    total_sum = sum(marks)
    avg = total_sum / num_of_marks
    avg_ln = math.log(avg)
    return round(avg_ln, 2)

marks = [55, 88, 78, 90, 79]
print("Rounded natural logarithm of the average of the students:", pythonaverage(marks))

在Python中，通過return函數將計算結果輸出。

可以看到，代碼中使用了round函數，用於將結果舍入到小數點後兩位。

上述代碼將以自然對數方式返回marks數組的平均值，並將值四捨五入到小數點後兩位。該函數的計算結果將是一個數值。

四、pythonget函數

import math

def pythonaverage(marks):
    num_of_marks = len(marks)
    total_sum = sum(marks)
    avg = total_sum / num_of_marks
    avg_ln = math.log(avg)
    return round(avg_ln, 2)

student_marks = {
    "John": [88, 90, 79, 85, 78],
    "Emily": [90, 76, 89, 87, 82],
    "Mark": [76, 88, 83, 79, 92],
}

for student in student_marks:
    print(student, "average:", pythonaverage(student_marks[student]))

Python中使用字典類型來存儲鍵值對，而在pythonaverage函數中，我們使用了字典類型，並通過字典的鍵來獲取相應的值。

上面的代碼演示了求不同學生的平均分，student_marks中存儲了John、Emily、Mark三名學生的分數，結果將會輸出每個學生的平均分。

五、python里sort函數

import math

def pythonaverage(marks):
    num_of_marks = len(marks)
    total_sum = sum(marks)
    avg = total_sum / num_of_marks
    avg_ln = math.log(avg)
    return round(avg_ln, 2)

student_marks = {
    "John": [88, 90, 79, 85, 78],
    "Emily": [90, 76, 89, 87, 82],
    "Mark": [76, 88, 83, 79, 92],
}

for student in sorted(student_marks.keys()):
    print(student, "average:", pythonaverage(student_marks[student]))

在Python中，可以使用sort函數對序列中的元素進行排序。

上面的代碼演示了如何按字母順序對學生名單進行排序，可以使用sorted函數來按字母順序對dict的keys排序，此舉可以輸出有序的學生名單及其平均分。

六、pythonall函數

import math

def pythonaverage(marks):
    num_of_marks = len(marks)
    total_sum = sum(marks)
    avg = total_sum / num_of_marks
    avg_ln = math.log(avg)
    return round(avg_ln, 2)

student_marks = {
    "John": [88, 90, 79, 85, 78],
    "Emily": [90, 76, 89, 87, 82],
    "Mark": [76, 88, 83, 79, 92],
}

all_passed = True
for student in student_marks:
    if pythonaverage(student_marks[student]) < 80:
        all_passed = False
if all_passed:
    print("All students passed!")
else:
    print("Not all students passed.")

在Python中，可以使用all函數對布爾值的可迭代集合進行遍歷和判斷。

在上述代碼中，通過使用all函數，判斷學生的平均分是否都大於80(B或C)，如都大於則輸出「All students passed」，否則輸出「Not all students passed」。

七、pythonshape函數

import numpy as np
import math

def pythonaverage(marks):
    num_of_marks = len(marks)
    total_sum = sum(marks)
    avg = total_sum / num_of_marks
    avg_ln = math.log(avg)
    return round(avg_ln, 2)

marks_matrix = np.array([
    [55, 88, 78],
    [90, 79, 85],
    [72, 89, 66],
    [77, 88, 58],
])

print("Shape of the matrix:", marks_matrix.shape)
print("Averages of the students in the matrix:")
for i in range(marks_matrix.shape[0]):
    print(pythonaverage(marks_matrix[i]))

numpy是Python的一個開源的數值計算擴展庫，可以提供對於多維數組的支持，常用的方法之一是shape函數，用於獲取數組的形狀。

在上述代碼中，我們將四個學生的數學考試成績合併至一個多維數組中，其中每一行表示一個學生的各項成績，每一列表示不同的科目。使用numpy的array函數創建多維數組，使用shape函數輸出該多維數組的形狀。

八、pythondivmod函數

import math

def pythonaverage(marks):
    num_of_marks = len(marks)
    total_sum = sum(marks)
    avg = total_sum / num_of_marks
    avg_ln = math.log(avg)
    return round(avg_ln, 2)

def calculate_avg_marks(marks_list):
    total_sum = sum(marks_list)
    num_of_marks = len(marks_list)
    avg = total_sum / num_of_marks
    return avg

class Mark:
    def __init__(self, marks, name):
        self.marks = marks
        self.name = name
    
    def __repr__(self):
        return self.name

    def __lt__(self, other):
        return pythonaverage(self.marks) < pythonaverage(other.marks)

    def __eq__(self, other):
        return pythonaverage(self.marks) == pythonaverage(other.marks)
    
    def __add__(self, other):
        return calculate_avg_marks(self.marks + other.marks)

    def __sub__(self, other):
        return calculate_avg_marks(self.marks - other.marks)

    def __divmod__(self, other):
        return divmod(calculate_avg_marks(self.marks), calculate_avg_marks(other.marks))

def main():
    mark1 = Mark([67, 98, 87, 76], "Mark1")
    mark2 = Mark([78, 89, 92], "Mark2")
    mark3 = Mark([89, 87, 91, 90], "Mark3")
    print(sorted([mark1, mark2, mark3]))
    print(mark1 + mark2)
    print(mark3 - mark2)
    print(divmod(mark1, mark2))

if __name__ == '__main__':
    main()

Python內置函數divmod()將兩數相除並返回商和餘數，如果不存在餘數，該函數將返回(商, 0)。在pythonaverage函數中，我們使用了這個函數，並將兩個平均數相除以計算任意兩個學生之間的平均數比率。

以上代碼添加了一個名為Mark的類，這個類是用於存儲學生名稱和成績的。在這個類中，我們定義了一系列特殊方法來實現類的運算符重載，包括__lt__、__eq__、__add__、__sub__和__divmod__方法。

通過使用這些特定的方法，用戶就可以使用標準的運算符，如+、-、<和==等，對Mark對象進行比較和操作。

至此，我們詳細地講解了Pythonaverage函數的多個方面，包括len用法、pythonln函數、pythonreturn函數、pythonget函數、python里sort函數、pythonall函數、pythonshape函數、pythondivmod函數、pythonseth函數用法和pythonjoin函數的作用等。這些方法與Pythonaverage函數緊密關聯，為開發者進一步深入學習和實踐提供了堅實的支持和創造性的思路。