大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python算法库学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python算法库学习的解答,让我们一起看看吧。
巧用python对学生成绩计算总分并排序?
1、读入文件。由于这个文件并不大,我们可以一次性读入,为了方便,这次我们按行读为列表形式。
3、计算每个学生总分。我们分析一下目前得到的成绩列表,可以看出其中第0个子列表是表头,从第1个子列表向后依次是每个学生信息,每个学生的成绩是子列表中的后三个。于是我们先给第0个列表加上“总分”项,然后对每个学生成绩计算总分,写入列表。为了便于后面排序,把得到总分再转化为字符。
4、对学生成绩按总分进行排序。使用sort函数排序,其中用lambda指定排序项为第5列的总分,用reverse指定是否要降序排列。
5、将排序后结果打印到屏幕上。通过for函数遍历每行、每列,并在每行结束后打印一个换行,这样效果会更好。
6、将得到结果写入文本。
用w模式写入一个新文件,写的时候要注意遍历成绩列表,对其中的子列表每个原因加上"\t",每个子列表结束后再进行换行。
python功能?
一、Web开发
Python有上百种Web开发框架,有很多成熟的模板技术,选择Python开发Web应用,不但开发效率高,而且运行速度快。
二、网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景,国际上,google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础,带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用***集器搜刮网上的内容,现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了,
三、人工智能
Python有很多库很方便做人工智能,比如numpy, scipy做数值计算的,sklearn做机器学习的,pybrain做神经网络的,matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。
四、数据分析
数据分析处理方面,Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark,都可以直接使用Python完成计算逻辑,这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
五、自动化运维
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器,使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。
用python计算人员的平均身高?
people = [{'name': 'Mary', 'height': 160},{'name': 'Isla', 'height': 80},
{'name': 'Sam'}]
height=0
n=0
for i in range(len(people)):
if isinstance((people[i].get('height')),int):
n=n+1
height=people[i].get('height')+ height
else:
到此,以上就是小编对于python算法库学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python算法库学习的3点解答对大家有用。