如何用python编一个函数,对输入的任意多个数进行求平均值。任意多个数!
lst = [] #定义一个空列表
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str = raw_input("请输入数值,用空格隔开:")
lst1 = str.split(" ")#lst1用来存储输入的字符串,用空格分割
i = 0
while i = len(lst1)+1:
lst.append(int(lst1.pop()))#将lst1的数据转换为整型并赋值给lst
i += 1
#print(lst)
def sum(list):
"对列表的数值求和"
s = 0
for x in list:
s += x
return s
def average(list):
"对列表数据求平均值"
avg = 0
avg = sum(list)/(len(list)*1.0) #调用sum函数求和
return avg
print("avg = %f"%average(lst))
扩展资料:
for循环小括号里第一个“;”号前为一个为不参与循环的单次表达式,其可作为某一变量的初始化赋值语句, 用来给循环控制变量赋初值; 也可用来计算其它与for循环无关但先于循环部分处理的一个表达式。
执行的中间循环体可以为一个语句,也可以为多个语句,当中间循环体只有一个语句时,其大括号{}可以省略,执行完中间循环体后接着执行末尾循环体。
执行末尾循环体后将再次进行条件判断,若条件还成立,则继续重复上述循环,当条件不成立时则跳出当下for循环。
Python编程题 编写两点函数的最大值,并调用此函数求8和3的最大值
可以使用 Python 中内置的 max 函数来求两个数的最大值。例如,你可以写一个函数如下:
def get_max(a, b):
return max(a, b)
然后调用这个函数求 8 和 3 的最大值:
print(get_max(8, 3)) # 输出 8
注意,这个函数不仅可以求整数的最大值,还可以求小数、字符串、列表等类型的最大值。
python可否用自定义函数对数据进行插值
直接定义a=True/False就行,示例代码:
#定义布尔值类型参数a,b,值分别为True,False
a=True
b=False
print a,b
print type(a),type(b)
True False
type 'bool' type 'bool'
Python中的布尔类型:
Python的布尔类型有两个值:True和False(注意大小写要区分)
python编写程序,利用元组作为函数的返回值,求系列类型的最大值、最小值和元素个数
1、首先,定义一个数组,初值为0。
2、用for循环,控制输入整数的个数。
3、将输入的整数,保存在数组中。
4、用函数min判断输入整数的最小值,保存到变量中。
5、然后,用函数max判断输入整数的最大值,保存在变量中。
6、最后,输出整数中的最小值和最大值。
7、运行程序,输入三个一位整数,电脑会判断出最小值和最大值。
python怎么做数学函数题
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python做数学函数题的方法:
1、打开CMD命令行以后我们先来看一个求平方的函数,如下图所示,用pow即可计算某个数的几次方
2、接下来我们可以运用abs函数来求某一个数的绝对值,如下图所示
3、在遇到小数的时候,我们经常需要舍弃小数的部分直接用整数,那么就可以用floor函数了,但是直接用的话是报错的,如下图所示
4、这个时候我们需要导入math模块,因为floor函数在math模块中,如下图所示
5、接下来我们还会用到math函数中的开平方根的函数sqrt,如下图所示
6、最后我们在应用数学函数的时候可以直接将起赋值给某个变量,然后直接调用该变量即可,如下图所示
python基础之均值函数numpy.mean
函数体:
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims= class 'numpy._globals._NoValue')[source]
功能:
计算指定轴的 算术平均值 。
返回数组元素的平均值。默认的情况下,求均值的操作在平展开来的数组上进行,否则就在指定的轴上。
参数:
①a:必须是数组。
②axis:默认条件下是flatten的array,可以指定相应的轴。
如果是二维矩阵,axis=0返回纵轴的平均值,axis=1返回横轴的平均值。
例子如下:
注意 (关于精度):
算术平均值是沿轴的元素总和除以元素的数量。既然是除法,就涉及到一个精确度的问题。
对于浮点输入,平均值的计算使用与输入相同的精度计算,这可能会导致结果不准确,特别是对于float32来说。为了缓解这个问题,我们可以使用dtype关键字指定更高精度的累加器。
具体看下面这个例程:
本文标题:python+函数做值 python数值函数
文章路径:http://scgulin.cn/article/doddiss.html