Python编程基础

简介: Python编程基础

1:计算分段函数

题目:根据x的值,计算分段函数y的值。y的计算公式如下:

11fd2fa6897346e3a155f77d87fc420e.png


结果保留两位小数

输入样例1:

-5


输出样例:

15.00


输入样例2:

5


输出样例:

-80.74


输入样例3:

12


输出样例:

1736.00


输入样例4:

20


输出样例:

248.65


import math
x = input('请输入一个整数x:')
x = (int)(x)
if x < 0:
    y = math.fabs(4 * x + 5)
elif x < 10:
    y = math.exp(x) * math.sin(2 * x)
elif x < 20:
    y = math.pow(x, 3) + 2 * x / 3
else:
    y = (3 + 4 * x) * math.log(x, math.e)
print('结果为:%.2f'%y)


2:解一元二次方程组

解一元二次方程组: ax2+bx+c=0(a≠0)。从键盘输入系数a、b和c,如果方程有实根,计算并输出所有实根,否则,显示“方程无实根”。


分析:
①一元二次方程有无实根可以根据根的判别式∆=b2−4ac来来判定。若∆≥0,方程有实根;若∆<0,方程无实根。②计算方程的实根要用到开平方函数sqrt(),该函数不是内置函数,它封装在数学函数模块math()中,因此首先需要导入数学函数库。


输入样例1:

2.1 8.9 3.5


输出样例:

d1 = -3.80
d2 = -0.44


输入样例2:

2 4 2


输出样例:

d1 = d2 = -1.00


输入样例3:

3 4 5


输出样例:

方程无实根


import math
a,b,c = input('请输入系数a,b,c:').split(' ')
a = float(a)
b = float(b)
c = float(c)
x = b ** 2 - 4 * a * c
if x >= 0:
    d1 = (-b - math.sqrt(x)) / (2 * a)
    d2 = (-b + math.sqrt(x)) / (2 * a)
    if x > 0:
        print("d1 = "+"%.2f"%d1,end = '\n'+"d2 = "+"%.2f" %d2)
    else:
        print("d1 = d2 = "+"%.2f"%d1)
else:
    print('方程无实根')


3:打印九九乘法表

输入样例1:

• 1


输出样例:

1 * 1 = 1    
1 * 2 = 2    2 * 2 = 4    
1 * 3 = 3    2 * 3 = 6    3 * 3 = 9    
1 * 4 = 4    2 * 4 = 8    3 * 4 = 12   4 * 4 = 16   
1 * 5 = 5    2 * 5 = 10   3 * 5 = 15   4 * 5 = 20   5 * 5 = 25   
1 * 6 = 6    2 * 6 = 12   3 * 6 = 18   4 * 6 = 24   5 * 6 = 30   6 * 6 = 36   
1 * 7 = 7    2 * 7 = 14   3 * 7 = 21   4 * 7 = 28   5 * 7 = 35   6 * 7 = 42   7 * 7 = 49   
1 * 8 = 8    2 * 8 = 16   3 * 8 = 24   4 * 8 = 32   5 * 8 = 40   6 * 8 = 48   7 * 8 = 56   8 * 8 = 64   
1 * 9 = 9    2 * 9 = 18   3 * 9 = 27   4 * 9 = 36   5 * 9 = 45   6 * 9 = 54   7 * 9 = 63   8 * 9 = 72   9 * 9 = 81   
for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i + 1):
        print('%s * %s = %-4s'%(j, i, i * j), end = ' ')
    print()


4:判断素数

输入一个自然数,判断是否为素数

输入样例1:

1


输出样例:

1不是一个素数


输入样例2:

2


输出样例:

2是一个素数
def is_prime(x):
    if x < 2:
        return False
    for i in range(2, int(x ** 0.5) + 1):
        if x % i == 0:
            return False
    return True
n = int(input('请输入一个整数:'))
if is_prime(n):
    print('%s是一个素数'%n)
else:
    print('%s不是一个素数'%n)


5:打印自幂数

输入位数n,输出所有n位数的自幂数。

题目描述:

①:一个n位正整数,如果其各位数字的n次方累加之和仍然等于这个数,那么这个数称为自幂数。比如,13+53+33=153,所以153就是一个3位自幂数,3位自幂数又称水仙花数。为了简化问题,这里设n的取值不超过6。

②:遍历所有的n位数,首先需要生成n位数的最小值和最大值,在此范围内寻找自幂数。一个n位数的最小值为10n-1,最大值为10n-1。遍历循环可以用for语句实现。

③:检验一个数是不是自幂数,需要取出这个数每一位的数字。一个数对10取余得到个位数字;接着被10整除后继续对10取余得到十位数字,依次重复操作可以获取该数各位上的数字。无法预知循环次数,所以用while循环实现。


输入样例1:

1


输出样例

1 2 3 4 5 6 7 8 9


输入样例2:

2


输出样例

2位数无自幂数


输入样例3:

6


输出样例

548834


import math
n = int(input('请输入自幂数的位数:'))
m = int(math.pow(10, n - 1))
minn = m
maxx = 10 * m
flag = 0
for i in range(minn, maxx):
    ans = 0
    sum1 = i
    sum2 = i
    while sum1 > 0:
        ans += int(math.pow(sum1 % 10, n))
        sum1 //= 10
    if ans == sum2:
        print(ans, end = ' ')
        flag = 1
if flag == 0:
    print('%s位数无自幂数'%n)
目录
相关文章
|
15天前
|
存储 人工智能 数据处理
Python:编程的艺术与科学的完美交融
Python:编程的艺术与科学的完美交融
19 1
|
2天前
|
JSON 数据格式 开发者
pip和requests在Python编程中各自扮演着不同的角色
`pip`是Python的包管理器,用于安装、升级和管理PyPI上的包;`requests`是一个HTTP库,简化了HTTP通信,支持各种HTTP请求类型及数据交互。两者在Python环境中分别负责包管理和网络请求。
13 5
|
4天前
|
存储 Python 容器
Python高级编程
Python集合包括可变的set和不可变的frozenset,用于存储无序、不重复的哈希元素。创建集合可使用{}或set(),如`my_set = {1, 2, 3, 4, 5}`。通过add()添加元素,remove()或discard()删除元素,如`my_set.remove(3)`。
|
5天前
|
测试技术 Python
Python模块化方式编程实践
Python模块化编程提升代码质量,包括:定义专注单一任务的模块;使用`import`导入模块;封装函数和类,明确命名便于重用;避免全局变量降低耦合;使用文档字符串增强可读性;为每个模块写单元测试确保正确性;重用模块作为库;定期维护更新以适应Python新版本。遵循这些实践,可提高代码可读性、重用性和可维护性。
25 2
|
11天前
|
测试技术 调度 索引
python编程中常见的问题
【4月更文挑战第23天】
31 2
|
11天前
|
网络协议 算法 网络架构
Python网络编程之udp编程、黏包以及解决方案、tcpserver
Python网络编程之udp编程、黏包以及解决方案、tcpserver
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 算法框架/工具
Python:编程的艺术与魅力
Python:编程的艺术与魅力
24 3
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
实用技巧:提高 Python 编程效率的五个方法
本文介绍了五个提高 Python 编程效率的实用技巧,包括使用虚拟环境管理依赖、掌握列表推导式、使用生成器提升性能、利用装饰器简化代码结构以及使用 Jupyter Notebook 进行交互式开发。通过掌握这些技巧,可以让你的 Python 编程更加高效。
|
12天前
|
算法 Python
Python面向对象oop编程(二)
Python面向对象oop编程(二)
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 API
pymc,一个灵活的的 Python 概率编程库!
pymc,一个灵活的的 Python 概率编程库!
21 1