【Python】多种方法实现打印系统菜单

简介: 【Python】多种方法实现打印系统菜单

问题

方法

'''
11-2: 
'''
# 任务1: 打印 '系统正在运行...'
print('系统正在运行...')
# 任务2:打印 菜单开始 
# 方法1
print('****菜单开始****')
# 方法2
a = '****菜单开始****'
print(a)
# 方法3
print("****菜单开始****")
# 方法4
# f-string
# f: format
name = 'bob'
print(f'hello, {name}')
a = '****'
b = '菜单开始'
print(f'{a}{b}{a}')
# 方法5
d = '****'
print('%s菜单开始%s'%(d,d))
# 方法6
def giao():
    a='****菜单开始****'
    print(a)
    print('%S' % (a))
    print('{}'.format(a))
# 方法7
a='{}'
print(a.format('****菜单开始****'))
# 方法8
list=['***','菜单开始','***']
print(list[0],list[1],list[2])
# 方法9
a = '****菜单开始****'
for x in a:
    print(x, end = "")
# 方法10
a = '*' * 100
print(f'{a} 菜单开始 {a}')


目录
相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 前端开发
【Python机器学习专栏】机器学习模型评估的实用方法
【4月更文挑战第30天】本文介绍了机器学习模型评估的关键方法,包括评估指标(如准确率、精确率、召回率、F1分数、MSE、RMSE、MAE及ROC曲线)和交叉验证技术(如K折交叉验证、留一交叉验证、自助法)。混淆矩阵提供了一种可视化分类模型性能的方式,而Python的scikit-learn库则方便实现这些评估。选择适合的指标和验证方法能有效优化模型性能。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
【Python机器学习专栏】Python中的特征选择方法
【4月更文挑战第30天】本文介绍了机器学习中特征选择的重要性,包括提高模型性能、减少计算成本和增强可解释性。特征选择方法主要包括过滤法(如相关系数、卡方检验和互信息)、包装法(如递归特征消除和顺序特征选择)和嵌入法(如L1正则化和决策树)。在Python中,可利用`sklearn`库的`feature_selection`模块实现这些方法。通过有效的特征选择,能构建更优的模型并深入理解数据。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
【Python 机器学习专栏】数据缺失值处理与插补方法
【4月更文挑战第30天】本文探讨了Python中处理数据缺失值的方法。缺失值影响数据分析和模型训练,可能导致模型偏差、准确性降低和干扰分析。检测缺失值可使用Pandas的`isnull()`和`notnull()`,或通过可视化。处理方法包括删除含缺失值的行/列及填充:固定值、均值/中位数、众数或最近邻。Scikit-learn提供了SimpleImputer和IterativeImputer类进行插补。选择方法要考虑数据特点、缺失值比例和模型需求。注意过度插补和验证评估。处理缺失值是提升数据质量和模型准确性关键步骤。
|
2天前
|
API 数据库 Python
Python web框架fastapi数据库操作ORM(二)增删改查逻辑实现方法
Python web框架fastapi数据库操作ORM(二)增删改查逻辑实现方法
|
3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。
|
3天前
|
数据可视化 数据处理 Python
Python有很多创建图表的常用方法
Python的图表创建工具有多种,如基础的Matplotlib用于绘制各类图表,包括线图和柱状图等;Seaborn是Matplotlib的扩展,擅长复杂可视化如热力图和回归图;Plotly和Bokeh提供交互式图表,适合高维数据展示,支持散点图、线图等;Pandas虽主要是数据处理库,但也具备基本绘图功能;Pygal专注于生成可缩放矢量图,如线图和饼图,支持SVG输出;而Altair基于Vega,适用于交互式和高维数据的可视化。选择哪种库取决于具体需求和图表类型。
12 2
|
6天前
|
数据可视化 Python
Python的分子模拟动态促进DF Theory理论对二进制硬盘系统的适用性
Python的分子模拟动态促进DF Theory理论对二进制硬盘系统的适用性
|
7天前
|
运维 Shell Python
第九章 Python自定义模块及导入方法
第九章 Python自定义模块及导入方法
|
8天前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化
Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化
69 8
|
8天前
|
人工智能 Python
【Python实用技能】建议收藏:自动化实现网页内容转PDF并保存的方法探索(含代码,亲测可用)
【Python实用技能】建议收藏:自动化实现网页内容转PDF并保存的方法探索(含代码,亲测可用)
28 0